Из науки в IT — быстро, безболезненно и сразу на мидла: карьера ученого, который переехал из Германии в Украину

Станислав Сучек больше десяти лет посвятил квантовой физике и даже успел поработать на Большом адронном коллайдере и в университете в Германии. Но в итоге вернулся в Украину и стал айтишником: сейчас он Senior Data Engineer в Ciklum.

О причине своего решения и работе на БАК он рассказал в первой части интервью журналистке Highload. В этом же тексте рассказываем, как рекрутеры реагируют на PhD в резюме и почему экс-ученые могут сразу претендовать на вакансии мидлов.

Переквалифицироваться из ученых в айтишников можно быстро и безболезненно

IT — довольно популярный выбор среди тех, кто занимался наукой. Программирование — часть нашей работы. Сейчас уже очень редко что-то можно посчитать «на бумажке». Чтобы провести вычисления, нужно писать много кода. Плюс, у всех ученых есть хорошая матбаза и мы умеем учиться и переучиваться. Так что переквалифицироваться из ученых в айтишников можно быстро и достаточно безболезненно.

Конкретно моя работа в CERN как раз была связана с обработкой и статистическим анализом больших объемов данных. Поэтому data science и дата-инженерия были для меня очевидным выбором. 

Чистым программистом я себя никогда не считал. Для меня программирование всегда было скорее инструментом, чем самоцелью. Мне было интереснее работать с данными, анализировать, вычленять какие-то зависимости.

Я мог бы стать айтишником и в Германии, но на тот момент уже довольно долгое время находился в Украине, плюс по семейным обстоятельствам мне нужно было оставаться здесь. Я решил — ладно, в родной стране даже проще будет делать первые шаги.

В Европе были бы свои преимущества: там к докторской степени другое отношение, она высоко ценится. В Германии, если ты закончил PhD, у тебя зарплата выше, потому что ты считаешься высококвалифицированным сотрудником. 

Когда доходило до собеседования мне говорили: «Ты крутой, но опыта в ІТ тебе не хватает»

От момента решения войти в айти до получения первого оффера прошло где-то полгода. По матаппарату знаний у меня было более чем достаточно, но остро не хватало специфических навыков: по фреймворкам, базам данным и технологиям в общем. Я добирал их самостоятельно: в интернете сейчас материала достаточно. 

Сначала я составил резюме с научным уклоном. От него был вау-эффект: пару раз эйчары просто хотели со мной поговорить, потому что они в глаза никогда не видели человека с ученой степенью по физике, который еще и работал на Большом адронном коллайдере. Но когда доходило до собеседования мне говорили: «Ты крутой, но опыта в ІТ тебе не хватает, так что извини».

Так что по мере набора опыта, я все меньше упоминал в резюме научные регалии и больше концентрировался на нужных для ІТ навыках и технологиях. До своего первого реального оффера я получил около десяти отказов, но я все равно считаю, что это было быстро. Тем более, меня сразу взяли на позицию мидла.

Первая работа была в небольшой компании: американец приехал с чемоданом денег в Киев и решил открыть там свой стартап. Зарплату предложили $2000. Я там поработал месяц, потом понял, что это дохлый номер — все очень мутно, муторно и по-серому — и ушел оттуда.

Меня пригласили в другую компанию, Infopulse. Оффер был уже на $1000 выше. Меня аутстафили в норвежскую ІТ-компанию, которая работала на клиентов из нефтедобывающей и энергетической отраслей. Я на постоянной основе сидел там три месяца, пока не грянул коронавирус и обвал цен на нефть.

Мой проект сократили, я около полугода ждал новый и в итоге ушел в Ciklum. Здесь нахожусь и поныне. Текущую зарплату раскрывать не могу. Но уровень позиции у меня уже вырос до сеньора.

На проекте я «и швец, и жнец, и на дуде игрец»

Сейчас моя основная задача в Ciklum состоит в том, чтобы строить платформы для обработки данных и проектировать дата-пайплайны. Это фактически полный цикл сбора данных, их обработки, валидации, очистки, классификации, приведения в нужный формат и хранения — ETL (Extract, Transform and Load).

Потом эти данные могут использоваться для других целей — например, для модели машинного обучения, если информация помогает построить предсказания. 

Сейчас я в основном программирую на Python, также использую SQL, работаю в основном в Azure Cloud — вся инфраструктура по проекту содержится там. Раньше использовал Databricks, немного AWS и С++ — но это еще в мою бытность «в науке». 

На нынешнем проекте наш заказчик — компания, которая озвучивает электронные книги. Их очень много, и вручную перебирать, какая интересная и стоит озвучки, — довольно муторная задача. Поэтому мы берем данные по продажам, обрабатываем нужным образом и используем в модели машинного обучения. На выходе получаем предсказания: как аудиоверсия этой электронной книги могла бы продаваться, если бы ее опубликовали.

На этом проекте я был и швец, и жнец, и на дуде игрец. Я спроектировал и воплотил в жизнь цикл сбора и обработки данных, а также подготовил их для модели машинного обучения. Также я писал бэкенд для веб-приложения, где в удобном для обычного пользователя формате отображались данные по электронным книгам и предсказаниям.

Этот проект я уже почти закончил, сейчас нахожусь в поисках следующего. 

Задачи в физике были увлекательнее, но и в IT мне интересно и в науку возвращаться не хочу

Хотя физикой я не перестал интересоваться — постоянно слежу за новостями, общаюсь с бывшими коллегами — я понимаю, что не хотел бы возвращаться. Слишком много воды уже утекло с того времени. А в новой сфере я вижу для себя много возможностей.

Иногда приходит в голову, что, возможно, задачи на Большом адронном коллайдере были увлекательнее, но и здесь есть свои сложности: мне не скучно, а наоборот – очень интересно.

Тем более, наукой можно заниматься, не входя обратно в науку 🙂 Сейчас машинное обучение активно внедряется в научную сферу. Мы уже дошли до такого уровня, что уже многие вещи не можем объяснить или посчитать самостоятельно — приходится использовать машинное обучение. Так что если у меня возникнет желание вернуться к околонаучной тематике, всегда есть варианты.

Но пока планы — развиваться в IT. Я хочу закрепиться как сеньор, получить хороший объем знаний, возможно, дальше — лид, возможно — проджект-менеджмент. Пока не решил, два года — слишком маленький срок для IT, чтобы понять всю его структуру и набрать достаточно опыта. Я пока осматриваюсь.

Через пару месяцев у меня будет год, как я в Ciklum. Как раз все эти моменты саморазвития и карьерного роста будут обсуждаться. По результатам разговора будет видно, что и как, какие перспективы. Спешить мне пока некуда. Тем более что в Ciklum достаточно возможностей для роста и развития.

Айтишник может абстрагироваться от проблем в Украине, но всегда сидеть в четырех стенах не получится

Из Украины уезжать насовсем тоже пока не планирую. Но и не отбрасываю такой вариант. Я за границей прожил почти семь лет и привык в базовым вещам, которых в Украине нет, — общая культура людей, уважение к себе и окружающей среде, определенный уровень сервиса и качества жизни. Да, в Европе налоги более высокие, но ты видишь и понимаешь, на что они идут.

Конечно, как айтишник, я могу абстрагироваться от многих проблем в Украине. Но это все равно сложно — я же не могу все время сидеть в четырех стенах. 

Пока нашел для себя такой вариант: время от времени выезжаю в Европу на воркейшн — пожить и поработать на несколько месяцев, но уже, скорее, как турист. Например, сейчас я в Италии. До этого месяц был в Германии, чуть позже поеду в Португалию.

А вообще я себя чувствую в этом плане космополитом — мне без разницы, в какой я стране, для меня это не проблема. В Италии, Португалии, Германии, Исландии — какая разница?