Iga edulugusid armastavad kõik. Ja Habrõs on neid piisavalt palju.
«Kuidas ma sain töö 300 000 dollari palgaga Silicon Valley's»
«Kuidas ma sain töö Google'is»
«Kuidas ma teenisin 200 000 dollarit 16-aastaselt»
«Kuidas ma jõudsin Top AppStore'i lihtsa valuuta rakendusega»
«Kuidas ma …» ja veel tuhat ja üks sarnane lugu.
See on suurepärane, et inimene saavutas edu ja otsustas sellest rääkida! Loe ja rõõmusta tema üle. Kuid enamikul sellistel lugudel on üks ühine joon: sa ei saa autori teekonda korrata! Kas elad vale ajal, vale koha peal, või sündisid poisina, või…
Ma arvan, et ebaedulood on selles osas sageli kasulikumad. Sul ei ole lihtsalt vaja teha seda, mida autor tegi. Ja see, nõustuge, on palju lihtsam kui kellegi kogemuse korramine. Lihtsalt selliste lugudega ei taha inimesed tavaliselt jagada. Aga mina räägin.
Olen aastaid töötanud süsteemiintegreerimise ja tehnilise toe alal. Mõni aasta tagasi läksin isegi süsteemiinsenerina Saksamaale tööle, et rohkem raha teenida. Kuid süsteemiintegreerimise valdkond ei inspireerinud mind juba ammu ja tahtsin vahetada ala millegi tulusama ja huvitavama vastu. Ja 2015. aasta lõpus sattusin Habrõs artiklile , kus Vladimir kirjeldab oma teed Data Science'i. Ma mõistsin: see on just see, mida mul on vaja. Olin SQL'ist päris hästi teadlik ja mind huvitas andmetega töötamine. Eriti muljet avaldasid sellised graafikud:
Isegi selle valdkonna minimaalne palk oli kõrgem kui kõik mu palgad viimase elu jooksul. Ma otsustasin kindlalt saada masinõppe inseneriks. Järgides Vladimir'i eeskuju, registreerusin coursera.org'is üheksast kursusest koosnevale spetsialiseerumisele: .
Tegin ühe kursuse kuus. Olin väga usin. Igal kursusel täitsin kõik ülesanded, kuni sain parima tulemuse. Samal ajal tegin ülesandeid kaggle'is ja mul isegi õnnestus!!! Selge on see, et auhinnalised kohad ei olnud minu jaoks, kuid 100 hulka pääsesin mitmel korral.
Pärast viit edukat kursust coursera.org-is ja üht „Big Data with Apache Spark“ steapik.ru-s, tundsin end tugevana. Mõistsin, et hakkan teemasse süvenema. Ma sain aru, millal milliseid analüüsimeetodeid kasutada. Olen piisavalt hästi kursis Pythoniga ja selle raamatukogudega.
Minu järgmine samm oli tööpakkumiste turu analüüs. Oli vaja välja selgitada, mida veel teadma peaks, et tööd saada. Milliseid erialasid oleks mõttekas õppida, mis huvitavad töötajaid. Samal ajal, kui jätkasin nelja ülejäänud kursusega, tahtsin võtta midagi kitsasvaldkondlikku. Just seda, mida konkreetne tööandja soovib näha. See suurendaks mu võimalusi algaja töökoha saamiseks hea teabega, kuid ilma kogemuseta.
Sisenesin tööotsingute veebisaidile, et oma analüüsi teostada. Kuid 10 kilomeetri raadiuses polnud ühtegi pakkumist. Ei ka 25 kilomeetri raadiuses. Ja isegi 50 km raadiuses!!! Kuidas see võimalik on? Ei saa olla!!! Külastasin teist veebisaiti, seejärel kolmandat... Siis avasin kaardil tööpakkumisi ja nägin umbes SELLIST:
Selgus, et elan Saksamaa kõige anomaalsema Python'i piirangu tsooni keskmes. Ühtegi jumala arvestatavat masinõppe spetsialisti või isegi Python'igolija tööpakkumist 100 kilomeetri raadiuses!!! See on fiasko, vend!!!
See pilt kajastas 100% minu seisundit tookord. See oli löök allapoole vööd, mille ma iseendale andsin. Ja see tegi tõeliselt haiget...
Jah, oleks olnud võimalik minna Münchensse, Kölnisse või Berliini - seal olid tööpakkumised. Kuid sellel teel seisis üks tõsine takistus.
Meie esialgne plaan Saksamaale kolimiseks oli selline: minna sinna, kus võtavad. Meile ei olnud absoluutselt tähtis, millisesse Saksamaa linna meid paisatakse. Järgmine samm on sisseelamine, kõik dokumendid korda ajada ja keelt õppida. Ja siis ruttama suuremasse linna, et rohkem teenida. Meie esialgne perspektiivne eesmärk oli Stuttgart. Suur tehnoloogiline linn Saksamaa lõunaosas. Ja mitte nii kallis kui München. Seal on soe ja kasvab viinamarju. Palju tööstusettevõtteid, seetõttu palju tööpakkumisi hea palgaga. Kõrge elatustase. Just see, mida me vajame.
Saat meid on saatnud saatuse mängus väikesse linna Saksamaa keskel, kus elab umbes 100000 inimest. Oleme sealsettud, harjunud, vormistanud kõik vajalikud dokumendid. Linn osutus väga hubaseks, puhtaks, roheliseks ja ohutuks. Lapsed läksid lasteaeda ja kooli. Kõik oli lähedal. Ümberringi olid väga sõbralikud inimesed.
Aga selles muinasjutus polnud mitte ainult masinõppe spetsialistide töökohti, isegi Pythonit ei vajatud kellelegi.
Olen koos naisega arutanud võimalust kolida Stuttgartisse või Frankfurtisse... Alguses hakkasin otsima töökohti, vaatama tööandjate nõudeid, ja naine hakkas vaatama korterit, lasteaeda ja kooli. Umbes nädala pärast otsingutest ütles naine mulle: „Aga tead, ma ei taha ei Frankfurtisse, ei Stuttgarti ega ühtegi teise suurlinna. Ma tahan jääda siia.”
Ja ma mõistsin, et olen täielikult temaga nõus. Ma olin ka väsinud suurlinnast. Ainult et seni, kui ma elasin Peterburis, ei mõistnud ma seda. Jah, suur linn on ideaalne koht karjääri loomiseks ja raha teenimiseks. Kuid mitte mugavaks peretegevuseks. Ja meie perede jaoks osutus see väike linn just selliseks kohaks, mida me Peterburist puudust tundsime.
Otsustasime jääda, kuni meie lapsed on suuremad.
Aga kuidas on siis Python ja masinõpe? Ja need kuus kuud, mis ma juba selle peale kulutasin? Ei mingit tähtsust. Ümberringi pole töökohti! Ma ei tahtnud enam raisata 3-4 tundi päevas tööle sõitmiseks. Olen juba Peterburis nii palju aastaid töötanud: sõitsin Dybenkost Красное село, kui ringtee polnud veel ehitatud. Poolteist tundi sinna ja poolteist tagasi. Elu möödub, aga sina vaatad autotest või marsruutautost mööduvaid maju. Jah, teel võib lugeda, kuulata audioraamatuid ja muud sarnast. Kuid see muutub kiiresti igavaks ja poole aasta – aasta pärast tapad lihtsalt seda aega, kuulates raadiot, muusikat ja vahtides sihitult edasi.
Mul olid varem ka ebaõnnestumised. Aga selliseid rumalusi, nagu see, ma ammu ei teinud. Teadmine, et masinõppe inseneri tööd ma ei leia, lõi mind rajalt välja. Ma loobusin kõigist kursustest. Ma lõpetasin täielikult millegagi tegelemise. Õhtuti jõin õlut või veini, sõin salamit ja mängisin LoL-i. Nii möödus kuu.
Tegelikult ei ole oluline, milliseid keerukusi elu sulle esitab. Või isegi, mida sa endale ise esitad. Oluline on see, kuidas sa neid ületad ja milliseid õppetunde sa nende olukordade kaudu saad.
«Mis meid ei tapa, teeb meid tugevamaks». Kas sa tead seda tarkust? Arvan, et see on täielik vale! Mul on tuttav, kes kaotas 2008. aasta kriisi laine peal Peterburisse suurt autode müügi juhi töö. Mida ta tegi? Õige! Nagu tõeline mees, läks ta tööle otsima. Juhi kohta. Aga kui ta ei leidnud juhi kohta poolteise aasta jooksul? Ta jätkas juhi koha otsimist, kuid teistes valdkondades, kuna müügihalduriks või kellekski muuks temast allapoole töötamine ei olnud tema jaoks vastuvõetav. Tulemuseks ei leidnud ta midagi ja aasta pärast loobus ta tööotsingutest täielikult. Tema CV ripub HH-s – kes vajab, see helistab ise.
Ja ta istus tööta neli aastat, samal ajal kui tema naine teenis raha. Aasta pärast sai ta ametikõrgenduse ja nende rahad said rohkemaks. Ja tema istus ikka kodus, jõi õlut, vaatas televiisorit, mängis arvutimänge. Kuid see ei olnud ainus asi. Ta küpsetasin, pesi, koristas, käis poodides. Ta muutus ülemääraseks näljaseks ülesöönuks. Kas see tegi teda tugevamaks? Ma ei arva.
Mina oleksin ka võinud edasi õlut juua ja süüdistada tööandjaid, et nad ei ole avatud kohti minu külakeses. Või süüdistada ennast, et olen nii loll ja ei viitsinud isegi vaadata kohti enne, kui hakkasin Pythoniga tegelema. Kuid sellest ei olnud mingit kasu. Mul oli vaja plaani B...
Lõpuks kogusin mõtted kokku ja tegelesin sellega, millega oleks pidanud alguses tegelema – nõudluse analüüsimisega. Analüüsisin IT-valdkonna tööpakkumisi oma linnas ja jõudsin järeldusele, et minu läheduses on:
- 5 Java arendaja töökohtade
- 2 SAP arendaja töökohtade
- 2 C# arendaja tööhõive MS Navisioni jaoks
- 2 mõne arendaja töökohta mikrokontrollerite ja rautaga.
Valik oli väike:
- SAP on Saksamaal kõige laialdasemalt levinud. Komplekssus, ABAP. See on muidugi mitte 1C, aga sellest on hiljem raske kõrvale hiilida. Ja kui kolida teise riiki, siis on head töövõimalused järsult langenud.
- C# MS Navisioni jaoks on samuti spetsiifiline.
- Mikrokontrollerid jäid välja, kuna seal oli vaja ka elektroonikat õppida.
Lõppkokkuvõttes, arvestades perspektiive, palku, levikut ja kaugtöö võimalusi, võitis Java. Tegelikult valis Java mind, mitte mina teda.
Ja mis sai edasi, teavad paljud juba. Selle kohta kirjutasin ma teises artiklis: .
Seega, ärge korrake oma vigu. Mõned päevad hoolikat analüüsi võivad teile kokku hoida tohutult aega.
Kuidas ma muutsin oma elu 40-aastaselt ja kolisin koos naise ja kolme lapsega Saksamaale, kirjutan oma Telegrami kanalil . Kirjutan, kuidas see kõik oli, mis oli hea ja mis halb Saksamaal, tulevikuplaanidest. Lühemalt ja konkreetselt. Huvi pakub? — Liituge.
Allikas: habr.com
