Асият Щамхалова училась на лингвиста в МГУ, а затем — на переводчика в магистратуре в Париже. Но еще в начале десятых она заметила, что автоматические переводчики становятся все лучше, создают уже не смешные, а довольно качественные тексты. Тогда она решила, что пора заниматься будущим перевода и работы с языком, и поступила на курс «Data Science» Skillfactory. Что из этого получилось — читайте в статье.
Для меня программирование было как волшебный лес
Незадолго до пандемии я решила вспомнить школьную математику, попробовать самое простое программирование. Я хотела понять, могу ли я, лингвист без технического образования, окунуться в эту сферу. Я не знала, чем занимаются программисты, для меня это был волшебный лес. Начала с простых задач по Python, попробовала написать «Hello, World», запрограммировать цикл.
На начальном уровне у меня все получалось, учиться было интересно. Дальше я начала искать ресурсы, которые позволили бы мне заниматься обработкой естественного языка. Друг математик помог мне составить программу обучения и выбрать курс. В итоге я поступила на курс «Data Science» Skillfactory, где за два года можно дойти с нуля до работы с алгоритмами.
Моим единственным сожалением на этом пути было «Почему я не начала на десять лет раньше?». Оказалось, что меня интересуют не только обработка естественного языка, но и таблички, статистика, визуализация данных, компьютерное зрение. Меня восхищают возможности данных и современного мира, то, как все быстро меняется. Не может быть такого, что все уже изучено и можно успокоиться. Я почувствовала, что сфера мне хорошо подходит. Нужно погружаться в профессию полностью.
Меня удивляет, когда людей делят на гуманитариев и технарей
Язык программирования — это тоже язык общения, но с компьютером. В процессе обучения я видела очень много сходств между программированием и лингвистикой. Например, учиться читать код и читать текст на иностранном языке — это похожие процессы. Меня очень удивляет, когда людей делят на гуманитариев и технарей. Я считаю, все люди могут делать то, что им интересно, совмещая разные темы и навыки. Для меня переход был логичным и комфортным, я не почувствовала, что в жизни что-то кардинально изменилось.
Конечно, некоторые части математики были для меня непростыми, потому что на филфаке не было вышмата ни в каком виде. Работать с нейросетями я тоже научилась не по щелчку, было сложно. Сейчас я на уровне джуниора и впереди еще большой путь развития.
И конечно, было сложно совмещать учебу с работой. Заниматься математикой по вечерам. Иногда я засиживалась до двух ночи и не могла решить задачу. Оказывалось, что нужно было просто ее отложить и попробовать утром на свежую голову.
На хакатонах я почувствовала вкус реальной работы
В первый год обучения я участвовала в хакатоне «Лидеры цифровой трансформации». Это крупное событие на сотни участников с миллионным призовым фондом.
Промышленный партнер задал условие: на металлургическом заводе периодически ломаются и встают важные машины. Нам предложили по историческим данным научить модель предсказывать, в какой момент и какая машина может сломаться, чтобы предвидеть это и проводить профилактический ремонт.
Для меня это была странная и непростая задача, потому что я ничего не знала о работе этих машин. На тот момент я только подошла к уровню джуна в Data Science, у меня была только база. На хакатоне я была в шоке от того, что уже могу делать. Мы здорово поработали с командой разработчиков, две недели искали решение и отправили в последний момент, буквально в 11:59 в день дедлайна.
Мы ничего не выиграли, но это было первое испытание способностей, я почувствовала вкус реальной работы. Две недели на хакатоне ощущались как три месяца учебы: приходилось делать больше, искать решения, никто не проверит твою работу и не даст правильного ответа.
После хакатона «Эксмо-АСТ» появилось ощущение, что все будет хорошо
На хакатоне «Эксмо-АСТ» мы с командой разрабатывали голосового помощника Незнайку для ярмарки Non-Fiction. На этом проекте я оказалась и дата-сайентистом, и проджект-менеджером, и тимлидом, все в одном. Это был мой первый опыт управления командой, и оказалось, что я умею это делать, я могу быть лидером.
Как дата-сайентист я поработала с нейросетями. Мне очень повезло с технически сильными коллегами по команде, я училась у них на ходу. Мы работали над продуктом почти два месяца, готовили презентацию. Победа в хакатоне очень вдохновила, показала, что я многое могу. Если до того был страх не найти работу и не состояться, то после появилось ощущение, что все будет хорошо. В конце хакатона я получила управленческий опыт, реальный проект для портфолио, поучаствовала в выставке и увидела свой продукт в действии.
В «Эксмо-АСТ» я — человек-оркестр
Выставка прошла в начале декабря 2023-го, после нам предложили отправить резюме и мотивационные письма, чтобы, возможно, трудоустроиться. Это крупная компания, поэтому процесс найма был довольно долгим. Я проходила собеседования, тестовые задания. Конечно, на хакатоне я уже показала многие свои навыки, но меня все равно расспросили: какие языки программирования я знаю, как бы я использовала нейросети для решения конкретной задачи. На тестовом мне дали демо-версию того, чем я в дальнейшем занималась на работе.
Сейчас я работаю в «Эксмо-АСТ» и совмещаю две роли: дата-сайентиста и проджект-менеджера, как на хакатоне. Часть моей работы посвящена коду и исследованию данных, другая часть — управлению. Я собираю техническое задание, распределяю роли на проекте, подключаюсь к тестированию и обсуждению финальной версии продукта.
В целом, я такой человек-оркестр, и мне это очень нравится. Я знаю, что часто работа новичка дата-сайентиста — это сидеть в углу и делать какую-то одну задачу, значимость которой в проекте непонятна. А я участвую во всем цикле разработки начиная с идеи.
