О себе
Меня зовут Мариам, я разрабатываю модели машинного обучения уже больше 5 лет. За это время успела защитить кандидатскую в этой области, вывести много проектов в продакшн и поработать с самыми разными задачами в разных доменах.
Как вы пришли в ML?
В ML/DL я пришла случайно, никогда этого не планировала. Изначально училась в МФТИ на физика, в магистратуру собиралась поступать туда же — на управление технологическими проектами и венчурный бизнес. На это направление мне пришёл отказ, зато пригласили на управление IT-проектами. Одним из обязательных предметов был ML — и он настолько меня увлёк, что я поняла: этим и хочу заниматься в жизни.
Что вы ожидали до первой работы — и что оказалось на самом деле?
Я ожидала, что будет много рисёрча и много трудностей с освоением новых инструментов (тогда ещё не было вайбкодинга, знаете ли). По факту всё оказалось гораздо проще, чем я думала: коллеги помогали и поддерживали.
Первая сложная задача?
В нашем домене каждая задача сложная по-своему, так что правильнее сказать, что работа в ML/DL в целом описывается фразой «найди то, не знаю что». И сложности могут быть любые — как на уровне создания модели, так и на уровне проектирования продуктового сервиса.
Первая серьёзная ошибка?
Первой серьёзной ошибкой стал дизайн одного довольно сложного сервиса. Мы спроектировали его как исследовательский прототип и рискнули поставить бета-версию на продакшн после частичного тестирования. Конечно же, очень быстро всё упало. Сервис пришлось убрать и срочно дорабатывать. Теперь любую архитектуру я стараюсь проектировать с запасом на масштабирование и обязательно тестирую на нагрузку выше прогнозной.
Первая победа
Первая серьёзная победа — когда сложный сервис поиска заимствованных изображений наконец удалось стабилизировать в продакшене. Это была победа во всём: и в рисёрче (о котором мы с коллегами написали не одну статью), и в продакшн-пайплайне (о нём тоже вышли статьи), и в самом долгом пути к стабильной работе, который дал множество ценных уроков. Кстати, разработка этой системы вошла в мою диссертацию
Какой навык сильнее всего помог в первый год карьеры?
Не бояться учиться новому и браться за задачи, на которые нет готового ответа. Трус не работает в ML!
Что вы делали, чтобы вас замечали, кроме усердной работы?
В основном участвовала в разных активностях сверх рабочих обязанностей. Можно поучаствовать в соревновании? Мне надо. Можно рассказать про свежую статью на семинаре? Конечно, согласна. Это помогает не только выделяться, но и поддерживать профессиональный кругозор.
Если бы вы вернулись на старт карьеры, какой совет себе бы дали?
Наверное, посоветовала бы себе помимо основной работы найти лабораторию, где можно заниматься чистым рисёрчем для души. Сейчас в продуктовом ML мне этого не хватает.
Если разложить вашу карьеру на этапы, какие это этапы?
Первый этап — когда я джуном пришла на свою первую работу. Первый год я не трогала продакшн-сервисы и делала только рисёрч-задачи. Потом подросла до мидла, и мне поручили первые реализации продуктовых решений. Помню, как огорчалась: только набила руку на экспериментах, а тут снова задачи, которые идут тяжело. Дальше внезапно получилось так, что я стала тимлидом, и кроме техники начала заниматься командой. Новые задачи давались неожиданно хорошо, но было грустно, что времени на работу руками почти не оставалось. Сейчас я меньше занимаюсь организационными вопросами и больше времени отдаю проектированию и созданию продакшен-систем, а также инфраструктуре для их мониторинга и поддержки.
Какая была ваша первая точка роста после старта?
В нашей компании была прозрачная система роста, так что я просто выполнила свою программу развития. В неё входил разбор нескольких статей и написание кода по ним.
В какой момент вы почувствовали, что стали сильнее как специалист?
Как ни странно, первое осознание своего уровня пришло, когда я впервые сменила работу (на первом месте я проработала 3,5 года). Новый коллектив позволил мне взглянуть на свои компетенции по-новому — и я впервые осознала, насколько большой путь прошла со старта карьеры.
Какие переходы в карьере были самыми важными и почему?
В какой-то момент я дауншифтнулась с лида до синьора, но это был сознательный выбор. Мне хотелось больше работать руками. Но сейчас поняла, что снова морально готова лидить, и мое место именно там. Опыт позволяет и эффективно управлять командой, и решать сложные технические вопросы.
Какие проекты сильнее всего прокачали вас как специалиста?
Все проекты учат чему-то новому, так что выделить один сложно. Но я бы сказала, что сильнее всего меня как специалиста сформировало первое место работы — за что огромное спасибо потрясающей команде и руководителям
Что бы вы сделали иначе, если бы проходили путь заново?
Я уже говорила, что хотела бы иметь больше рисёрч-задач. Наверное, постаралась бы найти лабораторию, в которой работала бы по сей день помимо основной работы — в качестве хобби
Напоследок
Не бойтесь пробовать новое, общайтесь с коллегами (нетворк очень важен), не забывайте про здоровье и спорт!