Я работала в образовательном центре, а теперь я старший скоринг-аналитик

Как оставить некогда любимую работу, изучить Data Science и применить все знания в новой профессии

Наталья Вольдман работала заместителем директора в учебном центре. Затем потеряла страсть к своему делу и решила выучиться на Data Scientist. Наталья рассказала об увольнении с работы, первых тестовых заданиях и поддержке мужа-программиста.

Наталья Вольдман,  34 года

Образование: инженер-эколог

Профессия: старший скоринг-аналитик

Предыдущее место работы: учебный центр МГУТУ

Новое место работы: компания, выдающая микрозаймы

В детстве я мечтала быть врачом. Моя мама медик, и я тоже хотела помогать людям. Когда подросла, поняла, что это не мое призвание — кровь и уколы были мне неприятны, — и встал вопрос: кем же я все-таки хочу быть? К шестнадцати годам, когда я окончила школу, у меня ответа на этот вопрос еще не было. Я пошла учиться на инженера-эколога в Московский государственный университет инженерной экологии. Это был вуз, курирующий нашу школу, многие выпускники туда поступали. Я пошла по проторенной дорожке.

Что я делала раньше

После того как окончила университет с красным дипломом, по специальности устроиться не получилось, поняла, что экология тоже не мое. Я начала работать в образовательной сфере с клиентами в разных центрах повышения квалификации, была заместителем директора учебного центра МГУТУ (Московского государственного университета технологий и управления). Центр занимался повышением квалификации по бухгалтерскому учету, кадровому делопроизводству, работе с программой 1С.

Можно сказать, вся руководящая и административная работа была на мне. Я выстраивала отношения с преподавателями, слушателями и командой в целом. Полностью организовала документооборот. Как администратор, решала все проблемы и конфликтные ситуации: успокаивала слушателей, когда занятия переносили, прилагала все усилия, чтобы слушатели не сделали возврат. У меня была успешная карьера, в которой я добилась определенных высот.

Когда я только начинала, мне это было в кайф: я горела работой, мне хотелось помогать людям, я отдавала всю свою энергию, чтобы центр был успешным. Но спустя десять лет я поняла, что мне это больше не нравится, надоели конфликты и претензии. Любимая работа стала постепенно превращаться в каторгу, а клиенты, конечно же, это чувствуют. Поэтому я решила уйти в другую сферу. Мне было страшно в 30 с лишним лет менять профессию, но я хотела, чтобы моя работа приносила мне радость, а не заставляла мучиться и страдать.

Как я выбирала себе новую профессию

Я попробовала заниматься интернет-рекламой. У меня был небольшой опыт с предыдущего места работы. Но поиски оказались безуспешными. Я полгода пыталась найти работу и поняла, что это не «выстрелит». Везде требуются люди с большим опытом, чем у меня. Нужны были навыки и технологии, к которым на тот момент я еще не была готова.

Мой муж работает программистом в Сбербанке, и, когда я приняла решение о смене направления, первое, что пришло нам в голову, — сделать из меня программиста. Потом он решил, что сейчас поздновато идти в программисты, потому что он в этой сфере около десяти лет, а я делаю первые шаги. У мужа друг работает дата-сайентистом, мы с ним поговорили, и я поняла, что мне это тоже будет интересно. Поэтому выбрала именно эту специализацию. Хотелось найти такие курсы, чтобы мне было интересно, чтобы они шли не слишком долго и не слишком мало, чтобы была насыщенная программа.

Мы выбирали из четырех школ, и друг моего мужа сказал, что программа SkillFactory наиболее соответствует тому, что требуется в работе. Мне сказали, что будет достаточно заниматься час-два в день. Но я была новичком в этой области, и приходилось минимум три-четыре часа в день тратить на то, чтобы разобраться и освоить новую тему. Это было невероятно тяжело, приходилось совмещать учебу и работу, но ничего, я справилась.

Это одно из заданий на курсе — нужно было подобрать параметры и улучшить метрики модели

С учетом того, что предыдущий опыт поиска работы по новой специальности оказался неудачным, были мысли, что сейчас я отдам большую сумму денег, потрачу год, а мои действия не приведут к результату и придется возвращаться к клиентам. Но меня поддерживал муж. Когда я пыталась найти работу в области рекламы, занималась на бесплатных курсах от компании eLama. Они были очень познавательные, но, к сожалению, не дали мне необходимых навыков для устройства на работу. Когда я пришла в SkillFactory — это был собранный курс. Платный курс эффективнее, чем бесплатный, я на своем опыте это ощутила. У нас были тьюторы, менторы. Наш тьютор меня поддерживала, подбадривала. Я сразу рассказала ей о своих страхах, и она с первого дня взяла меня в оборот: постоянно звонила, спрашивала об успехах, помогала, подсказывала и не давала упасть духом.

Почему я ушла с работы и не смогла найти новую сразу

Я уволилась еще до конца обучения, потому что поняла, что качественно работать и учиться у меня не получается. Выбрала учебу, потому что это был вклад в мое будущее. Попутно просматривала вакансии, хотела попасть в крупные компании, но туда на стажировки берут в основном студентов старших курсов. Я вуз окончила более десяти лет назад и была им, мягко говоря, неинтересна. А для того чтобы попасть сразу на должность, у меня не хватало скиллов и опыта.

Какое-то время все не складывалось, но я продолжала делать практические задания. Было несколько собеседований, они в целом проходили хорошо, но потом мне писали: «Мы выбрали более опытного кандидата». В карьерном центре SkillFactory дали ценные рекомендации по тому, как адаптировать мой опыт: убрали все лишнее, что относилось к работе с клиентами, добавили мой опыт аналитики продаж и акцентировали внимание на подготовке отчетов. У меня получилось качественное резюме, которое отражало мой опыт и связывало его с профессией в Data Science.

Я продолжила поиски. Приходили отклики, я делала тестовые задания, с их помощью тоже набиралась опыта. Стала понимать, что именно требуется работодателю, как правильно оформлять код в тестовых заданиях, какие писать комментарии.

Как я сделала успешное тестовое и меня позвали в команду

Однажды мне написали из компании, которая занимается микрозаймами. Сказали, что их заинтересовало мое резюме, и предложили сделать тестовое задание. Оно было на тему кредитного скоринга (система оценки платежеспособности потенциального заемщика). Никогда прежде не делала задания в этом направлении, но собрала волю в кулак. Что-то посмотрела в тех задачах, которые давали на курсах, что-то — в Baseline (наборе документов и требований) к кредитному скорингу. В итоге за неделю я его сделала. Им понравилось мое задание, и они дали еще одно — сложнее и круче.

Так выглядит часть моего второго тестового задания, нужно было определить значимость признаков при обучении модели

В процессе его выполнения я поняла, что именно это мне и интересно. Тестовые задания в других компаниях меня не захватывали, а тут я работала над задачей не отрываясь и все время с удовольствием. Работодатель, вероятно, это почувствовал, и меня пригласили сначала на собеседование, а через пару дней взяли в команду.

Что я делаю сейчас

Сейчас я работаю на должности старшего скоринг-аналитика. Занимаюсь разработкой и валидацией скоринговых моделей по оценке возврата или невозврата займа нашими клиентами. Проще говоря, определяю их потенциальную платежеспособность. Когда я пришла на курс, то была совсем нулем. Все то, чему меня научили, от программирования на Python до анализа данных и построения моделей машинного обучения, — все это я применяю в своей работе, в частности занимаюсь подготовкой и анализом данных, подбираю признаки и параметры для построения модели, оцениваю, насколько качественно работает та или иная модель, строю аналитические отчеты для бизнеса.

Одной из недавних задач было построение новой модели для скоринга клиентов, которые уже были в базе. Действующая модель устарела, и мой руководитель захотел, чтобы я обучила новую модель на актуальных данных. Я подбирала параметры при помощи библиотеки Optuna, тестировала модель на разных данных, а потом строила аналитические отчеты для бизнеса, чтобы доказать, что новая модель работоспособна и превосходит действующую по эффективности и стабильности.

Что меня вдохновляет

Пока я начинающий специалист, моя зарплата средняя по рынку, но в дальнейшем мне обещали рост. Сейчас у меня испытательный срок три месяца, и я ожидаю, что меня возьмут в штат. Меня очень вдохновляет работа, благодаря ей я поняла, как важен труд дата-сайентистов, как модели применяются для реальных задач и помогают зарабатывать деньги компании. Приходится много учиться, узнавать новые библиотеки, приемы машинного обучения, учиться строить отчеты, понятные для бизнеса, но это не пугает, а вдохновляет меня. Я понимаю, что год обучения прошел не зря, эти знания востребованы и нужны в моей работе.

Мой муж тоже очень рад, что я смогла сменить профессию и найти работу себе по душе. У нас появилось много новых тем для обсуждения, мы делимся задачами, своими вариантами их решений, вместе решаем катки (задачи по программированию) на CodeWars, ищем новые подходы. Новая специальность внесла стабильность и гармонию как в мою профессиональную, так и в семейную жизнь.

Совет

Ни в коем случае не сдавайтесь и верьте в свои силы. Иногда человек хочет поменять специальность, но потом думает: «Мне вроде и тут неплохо, лучше останусь. А вдруг там будут меньше платить? Или вообще никуда не возьмут?» Это тупиковый путь, он не работает. Если вы решили сменить специальность, то должны четко представлять, для чего вы хотите это сделать, почему хотите работать именно в этой сфере и прилагать все усилия, чтобы прийти к своей цели. Желаю всем успеха и достижения своих целей!

Текст записала: Любовь Карасева.

Курс  Data Science

Вы можете освоить профессию с нуля: для этого вам не потребуется специальных знаний, выходящих за рамки школьной программы. На специализации вы получите достаточную математическую подготовку и опыт программирования на Python, чтобы решать задачи машинного обучения.

Блог SkillFactory
Добавить комментарий