Все обичат истории за успеха. И в Хабра има достатъчно много от тях.
„Как получих работа със заплата от 300 000 долара в Силициевата долина“
„Как получих работа в Google“
„Как спечелих 200 000 $ на 16 години“
„Как попаднах в Топ AppStore с простото приложение за валутен курс“
„Как…“ и още хиляда и една подобни истории.
Приятно е да видиш, че човек е успял и е решил да разкаже за това! Четеш и се радваш за него. Но повечето от тези истории имат едно общо нещо: не можеш да повториш пътя на автора! Либо живееш не в правилното време, либо не на правилното място, либо си роден момче, либо...
Мисля, че историите за неуспеха в това отношение често са по-полезни. Просто не трябва да правиш това, което е направил авторът. А това, признайте, е много по-лесно от опитването да повториш нечий опит. Просто повечето хора обикновено не искат да споделят такива истории. А аз ще разкажа.
Работих много години в системната интеграция и техническа поддръжка. Преди няколко години дори отидох да работя като системен инженер в Германия, за да получавам повече пари. Но областта на системната интеграция отдавна не ме вдъхновяваше, и исках да сменя сферата на нещо по-специално и интересно. И в края на 2015 година попаднах на Хабра на статията , в която Владимир описва своя път в Data Science. Разбрах: това е, от което се нуждая. Добре знаех SQL и ми беше интересно да работя с данни. Особено впечатляваха такива графики:
Дори минималната заплата в тази сфера беше по-висока от всяка моя заплата през всичките предишни години. Твърдо реших да стана инженер по машинно обучение. Следвайки примера на Владимир, записах се на coursera.org на специализация от девет курса: .
Работех по един курс на месец. Бях много старателен. На всеки курс изпълнявах всички задачи, докато не получа най-висок резултат. Паралелно с това се захванах с задачи в Kaggle и дори успях!!! Разбира се, не можех да се надявам на призови места, но многократно бях в топ 100.
След пет успешно завършени курса на coursera.org и още един “Big Data с Apache Spark” на stepik.ru, почувствах увереност. Започнах да разбирам темата. Знаех кога и какви методи за анализ да използвам. Достатъчно добре се запознах с Python и неговите библиотеки.
Следващата ми стъпка беше анализ на пазара на работни места. Трябваше да разбера какво още трябва да знам, за да получа работа. Какви области трябва да проуча, които вълнуват работодателите. Паралелно с оставащите 4 курса, исках да взема нещо по-специализирано. Нещо, което конкретен работодател би искал да види. Това би увеличило шансовете ми да получа работа като новак с добри знания, но без опит.
Влязох в сайт за търсене на работа, за да проведа анализа си. Но на разстояние 10 километра нямаше обяви. Нямаше и на 25 километра. А дори и на 50 км!!! Как така? Не може да бъде!!! Влязох в друг сайт, после в трети... След това отворих картата с обявите и видях нещо такова.
Оказа се, че живея в самия център на аномалната зона на Python в Германия. Нито една приемлива обява за специалист по машинно обучение или поне разработчик на Python на разстояние 100 километра!!! Това е фиаско, приятелю!!!
Тази картинка на 100% отразява състоянието ми в този момент. Беше удар под кръста, който сам си нанесох. И наистина боли...
Да, можеше да отида в Мюнхен, Кьолн или Берлин – там имаше обяви. Но на този път имаше едно сериозно препятствие.
Първоначалният ни план при преместването в Германия беше такъв: да отидем там, където ни взимат. Нямаше значение в кой град в Германия ще попаднем. Следваща стъпка – да се установим, да оформим документите и да подобрим езика. А след това да се приберем в голям град, за да печелим повече. Предварителната ни цел беше Щутгарт. Голям технологичен град на юг от Германия. Не толкова скъп, колкото Мюнхен. Там е топло и расте грозде. Много индустриални предприятия, заради което има много обяви с добра заплата. Висок жизнен стандарт. Точно това ни трябва.
Съдбата ни отведе в малко градче в самия център на Германия с население около 100000. Устроихме се, адаптирахме се и уредихме всички документи. Градът се оказа много уютен, чист, зелен и безопасен. Децата започнаха детска градина и училище. Всичко беше близо. Около нас имаше много приятелски настроени хора.
Но в тази приказка нямаше не само вакантни длъжности за специалисти по машинно обучение, тук дори Python не се оказа нужен на никого.
С жена ми започнахме да обсъждаме възможността за преместване в Щутгарт или Франкфурт… Аз започнах да търся работни места, да гледам изискванията на работодателите, а жена ми се зае с търсенето на квартира, детска градина и училище. Около седмица след търсене, жена ми ми каза: «А знаеш ли, не искам нито във Франкфурт, нито в Щутгарт, нито в който и да е друг голям град. Искам да остана тук.»
И разбрах, че напълно се съгласявам с нея. И аз се уморих от голям град. Само че, докато живеех в Санкт Петербург, не го осъзнавах. Да, голямият град е идеалното място, за да изградите кариера и да печелите пари. Но не е подходящ за комфортен живот на семейство с деца. И за нашето семейство това малко градче се оказа точно това, от което се нуждаехме. Тук имаше всичко, което ни липсваше в Питер.
Решихме да останем, докато децата ни не пораснат.
А какво става с Python и машинното обучение? И с тези шест месеца, които вече бях посветил на всичко това? Ами никак. Нямаше свободни работни места наоколо! Не исках да губя 3-4 часа на ден в пътуване до работа. Вече работих така в Питер няколко години: пътувах от Дыбенко до Красно село, когато все още не бяха построили обиколката. Час и половина натам и час и половина обратно. Животът минава покрай теб, а ти гледаш бързо преминаващи къщи през прозореца на колата или маршрутката. Да, в пътя можеш да четеш, да слушаш аудиокниги и подобни неща. Но това бързо омръзва и след половин година-година просто убиваш времето, слушайки радио, музика и гледайки безцелно напред.
Имам и преди съм имал провали. Но такова глупост, като това, не бях правил отдавна. Осъзнаването, че работа за инженер по машинно обучение няма да намеря, ме изкара от релсите. Напуснах всички курсове. Въобще престанах да правя нещо. Вечерите пиех бирa или вино, ядох салам и играех LoL. Така мина месец.
Всъщност не е толкова важно какви сложности ти поднася животът. Или дори какви сам си си ги поднесъл. Важно е как ги преодоляваш и какви уроци извлечеш от тези ситуации.
„Каквото не ни убива, ни прави по-силни.“ Знаете ли тази мъдра фраза? Е, аз смятам, че е пълна глупост! Имам познат, който по време на кризата през 2008 година загуби работа като директор на доста голям автосалон в Санкт Петербург. Какво направи? Правилно! Като истински мъж, той тръгна да търси работа. Работа на директор. А когато не успя да намери работа за директор в продължение на половин година? Продължи да търси работа на директор, но в други сфери, тъй като да работи като мениджър по продажбите на автомобили или каквато и да е друга работа освен директор за него не беше приемливо. В крайна сметка не намери нищо дори и за година. А след това просто се отказа от търсенето на работа изобщо. Резюмето му остава на HH – който иска, сам ще се обади.
И така, той седеше без работа четири години, а жена му през цялото това време изкарваше пари. След година тя получи повишение и парите им станаха повече. А той продължаваше да седи вкъщи, да пие бира, да гледа телевизия и да играе на компютърни игри. Разбира се, не само това. Той готвеше, переше, чистеше, ходеше по магазини. Превърна се в закръглен мъж. Стана ли всичко това по-силно за него? Не мисля.
Можех и аз да продължа да пия бира и да обвинявам работодателите, че не са отворили вакансии в моето село. Или да се обвинявам сам, че съм толкова глупав и не съм си направил труда да проверя вакансии, преди да се захвана с Python. Но нямаше смисъл. Нужен ми беше план Б...
В крайна сметка събрах мислите си и се занимах с това, с което трябваше да започна в началото – с анализа на търсенето. Анализирах пазара на вакансии в сферата на ИТ в моя град и стигнах до заключението, че наблизо има:
- 5 вакансии за java разработчици
- 2 вакансии за SAP разработчици
- 2 вакансии за С# разработчици под MS Navision
- 2 вакансии за разработчици под микроконтролери и хардуер.
Изборът се оказа малък:
- SAP има най-голямо разпространение в Германия. Сложна структура, ABAP. Това, разбира се, не е 1С, но след това ще е трудно да се откъснеш. А ако се преместваш в друга страна, перспективите за намиране на добра работа рязко спадат.
- С# под MS Navision също е специфична работа.
- Микроконтролерите отпаднаха сами по себе си, тъй като там трябваше да учиш и електроника.
В крайна сметка, що се отнася до перспективите, заплатите, разпространеността и възможността за дистанционна работа, победи Java. Всъщност, това Java избра мен, а не аз нея.
А какво се случи по-нататък – много вече знаят. За това писах в друга статия: .
Затова не повтаряйте моите грешки. Няколко дни на задълбочен анализ могат да ви спестят много време.
За това как промених живота си на 40 години и се преместих с жена си и трите си деца в Германия, пиша в моя телеграм канал . Пиша за това как мина всичко, какво е добро и какво лошо в Германия, за плановете ми за бъдещето. Кратко и ясно. Интересно? — Присъединявайте се.
Източник: habr.com
