😆« Просто писать код — уровень джуна»: зачем дата-сайентисту понимать бизнес-контекст
Тимур Глазков — выпускник онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных». Сейчас он работает в Яндексе.
До магистратуры у него был нетехнический и, по его словам, «не совсем осознанный» бакалавриат: учеба проходила скорее как сторонний процесс и не была связана с жизненными целями. А в магистратуру Тимур поступал уже с четкой целью — «познать Data Science как научно-техническое направление».
Больше всего его увлекла исследовательская часть: здесь недостаточно просто написать код — нужно разобраться в данных, найти закономерность и понять, что она значит для бизнеса. Поэтому магистратура стала для Тимура способом глубже погрузиться в направление — через науку, практику и собственный проект.
Сейчас в Яндексе Тимур занимается аналитикой больших данных, Data Engineering, NLP, LLM-инжинирингом и разработкой агентов. Один из его недавних результатов — конструктор LLM-агента для замены асессоров в контуре разметки Яндекс Рекламы. По словам Тимура, агент позволяет экономить человеческие ресурсы асессоров, а в денежном эквиваленте дает компании порядка 6 млн руб. экономии в год.
На первый взгляд это чисто техническая задача. Но, по мнению Тимура, специалисту, достигшему определенного уровня, уже важно понимать, как его работа влияет на бизнес.
В магистратуре он работал над стартапом как дипломным проектом. Именно этот опыт, по его словам, помог лучше понять бизнес-контекст технологических решений.
Сам Тимур в начале обучения недооценивал продуктовую и бизнесовую часть программы.
Позже этот опыт пригодился ему и в найме, и в предпринимательстве. Сейчас параллельно с работой в Яндексе Тимур развивает собственный B2C-продукт — сервис генерации персональных тренировок с помощью ИИ-агентов.
Тем, кто только начинает путь в Data Science, он советует внимательно отнестись к pet-проектам, собственным проектам и продуктовой части:
Напоминаем: подача документов уже идет — подробности о программе и поступлении по ссылке: https://mipt.online/masters/data_science
Тимур Глазков — выпускник онлайн-магистратуры МФТИ «Науки о данных». Сейчас он работает в Яндексе.
До магистратуры у него был нетехнический и, по его словам, «не совсем осознанный» бакалавриат: учеба проходила скорее как сторонний процесс и не была связана с жизненными целями. А в магистратуру Тимур поступал уже с четкой целью — «познать Data Science как научно-техническое направление».
Больше всего его увлекла исследовательская часть: здесь недостаточно просто написать код — нужно разобраться в данных, найти закономерность и понять, что она значит для бизнеса. Поэтому магистратура стала для Тимура способом глубже погрузиться в направление — через науку, практику и собственный проект.
Я вижу, что вокруг меня происходит магия. Магия, как мы знаем, неотличима от слишком сильно продвинутой науки. Я просто чувствовал, что не могу себе позволить обойти это стороной. Это вот как тебе приходит письмо из Хогвартса, а ты про него забываешь.
Сейчас в Яндексе Тимур занимается аналитикой больших данных, Data Engineering, NLP, LLM-инжинирингом и разработкой агентов. Один из его недавних результатов — конструктор LLM-агента для замены асессоров в контуре разметки Яндекс Рекламы. По словам Тимура, агент позволяет экономить человеческие ресурсы асессоров, а в денежном эквиваленте дает компании порядка 6 млн руб. экономии в год.
На первый взгляд это чисто техническая задача. Но, по мнению Тимура, специалисту, достигшему определенного уровня, уже важно понимать, как его работа влияет на бизнес.
В магистратуре он работал над стартапом как дипломным проектом. Именно этот опыт, по его словам, помог лучше понять бизнес-контекст технологических решений.
На каких-то нижних грейдах можно просто писать код, заниматься аналитикой, особо ни о чем не думать. Но на middle-уровне и выше уже нужно понимать бизнес-контекст: как то или иное изменение повлияет на отдел и компанию, какой финансовый эффект это принесет
Сам Тимур в начале обучения недооценивал продуктовую и бизнесовую часть программы.
Хорошо, что магистратура немножко подпинывает студентов и не дает им возможности от этого направления отстраниться
Позже этот опыт пригодился ему и в найме, и в предпринимательстве. Сейчас параллельно с работой в Яндексе Тимур развивает собственный B2C-продукт — сервис генерации персональных тренировок с помощью ИИ-агентов.
Тем, кто только начинает путь в Data Science, он советует внимательно отнестись к pet-проектам, собственным проектам и продуктовой части:
Только создавая и развивая проекты, можно действительно вырасти как специалист. Не существует слишком сложных или даже невыполнимых задач. Существуют просто задачи, которые потребуют чуть больше времени и усилий.
Напоминаем: подача документов уже идет — подробности о программе и поступлении по ссылке: https://mipt.online/masters/data_science