A todo el mundo le encantan las historias de éxito. Y hay muchos de ellos en el centro.
"Cómo conseguí un trabajo de 300 dólares en Silicon Valley"
"Cómo conseguí un trabajo en Google"
“Cómo gané 200 dólares a los 000 años”
“Cómo llegué al Top AppStore con una sencilla aplicación de tipo de cambio”
“Cómo yo…” y mil y una historias similares más.
¡Es fantástico que una persona haya alcanzado el éxito y haya decidido hablar de ello! Lees y te regocijas por él. Pero la mayoría de estas historias tienen una cosa en común: ¡no se puede seguir el camino del autor! O vives en el momento equivocado, o en el lugar equivocado, o naciste niño, o...
Creo que las historias de fracasos en este sentido suelen ser más útiles. Simplemente no tienes que hacer lo que hizo el autor. Y esto, como ve, es mucho más fácil que intentar repetir la experiencia de otra persona. Lo que pasa es que la gente normalmente no quiere compartir esas historias. Y te lo diré.
Trabajé en integración de sistemas y soporte técnico durante muchos años. Hace unos años incluso me fui a trabajar como ingeniero de sistemas a Alemania para ganar más dinero. Pero el campo de la integración de sistemas no me había inspirado durante mucho tiempo y quería cambiar el campo hacia algo más rentable e interesante. Y a finales de 2015 encontré un artículo sobre Habré. , en el que Vladimir describe su camino hacia la ciencia de datos. Me di cuenta: esto es lo que necesito. Conocía bien SQL y estaba interesado en trabajar con datos. Me impresionaron especialmente estos gráficos:
Incluso el salario mínimo en este campo era más alto que cualquier salario que hubiera ganado en toda mi vida anterior. Estaba decidido a convertirme en ingeniero de aprendizaje automático. Siguiendo el ejemplo de Vladimir, me inscribí en una especialización de nueve cursos en coursera.org: .
Hice un curso al mes. Fui muy diligente. En cada curso, completé todas las tareas hasta obtener el resultado más alto. Al mismo tiempo, asumí tareas en Kaggle, ¡¡¡e incluso lo logré!!! Está claro que no estaba destinado a premios, pero me metí varias veces en los 100.
Después de completar con éxito cinco cursos en coursera.org y otro “Big Data con Apache Spark” en stepik.ru, me sentí empoderado. Me di cuenta de que estaba empezando a entender las cosas. Entendí en qué casos y qué métodos de análisis deberían utilizarse. Me he familiarizado bastante con Python y sus bibliotecas.
Mi siguiente paso fue analizar el mercado laboral. Tuve que descubrir qué más necesitaba saber para conseguir el trabajo. Qué áreas temáticas vale la pena estudiar y son de interés para los empleadores. Paralelamente a los 4 cursos restantes, quería realizar algo más altamente especializado. Lo que un empleador en particular quiere ver. Esto mejoraría mis posibilidades de conseguir un trabajo para un novato con buenos conocimientos pero sin experiencia.
Fui a un sitio de búsqueda de empleo para hacer mi análisis. Pero en un radio de 10 kilómetros no había ninguna vacante. Y en un radio de 25 kilómetros. ¡¡¡E incluso en un radio de 50 km!!! ¿Cómo es eso? ¡¡¡No puede ser!!! Fui a otro sitio, luego a un tercero... Luego abrí un mapa con vacantes y vi algo como ESTO:
Resultó que vivo en el centro de la zona de exclusión anómala de pitones en Alemania. ¡¡¡Ni una sola vacante aceptable para un especialista en aprendizaje automático o incluso para un desarrollador de Python en un radio de 100 kilómetros!!! ¡¡¡Esto es un fiasco, hermano!!!
Esta imagen refleja al 100% mi estado en ese momento. Fue un golpe bajo que me infligí a mí mismo. Y fue realmente doloroso...
Sí, se podía ir a Munich, Colonia o Berlín, allí había vacantes. Pero en este camino había un serio obstáculo.
Nuestro plan inicial al mudarnos a Alemania era este: ir a donde nos lleven. No nos importaba en absoluto en qué ciudad de Alemania nos dejarían. El siguiente paso es ponerse cómodo, completar todos los documentos y mejorar sus habilidades lingüísticas. Bueno, entonces corre a la gran ciudad para ganar más. Nuestro objetivo inicial era Stuttgart. Una gran ciudad tecnológica en el sur de Alemania. Y no tan caro como Munich. Allí hace calor y allí crecen uvas. Hay muchas empresas industriales, por lo que hay muchas vacantes con buenos salarios. Alta calidad de vida. Justo lo que necesitamos.
El destino nos llevó a una pequeña ciudad en el centro de Alemania con una población de aproximadamente 100000 habitantes, nos instalamos, nos acomodamos y completamos todos los trámites. La ciudad resultó muy acogedora, limpia, verde y segura. Los niños fueron a la guardería y a la escuela. Todo estaba cerca. Hay gente muy amigable alrededor.
Pero en este cuento de hadas no sólo no había vacantes para especialistas en aprendizaje automático, sino que incluso Python resultó no ser de utilidad para nadie.
Mi esposa y yo comenzamos a discutir la opción de mudarnos a Stuttgart o Frankfurt... Empecé a buscar vacantes, a observar los requisitos de los empleadores y mi esposa empezó a mirar un apartamento, una guardería y una escuela. Después de aproximadamente una semana de búsqueda, mi esposa me dijo: “Sabes, no quiero ir a Frankfurt, ni a Stuttgart, ni a ninguna otra gran ciudad. Quiero quedarme aquí."
Y me di cuenta de que estoy completamente de acuerdo con ella. También estoy cansado de la gran ciudad. Sólo que mientras viví en San Petersburgo no entendí esto. Sí, una gran ciudad es un lugar ideal para desarrollar una carrera y ganar dinero. Pero no para una vida cómoda para una familia con niños. Y para nuestra familia, este pequeño pueblo resultó ser justo lo que necesitábamos. Aquí estaba todo lo que tanto echábamos de menos en San Petersburgo.
Decidimos quedarnos hasta que nuestros hijos fueran mayores.
Bueno, ¿qué pasa con Python y el aprendizaje automático? ¿Y los seis meses que ya llevo en todo esto? De ninguna manera. ¡No hay vacantes cerca! Ya no quería pasar de 3 a 4 horas al día de camino al trabajo. Ya llevaba varios años trabajando así en San Petersburgo: fui con Dybenko a Krasnoye Selo cuando la rotonda aún no estaba construida. Hora y media de ida y hora y media de vuelta. La vida pasa y miras las casas parpadeantes desde la ventana de un coche o minibús. Sí, puedes leer, escuchar audiolibros y todo eso mientras viajas. Pero esto rápidamente se vuelve aburrido, y después de seis meses o un año simplemente matas este tiempo, escuchando la radio, la música y mirando sin rumbo a lo lejos.
He tenido fracasos antes. Pero hacía mucho tiempo que no hacía algo tan estúpido como esto. Darme cuenta de que no podía encontrar un trabajo como ingeniero de aprendizaje automático me hizo perder el equilibrio. Dejé todos los cursos. Dejé de hacer nada en absoluto. Por las noches bebía cerveza o vino, comía salami y jugaba al LoL. Pasó un mes así.
De hecho, realmente no importa las dificultades que te depare la vida. O incluso te lo presentas a ti mismo. Lo que importa es cómo las superas y qué lecciones aprendes de estas situaciones.
"Lo que no nos mata nos hace más fuertes". Conoces esta sabia frase, ¿verdad? Entonces, ¡creo que esto es una completa tontería! Tengo un amigo que, a raíz de la crisis de 2008, perdió su trabajo como director de un concesionario de automóviles bastante grande en San Petersburgo. ¿Qué hizo él? ¡Bien! Como un verdadero hombre, fue a buscar trabajo. Trabajo de directora. ¿Y cuando no encontraste trabajo de director en seis meses? Continuó buscando trabajo como director, pero en otros ámbitos, porque... trabajar como gerente de ventas de automóviles o como alguien que no fuera director no era algo común para él. Como resultado, no encontró nada durante un año. Y luego dejé por completo de encontrar trabajo. El currículum depende de HH; quien lo necesite lo llamará.
Y estuvo sin trabajo durante cuatro años, y su esposa ganó dinero todo este tiempo. Un año después, recibió un ascenso y tenían más dinero. Y todavía se sentaba en casa, bebía cerveza, miraba televisión, jugaba juegos de computadora. Por supuesto, no sólo eso. Cocinó, lavó, limpió, fue de compras. Se convirtió en un cerdo bien alimentado. ¿Todo esto lo hizo más fuerte? No me parece.
Yo también podría seguir bebiendo cerveza y culpar a los empleadores por no abrir vacantes en mi pueblo. O culparme por ser tan tonto y ni siquiera molestarme en mirar las ofertas de trabajo antes de empezar a usar Python. Pero esto no tenía sentido. Necesitaba un plan B...
Como resultado, ordené mis pensamientos y comencé a hacer lo que debería haber hecho desde el principio: el análisis de la demanda. Analicé el mercado laboral de TI en mi ciudad y llegué a la conclusión de que existen:
- 5 vacantes de desarrollador java
- 2 vacantes de desarrollador SAP
- 2 vacantes para desarrolladores de C# en MS Navision
- 2 vacantes para algunos desarrolladores de microcontroladores y hardware.
La elección resultó ser pequeña:
- SAP está más extendido en Alemania. Estructura compleja, ABAP. Esto, por supuesto, no es 1C, pero será difícil saltarlo más tarde. Y si se muda a otro país, sus posibilidades de encontrar un buen trabajo disminuyen drásticamente.
- C# para MS Navision también es algo específico.
- Los microcontroladores desaparecieron por sí solos, porque... Allí también había que aprender electrónica.
Como resultado, desde el punto de vista de perspectivas, salarios, prevalencia y posibilidades de trabajo remoto, ganó Java. De hecho, fue Java quien me eligió, no yo.
Y muchos ya saben lo que pasó después. Escribí sobre esto en otro artículo: .
Así que no repitas mis errores. Unos pocos días de análisis cuidadoso pueden ahorrarle mucho tiempo.
Escribo sobre cómo cambié mi vida a los 40 años y me mudé con mi esposa y mis tres hijos a Alemania en mi canal de Telegram. . Escribo sobre cómo fue, qué es bueno y qué es malo en Alemania y sobre planes para el futuro. Corto y al grano. ¿Interesante? - Únete a nosotros.
Fuente: habr.com