Стажировки с обучением в IT. Как попасть и какие подводные камни вас ждут
Сейчас много где говорят, что рынок IT перегрет, и попасть на стажировку зачастую невозможно. Что требования к джунам взлетели до космических высот, и без опыта работы никого не берут. Но мало где рассказывают про альтернативный путь входа в IT — через внутреннюю стажировку компаний. Да, он занимает больше времени, но шансы попасть гораздо выше. Именно таким способом я и получил свою первую работу, причем без особого труда.
Наверное, правильно будет начать рассказ с моего бэкграунда. До трудоустройства в IT я перепробовал много профессий. Заполнял сайты контентом, был копирайтером, но в итоге сконцентрировался на 2 направлениях. Это работа авитологом в маркетинговом агентстве и ИП по чистке кондиционеров.
Что же привело в меня в IT? Правильно — деньги. Да, интересные задачи и условия труда — это очень жирный плюс, но если бы к моменту выбора мною профессии зарплаты айтишников не стали уже мемом, я бы не посмотрел в эту сторону.
Как все начиналось
Когда я оканчивал университет, в голову начали лезть мысли по поводу будущего. На тот момент я работал в маркетинговом агентстве, занимался созданием Авито магазинов и даже умудрился войти в число первых 50 авитологов, которые были сертифицированы Авито. Но чем дальше я этим занимался, тем больше меня тревожили дальнейшие перспективы. Основное опасение было связано с тем, что моя работа сильно зависела от платформы Авито. А что, если через 10–15 лет она закроется? Кем я тогда буду? Главным специалистом по несуществующей платформе?
И тут я неожиданно вспомнил, что по образованию скоро стану инженером-программистом. К тому же сфера разработки всегда меня интересовала. До выпуска из универа оставалось 6 месяцев, и я засел за учебу.
Взялся я тогда за модное нынче направление Data Science. Изначально при рассмотрении для себя вариантов стека я решил, что в идеале буду ML или DS, в крайнем случае — аналитиком данных. А Data Engineer даже не собирался рассматривать. Ха! Как же я ошибался…
Я начал учебу, как и рекомендуют многие блогеры этой сферы, с математики и питона. И если питон шел без проблем, то с математикой возникли серьёзные сложности. Линейная алгебра и теория вероятности со статистикой шли на ура, но матан решительно не давался. Слишком большие были пробелы. Поэтому я решил временно закрыть глаза на эту проблему и занялся машинным обучением без знания мат. анализа. Дело пошло, но очень медленно. Делать прогнозы я мог, но понимание сильно хромало. А ведь почти во всех курсах механизм работы того или иного алгоритма разъясняется с помощью математических формул.
Так пролетело 5 месяцев. Я получил широкие знания по технологиям, но их глубина оставляла желать лучшего. И я решил попробовать устроиться на стажировку. Раскидал своё резюме на hh по всем вакансиям джуна, связанным с ML или DS, но после выполнения тестовых заданий или получал отписки, или меня просто начинали игнорировать. Тогда я стал вбивать в поиск языки, в которых я разбираюсь, и по запросу «SQL стажировка» нашел вакансию стажер SAP BW от компании Sapiens Solutions.
На тот момент я не особо понимал, что вообще такое SAP BW, но это было не важно. У меня был какой-то план и я ему следовал. Условия для прохождения на стажировку были следующие:
Проходите вступительный тест на знание SQL
Проходите курс по SAP BW в течение месяца
Делаете и защищаете перед экспертами компании итоговый проект
???
Оффер
Я не горел желанием быть сапером, но на желаемые мною вакансии был нужен опыт, поэтому я решил устроиться, а потом, как наберусь опыта и проектов в резюме, подумать о смене стека.
О курсе
Сам курс не вызвал значительных сложностей:, все довольно подробно объяснялось, в чате с нами были менторы и раз в неделю был общий созвон, на котором можно было задать интересующие вопросы. Так что даже с учетом того, что я начал делать все в последний момент, полторы недели мне хватило, чтобы полностью пройти курс и приступить к итоговому проекту, на который давалась неделя.
Сам проект представлял собой типичную задачу дата-инженера. У нас было несколько таблиц, которые находились в разных системах, включая локальные csv файлы. Необходимо было настроить их экстракцию в SAP и сделать потоки данных, сформировав в итоге отчет по продажам. В качестве примера был дан файл Excel, в котором данный отчет собирался с помощью формул.
В ходе выполнения проекта, я допустил критическую ошибку, о которой пришлось сильно пожалеть. Я абсолютно не задумывался о бизнес-смысле задачи, механически адаптировал формулы, совсем не разбираясь, что и зачем соединяется. Это сыграло свою роль на защите, когда пришлось на ходу разбираться в своей же разработке.
Что же было на защите? Так как я родом не из Москвы, то защита проходила дистанционно: мы созвонились по зуму с экспертами и начали разбор моего проекта.
Первым этапом шла презентация, в которой я кратко рассказал об общей архитектуре и костыльных интересных решениях, которые я реализовал. Затем мы переместились в систему, где начали разбирать мой проект снизу вверх. От экстракции данных до финального отображения в отчете. И вот тут для того, чтобы ответить на вопросы, почему я сделал так или иначе, пришлось сильно напрячься. Так как шестое чувство очень четко подсказывало, что не стоит отвечать: «Ну, так было в домашнем задании». Поэтому пришлось попотеть, рассказывая с уверенным лицом и твердым голосом свой ход размышления во время реализации проекта, которого не было.
Спустя час защиты, несмотря на внешний уверенный вид, я был эмоционально и интеллектуально выжат и после прощания отправился отмечать с друзьями свой провал.
Прошло 3 дня. Я был полностью уверен, что провалился, и уже нашел новую вдохновляющую вакансию на Power BI аналитика в Сочи. И когда я уже мысленно создавал дашборды в Power BI, лежа на теплом пляже, мне позвонили и разрушили мои мечты, сказав, что я принят на стажировку и можно собирать чемоданы и отправляться в Москву.
Работа на стеке SAP
Первые три месяца я работал на третьей линии поддержки крупного ритейл клиента. Основной объём работы заключался в исправлении отчетности, которая уже была в эксплуатации. То есть пользователь писал в поддержку обращение, что цифры в отчете не соответствуют действительности, а в мои обязанности входило разобраться, почему это произошло. За эти месяцы я разобрал километры чужого кода, а панель дебага стала моим лучшим другом. Особой сложностью была необходимость понять бизнес-смысл происходящего по коду, потому что нередко бывали случаи, что данные в отчете были правильные, просто пользователь сверял их вручную с данными, которые считались совсем по другому алгоритму.
Помимо правки старых отчетов, также довелось поучаствовать в разработке нового функционала для того же клиента. Одной из особенностей этого периода, что мне запомнились, было то, что мозг уставал от новой деятельности в прямом смысле этого слова. После 4 часов разработки или анализа чужих потоков данных я физически ощущал, что мозг забит, как мышцы после тяжелых тренировок.
Так как компания, в которую я устроился, является консалтинговой, то спустя 6 месяцев работы, когда я уже обжился на проекте, я познакомился с такой интересной особенностью, как смена проекта. Меня перевели на другой проект, тоже крупного ритейла, но уже на принципиально другие задачи. Мы занимались построение КХД с нуля. И данные переходы я считаю одним из главных плюсов работы в консалтинге.Так как ты постоянно развиваешься в рамках новых стеков, а не застреваешь на одном проекте, выполняя одну и ту же рутинную задачу.
Параллельно с работой я не отбросил свои планы на DS, ML и DE и продолжал после работы учить Python и разрабатывать свои pet проекты, что в дальнейшем сыграло свою роль.
Переход на Greenplum
В апреле 2022 года, после определенных событий, компания SAP заявила, что уходит из России. Что привело к довольно шоковой ситуации на рынке. Так как функционал на SAP разрабатывался десятилетиями и мгновенно его заменить физически невозможно. Поэтому заказчики начали замораживать новые разработки, мучаясь сомнениями, тратить ли миллиарды рублей на переход на отечественные системы, или все же пронесет и SAP вернется. Но уже ближе к осени ситуация начала проясняться, и у заказчиков сформировалась следующая позиция: . Что в SAP делать только критические доработки, а весь новый функционал делать на Open Source ПО и параллельно переносить на него существующую функциональность.
По итогу заменой SAP BW во многих компании стала связка из Open Source ПО Greenplum, Clickhouse и Superset. Что привело к тому, что внутри нашей компании мы начали переучиваться на данный стек технологий. Вот тут мне и пригодились знания Python для экстракции и предобработки данных и опыт работы с PostgreSQL, который я использовал в своем pet-проекте.
И уже в октябре 2022 года я вышел на банковский проект по миграции с Teradata, которая так же, как и SAP, ушла из России, на GP. Помимо нового опыта работы в банковской сфере, я получил возможность хвастаться в родном городе, что в офис я езжу с пересадкой в лифтах и что в кранах у меня на работе три вида воды: холодная, горячая и минеральная.
На текущий момент я успел помимо этого проекта поработать на миграции с Oracle и SAP у одного из ритейлеров, реализовать небольшой проект на SAP BW и вернуться опять к Open Source уже для миграции отчетов SAP.
Конечно, сейчас попасть в DE гораздо проще. Необязательно делать крюк через SAP консультанта. Многие компании, включая мою, проводят аналогичные курсы, по итогам которых берут людей в штат. Сейчас, несмотря на крики о перегретости IT, есть потребность в большом количестве джунов, так как работы по миграции функционала на православное Open Source ПО предстоит еще много и хватит на десятилетия работы.
Заключение
Что бы хотелось сказать в завершение.
Ищите вакансии с предварительным обучением, это наиболее простой способ войти в сферу. Важно регулярно мониторить подобные стажировки, так как они запускаются потоками. Например, сейчас моя компания проводит набор на такой поток обучения по Greenplum. Подать заявку можно тут.
Заведите свой pet-проект. Никакие задачи с курсов не заменят реальную практику. Только таким образом вы сможете вскрыть пробелы в своем образовании. Например, я до своего pet-проекта не знал, что запросы в PostgreSQL могут медленно работать не из-за плохого кода, а из-за того, что конфигурация база не настроена под сервер. И таких мелочей, о которых не говорят в курсах, сотни.
Прокачивайте софт скилы! Они реально важны. Вы можете быть великолепным технарем, но если вы не можете донести свою мысль до коллег и бизнеса, вы не сможете выжить на крупном проекте.
