डेटा साइंस आपको विज्ञापन कैसे बेचता है? यूनिटी इंजीनियर के साथ साक्षात्कार

एक सप्ताह पहले, यूनिटी एड्स के डेटा वैज्ञानिक निकिता अलेक्जेंड्रोव ने हमारे सोशल नेटवर्क पर बात की थी, जहां वह रूपांतरण एल्गोरिदम में सुधार करते हैं। निकिता अब फ़िनलैंड में रहती हैं और अन्य बातों के अलावा, उन्होंने देश में आईटी जीवन के बारे में बात की।

हम आपके साथ साक्षात्कार की प्रतिलेख और रिकॉर्डिंग साझा करते हैं।

मेरा नाम निकिता अलेक्जेंड्रोव है, मैं तातारस्तान में पली-बढ़ी हूं और वहां स्कूल से स्नातक की उपाधि प्राप्त की, और गणित ओलंपियाड में भाग लिया। उसके बाद, उन्होंने हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स में कंप्यूटर विज्ञान संकाय में प्रवेश लिया और वहां अपनी स्नातक की डिग्री पूरी की। अपने चौथे वर्ष की शुरुआत में मैं एक एक्सचेंज अध्ययन पर गया और फिनलैंड में एक सेमेस्टर बिताया। मुझे वहां अच्छा लगा, मैंने आल्टो विश्वविद्यालय में मास्टर कार्यक्रम में प्रवेश लिया, हालांकि मैंने इसे पूरी तरह से पूरा नहीं किया - मैंने सभी पाठ्यक्रम पूरे कर लिए और अपनी थीसिस लिखना शुरू कर दिया, लेकिन अपनी डिग्री प्राप्त किए बिना यूनिटी में काम करना छोड़ दिया। अब मैं यूनिटी डेटा साइंटिस्ट के यहां काम करता हूं, विभाग को ऑपरेट सॉल्यूशंस कहा जाता है (पहले इसे मुद्रीकरण कहा जाता था); मेरी टीम सीधे विज्ञापन वितरित करती है। अर्थात्, इन-गेम विज्ञापन - वह जो तब दिखाई देता है जब आप मोबाइल गेम खेलते हैं और आपको अतिरिक्त जीवन अर्जित करने की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए। मैं विज्ञापन रूपांतरण को बेहतर बनाने पर काम कर रहा हूं - यानी, प्लेयर को विज्ञापन पर क्लिक करने की अधिक संभावना बनाना।

आप कैसे चले गए?

सबसे पहले, मैं एक्सचेंज सेमेस्टर की पढ़ाई के लिए फिनलैंड आया, जिसके बाद मैं रूस लौट आया और अपना डिप्लोमा पूरा किया। फिर मैंने आल्टो यूनिवर्सिटी में मशीन लर्निंग/डेटा साइंस में मास्टर प्रोग्राम में प्रवेश लिया। चूँकि मैं एक विनिमय छात्र था, मुझे अंग्रेजी की परीक्षा भी नहीं देनी पड़ी; मैंने इसे आसानी से किया, मुझे पता था कि मैं क्या कर रहा था। मैं यहां तीन साल से रह रहा हूं।

क्या फिनिश आवश्यक है?

यदि आप स्नातक की डिग्री के लिए यहां अध्ययन करने जा रहे हैं तो यह आवश्यक है। स्नातकों के लिए अंग्रेजी में बहुत कम कार्यक्रम हैं; आपको फिनिश या स्वीडिश की आवश्यकता है - यह दूसरी राज्य भाषा है, कुछ विश्वविद्यालय स्वीडिश में पढ़ाते हैं। लेकिन मास्टर और पीएचडी कार्यक्रमों में, अधिकांश कार्यक्रम अंग्रेजी में हैं। अगर हम दैनिक संचार और रोजमर्रा की जिंदगी की बात करें तो यहां ज्यादातर लोग अंग्रेजी बोलते हैं, लगभग 90%। लोग आम तौर पर फिनिश भाषा के बिना कई वर्षों तक जीवित रहते हैं (मेरा सहकर्मी 20 वर्षों तक जीवित रहता है)।

निःसंदेह, यदि आप यहां रहना चाहते हैं, तो आपको कम से कम फॉर्म भरने के स्तर पर फिनिश को समझना होगा - अंतिम नाम, पहला नाम, इत्यादि।

क्या शिक्षा की गुणवत्ता रूसी संघ के विश्वविद्यालयों से भिन्न है? क्या वे किसी जूनियर डिवाइस के लिए सभी आवश्यक आधार प्रदान करते हैं?

गुणवत्ता अलग है. मुझे ऐसा लगता है कि रूस में वे एक साथ बहुत सारी चीज़ें सिखाने की कोशिश कर रहे हैं: अंतर समीकरण, अलग गणित और बहुत कुछ। वास्तव में, आपको पाठ्यक्रम या शोध प्रबंध के रूप में अतिरिक्त सामग्री लेने, स्वयं कुछ नया सीखने, कुछ पाठ्यक्रम लेने की आवश्यकता है। यहां मास्टर कार्यक्रम में मेरे लिए यह आसान था; मुझे बहुत कुछ पता था कि क्या हो रहा है। फिर, फ़िनलैंड में एक स्नातक अभी भी विशेषज्ञ नहीं है; वहाँ अभी भी ऐसा विभाजन है। अब अगर आपके पास मास्टर डिग्री है तो आपको नौकरी मिल सकती है. मैं कहूंगा कि फिनलैंड में मास्टर कार्यक्रमों में सामाजिक कौशल महत्वपूर्ण हैं, भाग लेना, सक्रिय रहना महत्वपूर्ण है; अनुसंधान परियोजनाएँ हैं। यदि कोई शोध है जो आपके लिए दिलचस्प है, और आप गहराई तक जाना चाहते हैं, तो आप प्रोफेसर के संपर्क प्राप्त कर सकते हैं, इस दिशा में काम कर सकते हैं और विकास कर सकते हैं।

यानी, उत्तर "हां" है, लेकिन आपको सामाजिक रूप से सक्रिय रहने की जरूरत है, यदि कोई अवसर मौजूद है तो उसका लाभ उठाएं। मेरा एक दोस्त घाटी में एक स्टार्टअप पर काम करने गया था - विश्वविद्यालय में एक कार्यक्रम है जो उपयुक्त स्टार्टअप की तलाश करता है और साक्षात्कार की व्यवस्था करता है। मुझे लगता है कि वह बाद में सीईआरएन भी गए।

फ़िनलैंड में एक कंपनी कर्मचारियों को कैसे प्रेरित करती है, इसके क्या लाभ हैं?

स्पष्ट (वेतन) के अलावा, सामाजिक लाभ भी हैं। उदाहरण के लिए, माता-पिता के लिए मातृत्व अवकाश की राशि। स्वास्थ्य बीमा, स्टॉक, विकल्प हैं। छुट्टियों के दिनों का असामान्य संचयन होता है। मूलतः कुछ खास नहीं.

उदाहरण के लिए, हमारे कार्यालय में एक सौना है।

कूपन भी हैं - दोपहर के भोजन के लिए, सार्वजनिक परिवहन के लिए, सांस्कृतिक और खेल आयोजनों (संग्रहालय, खेल) के लिए एक निश्चित राशि।

आईटी में प्रवेश के लिए मानविकी का छात्र क्या सुझाव दे सकता है?

स्कूल पाठ्यक्रम दोहराएँ और एचएसई में प्रवेश करें? प्रोग्रामर के पास अक्सर गणितीय पृष्ठभूमि/ओलंपियाड होता है...

निस्संदेह, मैं आपको अपना गणित सुधारने की सलाह देता हूँ। लेकिन स्कूल पाठ्यक्रम को दोहराना जरूरी नहीं है। अधिक सटीक रूप से, इसे केवल तभी दोहराया जाना चाहिए जब आपको कुछ भी याद न हो। इसके अलावा, आपको यह तय करना होगा कि आप किस आईटी में जाना चाहते हैं। फ्रंट-एंड डेवलपर बनने के लिए, आपको गणित जानने की ज़रूरत नहीं है: आपको बस फ्रंट-एंड पाठ्यक्रम लेने और सीखने की ज़रूरत है। मेरी दोस्त ने हाल ही में एक्सेंचर के पाठ्यक्रमों में दाखिला लेने का फैसला किया है, वह वर्तमान में स्काला सीख रही है; वह मानवतावादी नहीं हैं, लेकिन उन्हें प्रोग्रामिंग का कोई अनुभव नहीं था। आप क्या प्रोग्राम करना चाहते हैं और किस पर आधारित है, इसके आधार पर आपको अलग-अलग मात्रा में गणित की आवश्यकता होगी। बेशक, मशीन लर्निंग विशेषज्ञता के लिए किसी न किसी रूप में गणित की आवश्यकता होती है। लेकिन, यदि आप बस प्रयास करना चाहते हैं, तो कई अलग-अलग ट्यूटोरियल, खुली जानकारी, स्थान हैं जहां आप तंत्रिका नेटवर्क के साथ खेल सकते हैं या इसे स्वयं बना सकते हैं, या एक तैयार नेटवर्क डाउनलोड कर सकते हैं, पैरामीटर बदल सकते हैं और देख सकते हैं कि यह कैसे बदलता है। यह सब इस बात पर निर्भर करता है कि प्रेरणा कितनी मजबूत है।

यदि यह कोई रहस्य नहीं है - वेतन, अनुभव, तो आप किस पर लिखते हैं?

मैं पायथन में लिखता हूं - यह मशीन लर्निंग और डेटा साइंस के लिए एक सार्वभौमिक भाषा है। अनुभव - विविध अनुभव थे; मैं कई कंपनियों में एक साधारण इंजीनियर था, मैं मॉस्को में कई महीनों तक इंटर्नशिप पर था। यूनिटी से पहले मेरे पास पूर्णकालिक नौकरी नहीं थी। मैं भी वहां एक प्रशिक्षु के रूप में आया था, 9 महीने तक प्रशिक्षु के रूप में काम किया, फिर ब्रेक लिया और अब मैं एक साल से काम कर रहा हूं। वेतन प्रतिस्पर्धी है, क्षेत्रीय औसत से ऊपर। एक नौसिखिया विशेषज्ञ 3500 EUR से कमाएगा; यह हर कंपनी में अलग-अलग होता है। सामान्य तौर पर, 3.5-4 एक शुरुआती वेतन है।

आप कौन सी किताबें और ट्यूटोरियल सुझाते हैं?

मुझे किताबों से सीखना विशेष रूप से पसंद नहीं है - मेरे लिए तुरंत प्रयास करना महत्वपूर्ण है; कुछ रेडीमेड डाउनलोड करें और इसे स्वयं आज़माएँ। मैं खुद को अधिक प्रयोगकर्ता मानता हूं, इसलिए मैं किताबों से मदद नहीं कर सकता। लेकिन मैंने यहां कुछ साक्षात्कार और लाइव प्रसारण देखे, जहां दूसरा वक्ता किताबों के बारे में विस्तार से बात करता है।

विभिन्न ट्यूटोरियल हैं. यदि आप किसी एल्गोरिदम को आज़माना चाहते हैं, तो एल्गोरिदम, विधि, विधि वर्गों का नाम लें और उसे खोज में दर्ज करें। पहली कड़ी के रूप में जो भी सामने आए, फिर देखिए.

यह कितने समय तक साफ़ रहता है?

टैक्स के बाद - आपको टैक्स प्लस 8% (जो टैक्स नहीं बल्कि टैक्स है) लेना होगा - सैलरी का 2/3 हिस्सा बचता है। दर गतिशील है - जितना अधिक आप कमाएंगे, कर उतना अधिक होगा।

कौन सी कंपनियाँ विज्ञापन के लिए आवेदन करती हैं?

आपको यह समझने की आवश्यकता है कि यूनिटी/यूनिटी विज्ञापन मोबाइल गेम्स के विज्ञापन में लगे हुए हैं। यानी हमारे पास एक जगह है, हम मोबाइल गेम्स में बहुत अच्छे हैं, आप उन्हें यूनिटी में बना सकते हैं। एक बार जब आप कोई गेम लिख लेते हैं, तो आप उससे पैसा कमाना चाहते हैं, और मुद्रीकरण एक तरीका है।
कोई भी कंपनी विज्ञापन के लिए आवेदन कर सकती है - ऑनलाइन स्टोर, विभिन्न वित्तीय अनुप्रयोग। हर किसी को विज्ञापन की जरूरत होती है. विशेष रूप से, हमारे मुख्य ग्राहक मोबाइल गेम डेवलपर हैं।

अपने कौशल को बेहतर बनाने के लिए कौन सी परियोजनाएँ सर्वोत्तम हैं?

अच्छा प्रश्न। यदि हम डेटा विज्ञान के बारे में बात कर रहे हैं, तो आपको एक ऑनलाइन पाठ्यक्रम (उदाहरण के लिए, स्टैनफोर्ड में एक है) या एक ऑनलाइन विश्वविद्यालय के माध्यम से खुद को उन्नत करने की आवश्यकता है। ऐसे कई प्लेटफ़ॉर्म हैं जिनके लिए आपको भुगतान करना होगा - उदाहरण के लिए, Udacity। होमवर्क, वीडियो, सलाह हैं, लेकिन आनंद सस्ता नहीं है।

आपकी रुचियां जितनी संकीर्ण होंगी (उदाहरण के लिए, किसी प्रकार की सुदृढीकरण सीख), परियोजनाएं ढूंढना उतना ही कठिन होगा। आप कागल प्रतियोगिताओं में भाग लेने का प्रयास कर सकते हैं: kaggle.com पर जाएं, वहां कई अलग-अलग मशीन सीखने की प्रतियोगिताएं हैं। आप कुछ ऐसा लेते हैं जिसके साथ पहले से ही किसी प्रकार की आधार रेखा जुड़ी होती है; डाउनलोड करें और इसे करना शुरू करें। यानी, कई तरीके हैं: आप स्वयं अध्ययन कर सकते हैं, आप ऑनलाइन पाठ्यक्रम ले सकते हैं - मुफ़्त या भुगतान, आप प्रतियोगिताओं में भाग ले सकते हैं। यदि आप फेसबुक, गूगल इत्यादि पर नौकरी की तलाश करना चाहते हैं, तो आपको एल्गोरिथम समस्याओं को हल करना सीखना होगा - अर्थात, साक्षात्कार पास करने के लिए आपको लीटकोड पर जाना होगा, वहां अपना कौशल हासिल करना होगा।

मशीन लर्निंग प्रशिक्षण के लिए एक संक्षिप्त रोडमैप का वर्णन करें?

मैं आपको सार्वभौमिक होने का दिखावा किए बिना, आदर्श रूप से बताऊंगा। आप सबसे पहले विश्वविद्यालय में गणित पाठ्यक्रम लेते हैं, आपको रैखिक बीजगणित, संभाव्यता और सांख्यिकी का ज्ञान और समझ की आवश्यकता होती है। उसके बाद, कोई आपको एमएल के बारे में बताता है; यदि आप किसी बड़े शहर में रहते हैं, तो वहां एमएल पाठ्यक्रम प्रदान करने वाले स्कूल होने चाहिए। सबसे प्रसिद्ध है SHAD, यांडेक्स स्कूल ऑफ़ डेटा एनालिसिस। अगर आप पास हो जाते हैं और दो साल तक पढ़ाई कर पाते हैं तो आपको पूरा एमएल बेस मिल जाएगा। आपको अनुसंधान और कार्य में अपने कौशल को और निखारने की आवश्यकता होगी।

यदि अन्य विकल्प हैं: उदाहरण के लिए, टिंकोव के पास स्नातक स्तर की पढ़ाई के बाद टिंकॉफ़ में नौकरी पाने के अवसर के साथ मशीन लर्निंग में पाठ्यक्रम हैं। यदि यह आपके लिए सुविधाजनक है, तो इन पाठ्यक्रमों के लिए साइन अप करें। अलग-अलग प्रवेश सीमाएँ हैं: उदाहरण के लिए, ShAD में प्रवेश परीक्षाएँ होती हैं।
यदि आप नियमित पाठ्यक्रम नहीं लेना चाहते हैं, तो आप ऑनलाइन पाठ्यक्रमों से शुरुआत कर सकते हैं, जो पर्याप्त से अधिक हैं। यह आप पर निर्भर करता है; यदि आपकी अंग्रेजी अच्छी है, अच्छी है, तो इसे ढूंढना आसान होगा। अगर नहीं तो शायद वहां भी कुछ है. वही ShAD व्याख्यान सार्वजनिक रूप से उपलब्ध हैं।
सैद्धांतिक आधार प्राप्त करने के बाद, आप आगे बढ़ सकते हैं - इंटर्नशिप, शोध आदि के लिए।

क्या मशीन लर्निंग स्वयं सीखना संभव है? क्या आप ऐसे किसी प्रोग्रामर से मिले हैं?

हाँ मुझे लगता है। बस आपके पास मजबूत प्रेरणा होनी चाहिए। उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति स्वयं अंग्रेजी सीख सकता है, लेकिन किसी को पाठ्यक्रम लेने की आवश्यकता होती है, और यही एकमात्र तरीका है जिससे वह व्यक्ति सीख सकता है। एमएल के साथ भी ऐसा ही है। हालाँकि मैं किसी ऐसे प्रोग्रामर को नहीं जानता जिसने सब कुछ अपने आप सीखा हो, शायद मेरे बहुत से परिचित नहीं हैं; मेरे सभी दोस्तों ने सामान्य तरीके से सीखा। मैं यह कहने का अनुमान नहीं लगाता कि आपको इस तरह से 100% अध्ययन करने की आवश्यकता है: मुख्य बात आपकी इच्छा, आपका समय है। निःसंदेह, यदि आपके पास गणितीय आधार नहीं है, तो आपको इसे विकसित करने में बहुत समय लगाना होगा।
यह समझने के अलावा कि डेटा वैज्ञानिक होने का क्या मतलब है: मैं स्वयं डेटा विज्ञान नहीं करता।
इसलिए अनुसंधान के रूप में. हमारी कंपनी कोई प्रयोगशाला नहीं है जहां हम खुद को छह महीने तक प्रयोगशाला में बंद करके तरीके विकसित करते हैं। मैं सीधे उत्पादन के साथ काम करता हूं, और मुझे इंजीनियरिंग कौशल की आवश्यकता है; मुझे यह समझने के लिए कोड लिखना होगा और इंजीनियरिंग कौशल रखना होगा कि क्या काम करता है। डेटा विज्ञान के बारे में बात करते समय लोग अक्सर इन सुविधाओं को छोड़ देते हैं। ऐसी कई कहानियाँ हैं जिनमें पीएचडी वाले लोग अपठनीय, भयानक, असंरचित कोड लिखते हैं और उद्योग में जाने का निर्णय लेने के बाद उन्हें बड़ी समस्याओं का सामना करना पड़ता है। यानी मशीन लर्निंग के संयोजन में इंजीनियरिंग कौशल के बारे में नहीं भूलना चाहिए।

डेटा साइंस एक ऐसी स्थिति है जो अपने बारे में कुछ नहीं कहती। आपको ऐसी कंपनी में नौकरी मिल सकती है जो डेटा साइंस से संबंधित है, और आप एसक्यूएल प्रश्न लिखेंगे, या सरल लॉजिस्टिक रिग्रेशन होगा। सिद्धांत रूप में, यह भी मशीन लर्निंग है, लेकिन प्रत्येक कंपनी की अपनी समझ है कि डेटा विज्ञान क्या है। उदाहरण के लिए, फेसबुक पर मेरे मित्र ने कहा कि डेटा विज्ञान तब होता है जब लोग केवल सांख्यिकीय प्रयोग चलाते हैं: बटन पर क्लिक करें, परिणाम एकत्र करें और फिर उन्हें प्रस्तुत करें। साथ ही, मैं स्वयं रूपांतरण विधियों और एल्गोरिदम में सुधार करता हूं; कुछ अन्य कंपनियों में इस विशेषज्ञता को मशीन लर्निंग इंजीनियर कहा जा सकता है। अलग-अलग कंपनियों में चीजें अलग-अलग हो सकती हैं।

आप किन पुस्तकालयों का उपयोग करते हैं?

हम केरस और टेन्सरफ्लो का उपयोग करते हैं। PyTorch भी संभव है - यह महत्वपूर्ण नहीं है, यह आपको सभी समान चीजें करने की अनुमति देता है - लेकिन किसी बिंदु पर उनका उपयोग करने का निर्णय लिया गया था। मौजूदा उत्पादन के साथ बदलाव करना मुश्किल है।

यूनिटी के पास न केवल डेटा वैज्ञानिक हैं जो रूपांतरण एल्गोरिदम को अनुकूलित करते हैं, बल्कि गेमट्यून भी एक ऐसी चीज है जहां आप विभिन्न ट्यूटोरियल का उपयोग करके लाभ या प्रतिधारण के संदर्भ में मेट्रिक्स में सुधार करते हैं। मान लीजिए कि किसी ने खेल खेला और कहा: मुझे समझ नहीं आया, मुझे कोई दिलचस्पी नहीं है - उसने इसे छोड़ दिया; कुछ लोगों के लिए यह बहुत आसान है, लेकिन इसके विपरीत, उन्होंने भी हार मान ली। इसीलिए GameTune की आवश्यकता है - एक ऐसी पहल जो गेमर की क्षमता, या गेमिंग इतिहास, या वे कितनी बार इन-ऐप कुछ खरीदते हैं, के आधार पर गेम की कठिनाई को निर्धारित करती है।

यूनिटी लैब्स भी है - आप उसे भी गूगल पर देख सकते हैं। एक वीडियो है जहां आप एक अनाज का डिब्बा लेते हैं, और उसके पीछे भूलभुलैया जैसे गेम हैं - लेकिन वे संवर्धित वास्तविकता के साथ संगत हैं, और आप कार्डबोर्ड पर व्यक्ति को नियंत्रित कर सकते हैं। बहुत अच्छा लग रहा है.

आप सीधे यूनिटी विज्ञापनों के बारे में बात कर सकते हैं। यदि आप कोई गेम लिखने का निर्णय लेते हैं, और उसे प्रकाशित करके पैसा कमाने का निर्णय लेते हैं, तो आपको कुछ कठिन समस्याओं का समाधान करना होगा।

मैं एक उदाहरण से शुरू करूंगा: Apple ने iOS 14 के लॉन्च की घोषणा की। इसमें, एक संभावित गेमर एप्लिकेशन में जा सकता है और कह सकता है कि वह अपनी डिवाइस-आईडी किसी के साथ साझा नहीं करना चाहता है। हालाँकि, वह इस बात से सहमत हैं कि विज्ञापन की गुणवत्ता खराब हो जाएगी। लेकिन साथ ही, यह हमारे लिए एक चुनौती है क्योंकि अगर हम आपकी पहचान नहीं कर पाते हैं, तो हम कुछ मेट्रिक्स एकत्र नहीं कर पाएंगे, और हमारे पास आपके बारे में कम जानकारी होगी। एक डेटा वैज्ञानिक के लिए ऐसी दुनिया में काम को अनुकूलित करना कठिन होता जा रहा है जो गोपनीयता और डेटा सुरक्षा के लिए अधिक प्रतिबद्ध है - वहां कम से कम डेटा है, साथ ही उपलब्ध तरीके भी हैं।

यूनिटी के अलावा, फेसबुक और गूगल जैसे दिग्गज भी हैं - और, ऐसा प्रतीत होता है, हमें यूनिटी विज्ञापनों की आवश्यकता क्यों है? लेकिन आपको यह समझने की ज़रूरत है कि ये विज्ञापन नेटवर्क अलग-अलग देशों में अलग-अलग तरह से काम कर सकते हैं। तुलनात्मक रूप से कहें तो, टियर 1 देश (अमेरिका, कनाडा, ऑस्ट्रेलिया) हैं; टियर 2 देश हैं (एशिया), टियर 2 देश हैं (भारत, ब्राजील)। विज्ञापन नेटवर्क उनमें अलग तरह से काम कर सकते हैं। उपयोग किए गए विज्ञापन का प्रकार भी मायने रखता है। क्या यह सामान्य प्रकार है, या "पुरस्कार योग्य" विज्ञापन - जब, उदाहरण के लिए, खेल खत्म होने के बाद उसी स्थान से आगे बढ़ने के लिए, आपको एक विज्ञापन देखने की आवश्यकता होती है। अलग-अलग तरह के विज्ञापन, अलग-अलग लोग। कुछ देशों में, एक विज्ञापन नेटवर्क बेहतर काम करता है, दूसरों में, दूसरा। और एक अतिरिक्त नोट के रूप में, मैंने सुना है कि Google का AdMob एकीकरण यूनिटी की तुलना में अधिक जटिल है।

यानी, यदि आपने यूनिटी में कोई गेम बनाया है, तो आप स्वचालित रूप से यूनिटी विज्ञापनों में एकीकृत हो जाते हैं। अंतर एकीकरण में आसानी का है। मैं क्या अनुशंसा कर सकता हूं: मध्यस्थता जैसी कोई चीज होती है; इसकी अलग-अलग स्थितियाँ हैं: आप विज्ञापन प्लेसमेंट के लिए "झरना" में स्थिति निर्धारित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप यह कह सकते हैं: मैं चाहता हूं कि फेसबुक पहले दिखाया जाए, फिर गूगल, फिर यूनिटी। और, यदि फेसबुक और गूगल विज्ञापन न दिखाने का निर्णय लेते हैं, तो यूनिटी ऐसा करेगी। आपके पास जितने अधिक विज्ञापन नेटवर्क होंगे, उतना बेहतर होगा। इसे एक निवेश माना जा सकता है, लेकिन आप एक ही समय में अलग-अलग संख्या में विज्ञापन नेटवर्क में निवेश कर रहे हैं।
आप इस बारे में भी बात कर सकते हैं कि किसी विज्ञापन अभियान की सफलता के लिए क्या मायने रखता है। वास्तव में, यहां कुछ खास नहीं है: आपको यह सुनिश्चित करना होगा कि विज्ञापन आपके एप्लिकेशन की सामग्री के लिए प्रासंगिक है। उदाहरण के लिए, आप YouTube पर "ऐप विज्ञापन माफिया" खोज सकते हैं और देख सकते हैं कि विज्ञापन सामग्री के अनुरूप कैसे नहीं हो सकता है। होमस्केप्स (या गार्डनस्केप्स?) नामक एक ऐप भी है। यह मायने रख सकता है कि क्या अभियान सही ढंग से स्थापित किया गया है: ताकि अंग्रेजी बोलने वाले दर्शकों को अंग्रेजी में और रूसी बोलने वाले दर्शकों को रूसी में विज्ञापन दिखाया जा सके। इसमें अक्सर गलतियाँ होती हैं: लोग इसे समझ नहीं पाते हैं, वे इसे बेतरतीब ढंग से इंस्टॉल कर लेते हैं।
आपको अलग-अलग शानदार वीडियो बनाने होंगे, प्रारूप के बारे में सोचना होगा, उन्हें कितनी बार अपडेट करना है, इस बारे में सोचना होगा। बड़ी कंपनियों में, विशेष लोग ऐसा करते हैं - उपयोगकर्ता अधिग्रहण प्रबंधक। यदि आप एकल डेवलपर हैं, तो आपको इसकी आवश्यकता नहीं है, या एक निश्चित वृद्धि हासिल करने के बाद आपको इसकी आवश्यकता है।

अपने भविष्य की क्या योजनाएं हैं?

अभी भी वहीं काम कर रहा हूं जहां मैं अभी हूं। शायद मुझे फिनिश नागरिकता मिल जाएगी - यह 5 साल के निवास के बाद संभव है (यदि 30 साल से कम है, तो आपको सेवा करने की भी आवश्यकता है, अगर व्यक्ति ने किसी अन्य देश में ऐसा नहीं किया है)।

आप फ़िनलैंड क्यों चले गए?

हां, किसी आईटी विशेषज्ञ के लिए यह बहुत लोकप्रिय देश नहीं है। बहुत से लोग परिवारों के साथ चले जाते हैं क्योंकि यहां अच्छे सामाजिक लाभ हैं - किंडरगार्टन, नर्सरी, और माता-पिता में से किसी एक के लिए मातृत्व अवकाश। मैंने खुद को क्यों आगे बढ़ाया? मुझे तो यहीं अच्छा लगा। मैं शायद इसे कहीं भी पसंद कर सकता हूं, लेकिन फिनलैंड सांस्कृतिक मानसिकता के काफी करीब है; बेशक, रूस के साथ मतभेद हैं, लेकिन समानताएं भी हैं। वह छोटी है, सुरक्षित है और कभी भी किसी बड़ी मुसीबत में नहीं फंसेगी। यह कोई पारंपरिक अमेरिका नहीं है, जहां आपको ऐसा राष्ट्रपति मिल सकता है जिसे पसंद नहीं किया जाता है, और इस वजह से कुछ शुरू हो जाएगा; और ग्रेट ब्रिटेन नहीं, जो अचानक ईयू छोड़ना चाहता है, और समस्याएं भी होंगी। यहां केवल 5 मिलियन लोग हैं. यहां तक ​​कि कोरोना वायरस महामारी से भी फिनलैंड ने अन्य देशों की तुलना में काफी अच्छा मुकाबला किया।

क्या आप रूस लौटने की योजना बना रहे हैं?

मैं अभी नहीं जा रहा हूँ. मुझे ऐसा करने से कोई नहीं रोकेगा, लेकिन मैं यहां सहज महसूस करता हूं। इसके अलावा, अगर मैं रूस में काम करता हूं, तो मुझे सेना में पंजीकरण कराना होगा, और मुझे भर्ती किया जा सकता है।

फिनलैंड में मास्टर कार्यक्रमों के बारे में

कुछ भी खास नहीं। यदि हम व्याख्यानों की सामग्री के बारे में बात करें, तो यह केवल स्लाइडों का एक सेट है; सैद्धांतिक सामग्री है, अभ्यास के साथ एक सेमिनार, जहां इस सिद्धांत को निखारा जाता है, फिर इन सभी सामग्रियों (सिद्धांत और कार्यों) पर एक परीक्षा होती है।

फ़ीचर: उन्हें मास्टर कार्यक्रम से निष्कासित नहीं किया जाएगा। यदि आप परीक्षा उत्तीर्ण नहीं करते हैं, तो आपको बस अगले सेमेस्टर में यह कोर्स करना होगा। अध्ययन के कुल समय की केवल एक सीमा है: स्नातक की डिग्री के लिए - 7 वर्ष से अधिक नहीं, मास्टर डिग्री के लिए - 4 वर्ष। आप एक कोर्स को छोड़कर, दो साल में सब कुछ आसानी से पूरा कर सकते हैं और इसे 2 साल तक बढ़ा सकते हैं, या एकेडमिक ले सकते हैं।

क्या मॉस्को और फ़िनलैंड में काम बहुत अलग है?

मैं नहीं कहूंगा। वही आईटी कंपनियाँ, वही काम। सांस्कृतिक और रोजमर्रा की दृष्टि से यह सुविधाजनक है, काम पास में है, शहर छोटा है। किराने की दुकान मुझसे एक मिनट की दूरी पर है, जिम तीन मिनट की दूरी पर है, काम पच्चीस मिनट की दूरी पर है, घर-घर। मुझे आकार पसंद हैं; मैं पहले कभी ऐसे आरामदायक शहरों में नहीं रहा, जहां सब कुछ हाथ में हो। सुंदर प्रकृति, समुद्र तट निकट है।

लेकिन काम के मामले में, मुझे लगता है कि सब कुछ, प्लस या माइनस, समान है। फिनलैंड में आईटी श्रम बाजार के संबंध में, मशीन लर्निंग के संबंध में, कुछ लोग ध्यान देते हैं कि एमएल से संबंधित विशिष्टताओं के लिए पीएचडी या कम से कम मास्टर डिग्री की आवश्यकता होती है। मेरा मानना ​​है कि निकट भविष्य में यह बदल जाएगा। यहां अभी भी एक पूर्वाग्रह है: यदि आपके पास स्नातक की डिग्री है, तो आप एक प्रशिक्षित विशेषज्ञ नहीं हो सकते हैं, लेकिन यदि आपके पास मास्टर डिग्री है, तो आपके पास विशेषज्ञता है और आप काम कर सकते हैं। और यदि आपके पास पीएचडी है, तो सब कुछ पूरी तरह से अच्छा है, और आप आईटी शोध कर सकते हैं। हालाँकि, मुझे ऐसा लगता है कि जिन लोगों ने अपनी पीएचडी पूरी कर ली है, वे भी पूरी तरह से उद्योग में एकीकृत नहीं हो सकते हैं, और यह नहीं समझ सकते हैं कि उद्योग केवल एल्गोरिदम और तरीके ही नहीं है, बल्कि व्यवसाय भी है। यदि आप व्यवसाय को नहीं समझते हैं, तो मुझे नहीं पता कि आप एक कंपनी को कैसे विकसित कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि यह पूरा मेटा-सिस्टम कैसे काम करता है।

इसलिए ग्रेजुएट स्कूल में जाने और तुरंत नौकरी ढूंढने का विचार काफी कठिन है; यदि आप स्नातक की डिग्री के साथ फिनलैंड जाते हैं, तो आपका कोई नाम नहीं है। यह कहने के लिए आपके पास कुछ कार्य अनुभव होना चाहिए: मैंने यांडेक्स, मेल, कैस्परस्की लैब आदि में काम किया है।

फ़िनलैंड में 500 यूरो पर कैसे रहें?

आप रह सकते हैं। यदि आप एक छात्र हैं, तो आपको यह समझने की आवश्यकता है कि आपको छात्रवृत्ति नहीं मिलेगी; यूरोपीय संघ धन मुहैया करा सकता है, लेकिन केवल छात्रों के आदान-प्रदान के लिए। यदि आप फ़िनलैंड के किसी विश्वविद्यालय में प्रवेश ले रहे हैं, तो आपको यह समझने की ज़रूरत है कि आप कैसे रहेंगे। कई विकल्प हैं; यदि आप पीएचडी ट्रैक के साथ मास्टर प्रोग्राम में दाखिला लेते हैं (अर्थात, मास्टर प्रोग्राम और पीएचडी में एक साथ), तो पहले वर्ष से आप शोध कार्य करेंगे और इसके लिए धन प्राप्त करेंगे।
छोटा, लेकिन विद्यार्थी के लिए पर्याप्त होगा। दूसरा विकल्प अंशकालिक नौकरी है; उदाहरण के लिए, मैं एक निश्चित पाठ्यक्रम के लिए शिक्षण सहायक था और प्रति माह 400 EUR कमाता था।

वैसे, फ़िनलैंड में अच्छे छात्र लाभ हैं। आप 300 या 200 यूरो प्रति कमरा के हिसाब से छात्रावास में जा सकते हैं, आप छात्र कैंटीन में एक निश्चित कीमत पर खा सकते हैं (आप अपनी प्लेट में जो कुछ भी डालते हैं वह 2.60 यूरो है)। कुछ लोग भोजन कक्ष में 2.60 तक नाश्ता, दोपहर का भोजन और रात का खाना खाने का प्रयास करते हैं; यदि आप ऐसा करते हैं, तो आप 500 EUR पर रह सकते हैं। लेकिन यह न्यूनतम है.

यदि आप प्रोग्रामर बनना चाहते हैं तो आप कहाँ जा सकते हैं?

उदाहरण के लिए, आप हायर स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स, मॉस्को इंस्टीट्यूट ऑफ फिजिक्स एंड टेक्नोलॉजी - एफआईवीटी और एफयूपीएम, या मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी की कंप्यूटर साइंस एंड कंप्यूटिंग कमेटी में कंप्यूटर साइंस संकाय में दाखिला ले सकते हैं। आप सेंट पीटर्सबर्ग में भी कुछ पा सकते हैं। लेकिन मुझे मशीन लर्निंग की सटीक स्थिति की जानकारी नहीं है, इस विषय को गूगल पर खोजने का प्रयास करें।

मैं कहना चाहता हूं कि प्रोग्रामर बनने के लिए सिर्फ ट्रेनिंग ही काफी नहीं है। जितनी जल्दी हो सके संपर्क बनाने के लिए एक सामाजिक व्यक्ति होना, बात करना सुखद होना महत्वपूर्ण है। संपर्क निर्णय ले सकते हैं. किसी कंपनी के लिए व्यक्तिगत सिफ़ारिशें अन्य आवेदकों की तुलना में एक ठोस लाभ प्रदान करती हैं; आप बस भर्तीकर्ता की स्क्रीनिंग को छोड़ सकते हैं।

स्वाभाविक रूप से, फ़िनलैंड में जीवन पूरी तरह से शानदार नहीं है - मैं चला गया, और सब कुछ तुरंत शांत हो गया। कोई भी प्रवासी अभी भी सांस्कृतिक आघात का सामना करता है। अलग-अलग देशों में अलग-अलग लोग, अलग-अलग मानसिकताएं, अलग-अलग कानून हैं। उदाहरण के लिए, यहां आपको करों का स्वयं ध्यान रखना होगा - कर कार्ड स्वयं भरें; कार ख़रीदना, घर किराये पर लेना—कई चीज़ें अलग-अलग तरीके से काम करती हैं। यदि आप स्थानांतरित होने का निर्णय लेते हैं तो यह काफी कठिन है। यहां के लोग बहुत सामाजिक नहीं हैं, मौसम सेंट पीटर्सबर्ग जैसा है - नवंबर-दिसंबर में 1-2 धूप वाले दिन हो सकते हैं। कुछ लोग यहाँ उदास भी हो जाते हैं; वे इस विश्वास के साथ आते हैं कि उनकी यहां बहुत जरूरत है, लेकिन ऐसा नहीं होता है, और उन्हें किसी और के नियमों के अनुसार खेलकर पैसा कमाने की जरूरत होती है। यह हमेशा एक जोखिम है. इस बात की संभावना हमेशा बनी रहती है कि आपको वापस जाना पड़ेगा क्योंकि आप इसमें फिट नहीं बैठेंगे।

आप महत्वाकांक्षी प्रोग्रामर को क्या सलाह देंगे?

मैं आपको सलाह देता हूं कि आप यह समझने के लिए जितना संभव हो उतना प्रयास करें कि वास्तव में आपकी रुचि किसमें है। एक ही क्षेत्र में न फंसने का प्रयास करें: एंड्रॉइड डेवलपमेंट, फ्रंटएंड/बैकएंड, जावा, जावास्क्रिप्ट, एमएल और अन्य चीजों को आज़माएं। और, जैसा कि मैंने पहले ही कहा, आपको सक्रिय रहने, संपर्क बनाने, जो हो रहा है उसमें रुचि रखने की आवश्यकता है; मित्र, सहकर्मी, परिचित क्या कर रहे हैं। कार्यशालाओं, सेमिनारों, व्याख्यानों में जाएँ, लोगों से मिलें। आपके पास जितने अधिक कनेक्शन होंगे, यह समझना उतना ही आसान होगा कि क्या दिलचस्प चीजें हो रही हैं।

गेम के अलावा यूनिटी का उपयोग कहां किया जाता है?

एकता एक शुद्ध गेम इंजन बनने से रोकने की कोशिश कर रही है। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग सीजीआई वीडियो प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है: उदाहरण के लिए, यदि आप एक कार विकसित कर रहे हैं, और एक विज्ञापन बनाना चाहते हैं, तो आप निश्चित रूप से एक अच्छा वीडियो बनाना चाहेंगे। मैंने सुना है कि यूनिटी का उपयोग वास्तुशिल्प योजना के लिए भी किया जाता है। यानी जहां भी विज़ुअलाइज़ेशन की ज़रूरत हो, यूनिटी का इस्तेमाल किया जा सकता है। यदि आप गूगल करें तो आपको दिलचस्प उदाहरण मिल सकते हैं।

यदि आप कोई प्रश्न पूछना चाहते हैं, तो बेझिझक मुझे सभी सोशल नेटवर्क पर खोजें।

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स्रोत: www.habr.com