👥 Что отличает сильного кандидата в Data Science
На эфире МФТИ о карьере в Data Science Александр Толмачев, директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Банке, рассказал, что замечает как нанимающий менеджер:
Собрали его рекомендации.
1. Проявлять инициативу
Не просто выполнить задачу, а самому погрузиться в тему, изучить новую информацию и принести предложение.
2. Уметь нормально доносить свою мысль
По словам Александра, софты становятся все важнее. Нужно «не лить воду, говорить аргументированно, говорить прозрачно, не быть токсичным», уметь договариваться и защищать свое решение.
3. Делать свои проекты и показывать их
А у одного из двадцати уже в первых строках есть другое: «Смотри, ссылка, вот мой сайт, вот мой pet-проект, вот мой Git».
Такой кандидат сразу отличается: видно, что человек «не просто ищет работу, а кайфует от этого и хочет в этом развиваться».
4. Доводить проекты до рабочих прототипов
Особенно хорошо, если результат можно не только посмотреть в репозитории, но и запустить.
Проект может быть историей в духе «вот я на данных что-то изучил», а прототип — уже «готовая классная история, которую можно пощупать, потыкать».
5. Сделать ИИ-агентов своим рабочим инструментом
Александр советует воспринимать агентов как своих персональных ассистентов.
Работа с моделями постепенно заставляет разбираться глубже: в лимитах, токенах, стоимости, выборе инструментов и в том, как собрать из них собственную систему.
6. Учиться управлять агентами и понимать архитектуру решения
Следующий уровень — уметь параллельно работать с несколькими агентами, контролировать результат и понимать, как связаны части системы.
🤔 А если коммерческого опыта пока нет
Сам Александр первую работу искал 6–7 месяцев.
Отказы давались тяжело: «Очень больно было, когда отказывают, прям до слез». Но после каждого собеседования он старался понять, что сделал неправильно, и использовал этот опыт, чтобы увеличить свои шансы на следующий офер.
В итоге первой работой стал небольшой региональный банк.
На эфире МФТИ о карьере в Data Science Александр Толмачев, директор по машинному обучению и анализу данных в Ozon Банке, рассказал, что замечает как нанимающий менеджер:
Если вы эти пункты сделаете, я вам гарантирую, что в абсолютном большинстве собеседований вы будете очень значимо отличаться от 90% всех кандидатов
Собрали его рекомендации.
1. Проявлять инициативу
Не просто выполнить задачу, а самому погрузиться в тему, изучить новую информацию и принести предложение.
Нанимающий менеджер, когда слышит, что вы проявляете инициативу, такой: блин, классно. 9 из 10 не проявляют инициативу.
2. Уметь нормально доносить свою мысль
По словам Александра, софты становятся все важнее. Нужно «не лить воду, говорить аргументированно, говорить прозрачно, не быть токсичным», уметь договариваться и защищать свое решение.
Трансляция мысли между людьми становится очень важной.
3. Делать свои проекты и показывать их
Девятнадцать из двадцати кандидатов, которые приходят ко мне на собес, — у них резюме типовое. Работал там-то и так далее.
А у одного из двадцати уже в первых строках есть другое: «Смотри, ссылка, вот мой сайт, вот мой pet-проект, вот мой Git».
Такой кандидат сразу отличается: видно, что человек «не просто ищет работу, а кайфует от этого и хочет в этом развиваться».
4. Доводить проекты до рабочих прототипов
Особенно хорошо, если результат можно не только посмотреть в репозитории, но и запустить.
Проект может быть историей в духе «вот я на данных что-то изучил», а прототип — уже «готовая классная история, которую можно пощупать, потыкать».
5. Сделать ИИ-агентов своим рабочим инструментом
Александр советует воспринимать агентов как своих персональных ассистентов.
Это не для работы нужно, это нужно вам для жизни.
Работа с моделями постепенно заставляет разбираться глубже: в лимитах, токенах, стоимости, выборе инструментов и в том, как собрать из них собственную систему.
6. Учиться управлять агентами и понимать архитектуру решения
Следующий уровень — уметь параллельно работать с несколькими агентами, контролировать результат и понимать, как связаны части системы.
Чем круче вы умеете управлять агентами, их развивать и контролировать, и оркестрировать, тем вы выгоднее будете отличаться от других кандидатов
🤔 А если коммерческого опыта пока нет
Сам Александр первую работу искал 6–7 месяцев.
Я просто ходил и откликался везде вообще. Главное — чтобы работать по специальности. Не важно где, но по специальности
Отказы давались тяжело: «Очень больно было, когда отказывают, прям до слез». Но после каждого собеседования он старался понять, что сделал неправильно, и использовал этот опыт, чтобы увеличить свои шансы на следующий офер.
В итоге первой работой стал небольшой региональный банк.
Мы все с вами думаем, что надо сначала попасть куда-то в крутую компанию. Ваша сейчас задача — попасть куда-нибудь, чтобы вы наработали этот опыт, прошли какие-то болячки свои, поняли, что вы не перегораете, улучшились.