Прежде чем перейти к статье, хочу вам представить, экономическую онлайн игру Brave Knights, в которой вы можете играть и зарабатывать. Регистируйтесь, играйте и зарабатывайте!
Однажды тебе надоест копаться в проводах или работать в бесперспективной должности без роста и развития. Как раз на этот случай мы написали эту статью. Артём Ковзик, Junior Python developer сервиса Get me It, прошёл все круги становления айтишником и поделится опытом эффективного обучения и вхождения в профессию.
С чего начать
Разумеется, с желания. Первым приходит осознание, что нужно заниматься чем-то другим, чем ты занимался до этого. Сначала я работал в техподдержке производителя микроэлектроники. В какой-то момент я понял, что мне надоело дёргать трубку. Более творческие задачи вырисовывались только периодически, и я решил двигаться дальше: заниматься тем, что мне нравится больше всего. А больше всего я люблю ковыряться в железе и заниматься программированием. Мои интересы и перспективность IT — это perfect match. Занимаешься тем, что любишь, и при этом работаешь в одной из самых высокооплачиваемых и лояльных к сотруднику сфер. С первой стадией и моментом принятия решения я справился быстро, дальше стал экспериментировать с обучением.
Самообучение
Первое, что пришло в голову, — начать самообучение. Мне повезло: я любознательный, при этом фанат технических штук, люблю копаться в архитектуре процессов, поэтому много чего узнавал по мере изучения любопытных мне вещей. У меня уже был бэкграунд. Но проблема такого подхода в том, что вся информация очень разрозненная. Огромный объём знаний есть в свободном доступе, но он раскидан по площадкам. Часто ради какой-то простой информации приходится перерыть кипу книг толщиной с системник. Это долгий, сложный и не всегда эффективный путь с необозримым результатом.
Когда ты обучаешься самостоятельно и стараешься разобраться во всём, что тебя увлекает, в конце концов имеешь много знаний, но все они разрозненные и их сложно применить на практике. Вспомните момент из сериала «Теория большого взрыва», когда герои утверждали, что все знают устройство двигателя внутреннего сгорания. Однако на вопрос, кто сможет его починить, повисло молчание.
Книги
Книги — очень специфичный инструмент. Они мало коррелируются с практикой. Например, если ты хочешь изучать Java, читаешь треть тома про философию Java, а до написания приложения можешь так и не добраться. В книгах часто даются базовые вещи, которые учат синтаксису, но не тому, как использовать язык. Это всё равно что владеть грамотной речью, но не знать, в каких ситуация её можно применить. Профессиональной литературы сейчас очень много, не понятно, как её читать: параллельно или друг за другом, полностью или только то, что нужно. Чаще всего, чтобы пользоваться какой-то технологией, необходимо разбираться и в дополнительных, а книги скорее узконаправленны.
Курсы
Чтобы сэкономить время на начальном этапе, я начал смотреть в сторону более структурированных систем образования. Тут же на меня обрушилась тонна контекстной рекламы курсов по программированию. Осталось выбрать: Skillbox, GeekBrains, Coursera, Яндекс.Практикум. Все они плюс-минус одинаковые: дают представление о работе технологий, предлагают актуальную информацию в структурированном виде, избавляют от огромных времязатрат на самостоятельный поиск и систематизацию знаний. Выбирай по личным предпочтениям и приглянувшейся по программе.
Плюс курсов: информация находится в одном месте, причём это essentials — знания, которые понадобятся наверняка и в первую очередь. Сильно ускоряет прогресс возможность задавать «глупые» вопросы. Быстро получаешь обратную связь — быстро применяешь на практике.
Курсы бывают платные и бесплатные. Вторые — это чаще всего реклама, такую информацию можно найти в открытом доступе. Плюсы платных сервисов — программа обучения, понятная структура, методические материалы и наличие практики. Уже на занятиях ты будешь делать проекты, т. е. работать с реальными задачами, и это значительно увеличивает прогресс. Рабочий процесс становится более осязаемым, на выходе ты видишь результаты, есть продукт, пусть и твой личный. Это мотивирует и сильно помогает расти. Если ты выбрал путь айтишника, имей в виду, что будет сложно, чтобы избежать разочарований. Технический бэкграунд, живой интерес и хотя бы любительский опыт в разработке сильно облегчит жизнь. Но даже если их нет, любой курс рассчитан на то, чтобы обучить тебя с нуля.
Главное заблуждение насчёт курсов — всё будет легко, просто и задорно. Это сказка. Как и везде, без усилий и стараний не обойтись, придётся много работать, выполнять задания, чтобы обучение было эффективным. Например, Python называют «простым языком программирования», но чтобы его использовать, нужно знать такой ворох дополнительных технологий, что изучение перестаёт быть простым.
Методички на курсах не обладают исчерпывающей информацией, но дают выжимку. Этого достаточно для образовательной программы, но шаг влево, шаг вправо, любая нетривиальная задача (а в разработке все такие) — нужно разбираться, копаться в документации. Я всегда знал, что если хочу разобраться, как что-то работает, я должен об этом прочитать. Многие думают, что после прохождения курсов они получат тайный ключ к базе знаний или по крайней мере список литературы, где можно найти ответы на все вопросы. Это не так: в IT ты всегда учишься. Если остановился, все безбожно убежали вперед. Когда ты изучил одну технологию и пользуешься только ей, то уже через пару лет останешься без работы, нужно постоянно изучать новые продукты. Курсы только показывают направление, помогают преодолеть страх в работе с новым, страх на получение первого опыта, дают старт. Все остальное зависит от тебя, от того, как будешь расти.
Трудоустройство после курсов
Ещё один миф о курсах по программированию — обещанное трудоустройство. В договорах мелким шрифтом прописываются условия предоставления работы, и это не обязанность, а лишь возможность. Максимум, что тебе предложат, — это стажировка, и даже после её прохождения тебя не обязательно возьмут на работу. Обычно компании ищут специалистов, готовых решать реальные задачи бизнеса, а не новичков, которые овладели парой операций. Важны практические кейсы и способность решать конкретные запросы. Плюс в том, что курсы часто партнёрятся с крупными интересными компаниями (например, Mail.ru Group, Яндекс, Deutsche Telekom). Если хорошо покажешь себя на стажировке, есть шанс закрепиться в компании. В большинстве случаев стажировки неоплачиваемые, но ты туда приходишь за опытом работы, а это ценно.
Реальная работа
Почему этот пункт я отношу к обучению? Потому что искренне убеждён: именно это — самый эффективный инструмент развития. Только на работе ты сталкиваешься с реальными задачами, и нет вариантов их не решить. Это супербуст для твоих навыков.
Если попытаться оценить мой опыт, то за пару месяцев работы в компании я перепрыгнул свои двухлетние знания несколько раз. Не знаю, где ещё это возможно. На работе тебе приходит реальный вызов, и ты откликаешься, неминуемо растёшь. Работа над коммерческими проектами — также отличный фильтр для твоих навыков. Только столкнувшись с реальностью, ты поймёшь, какие из них будешь использовать, какие нужно развивать, а какие понадобятся крайне редко. Отсюда начинается ещё более ощутимый рост. Ты не просто хватаешь знания как попало, а изучаешь то, что нужно здесь и сейчас, сразу же применяешь на практике, вооружаешься конкретными успешными кейсами и становишься востребованным специалистом.
Прогресс в обучении и карьере после нахождения работы гигантский. Вылезает много нюансов, решать задачи дико интересно. Видишь конечную цель и в состоянии осязать процесс. Видишь результаты команд, запросов — это опыт, который не сравнится с отстранённым обучением. В процессе реальной работы знания накапливаются очень быстро. Крохи информации, которые я собирал на протяжении 2 – 3 лет, многократно углубил всего за 2 месяца.
Как джуну искать работу
Сложно, но необходимо. Все мы понимаем, что потребность в специалистах без опыта объективно мала. Нет такого понятия как конкуренция за джуна. Компаниям нужен сотрудник, который самостоятельно может решать задачи бизнеса, а не обезьянка, которая научилась набирать 5 команд. Тем не менее, вакансии для джунов встречаются, и нужно активно пользоваться этими предложениями. Нормальным вариантом, как я уже говорил, будет начать со стажировки в крупной компании: выгоднее получить опыт как можно скорее, даже если стажировка будет неоплачиваемая. В лучшем случае удастся хорошо себя показать и попасть в штат компании. Прошерсти список доступных стажировок и выбери, какие навыки хочешь прокачать. Вакансии со стажировками регулярно публикуются на привычных сервисах поиска работы и в телеграм-ботах.
Работу стоит начинать искать уже во время обучения на курсах, чтобы сильно ускорить прогресс. Будь готов к большому количеству отказов, некоторые будут без объяснения, но не останавливай поиски. Натренируешь не только профессиональные скилы, но и коммуникативные навыки. Отказы — полезный опыт. Знакомишься с требованиями на рынке, понимаешь, чего хотят работодатели, намечаешь вектор развития.
Сервисы для поиска работы
Чем больше сервисов, в которых ты зарегистрируешься, тем успешнее будут поиски. Тебе придётся фильтровать огромное количество вакансий, но и количество интересных из них станет выше. Для поисков можно пользоваться известным hh.ru, superjob.ru, телеграм-ботами. Удобно использовать @GetMeIT_bot: не нужно выкладывать резюме, трансформировать его под разные позиции и рассылать работодателям. При первом использовании заполняешь анкету, и дальше бот предлагает только те вакансии, которые попадают в диапазон ответов. Удобно, что это не просто текстовая информация, которая может быть растолкована рекрутером по-разному (как в классических резюме), а фильтр. Ты автоматически перестаёшь получать предложения написать базу данных на SQL, если тебе интересен JavaScript. Крутая фича — не нужно делиться личной информацией. Твоя анкета становится фильтром предлагаемых тебе вакансий, и если какое-то предложение тебя заинтересует, тыкаешь кнопку — и напрямую связываешься с работодателем. Нет навязчивых звонков и предложений мимо кассы. Что полезно джуну: на этапе заполнения анкеты сразу виден перечень навыков из реальных вакансий. Если навыки есть в списке — значит, соответствующее предложение обязательно есть в базе бота и на рынке вакансий. Так можно понять, что сейчас ищут работодатели и подучить какие-то технологии, чтобы стать востребованным. Когда у тебя появляется понимание, что изучать, ты можешь изучать и развиваться, пополнять свой портфель, чтобы поиски стали успешнее.
Мой опыт поиска
Попыток ворваться в IT у меня было больше 15. Потом я просто перестал считать. Пробовался на позиции тестировщика и системного аналитика. Причины отказа были разные: от простого «Вы нам не подходите» до «Мы дадим вам работу, у вас есть необходимый опыт, но платить не будем». Стандартная ситуация.
Опыт поиска вакансий на специализированных ресурсах типа hh.ru и superjob.ru показали, насколько описание вакансий не соответствует реальным требованиям. Я часто натыкался на предложения, которым отвечало моё резюме, но на тестовых задачах выяснялось, что от меня ждут совсем других навыков. Например, в одну компанию я пытался пройти собеседование на ручное тестирование, прочитал необходимую литературу, изучил технологии, освоил инструменты. В тестовом задании ничего из описанного не было. В итоге мне предложили решать задачи исключительно по проверке безопасности ресурса. Разумеется, мне не хватило квалификации. В этом есть плюсы: я лучше изучил технологии, а разносторонний опыт меня всегда радует. Но минусов больше: очень много времени тратится на поиск и подготовку к собеседованию, а оказывается, что изначальные данные не соответствовали действительности. Гораздо больше оптимизма вселяет понимание, что на финальном этапе тебя с высокой долей вероятности будут ждать вопросы в рамках твоих компетенций и интересов.
В тот момент я бы сказал спасибо за такую анкету, как сейчас реализована в @GetMeIT_bot. Стандартизированный подход к сбору данных помог бы нам с работодателем не тратить время друг друга. К сожалению, известные площадки по поиску вакансий не могут похвастаться таким подходом.
Через тернии к трудоустройству
Я прошёл сложный и интересный путь от самоучки к первой должности айтишника, и вот я здесь — в команде сервиса Get me IT. Совпадение, что человек, который активно искал работу в IT-компании и знает весь этот путь в деталях, теперь занимается разработкой сервиса для поиска вакансий.
Когда ты сам находишься в шкуре своей целевой аудитории, гораздо проще понять нужды и предложить качественный продукт. Я знаю, что хотел бы видеть в этом сервисе, и реализовываю это для пользователей. Кайфую и от процесса работы, и от результата, ведь получается именно то, что мне нужно. Мне нравится, что мы создаём продукт, в котором всё продумано до мелочей. Это чёткая система отсеивания вакансий, которая не может ошибиться. Если пользователь указал актуальные данные, ему придут только актуальные вакансии — и по деньгам, и по интересам.
Get me IT — сервис от разработчиков разработчикам. Это продукт, которым мы хотели бы пользоваться сами, когда понадобится сменить работу. Личная заинтересованность в результате помогает двигаться максимально быстро и эффективно. Получается, в новой должности я решаю прежде всего свои проблемы как разработчика, поэтому и обучение, и профессиональный прогресс мне даётся в разы легче, чем было до этого.
Стажировки для джунов
Пока ты на волне вдохновения, рекомендую сразу переходить к действиям и не откладывать свой путь в IT. Вот несколько стажировок от @GetMeIT_bot, куда можно попасть и начать карьеру уже сейчас.
Яндекс: Frontend и Backend разработка, аналитика, машинное обучение, мобильная разработка в Яндекс.
МТС: Data Engineering, Mobile iOS, Mobile Android, QA, QA финтех, Go, Python.
Лаборатория Касперского: Data Science, разработка C/C++, QA Mobile Auto, Mobile Android, Backend Developer Scala/Java/Python/Go, тестирование (Python/ручное), C#/Python/Go.
ВКонтакте: веб-мессенджер, Core Infrastucture (Backend), Core Android, мобильная разработка, Mobile Big Data (Full-stack), Core ML.Deutsche.
Telekom: тестирование, Java.Ozon: Data Analyst, ETL Developer, frontend разработчик, QA-инженер, NET, Python, Data Scientist, Java Developer.
ВТБ: DevOps, разработка, QA.
Чтобы получить информацию о стажировках, запусти бота @GetMeIT_bot и укажи в анкете желаемые навыки. 2 раза в неделю тебе будет приходить список предложений по вакансиям и стажировкам с подробными условиями, связаться с работодателем можно из бота напрямую.
