Tutti amano le storie di successo. E ce ne sono parecchi sull'hub.
"Come ho ottenuto un lavoro da 300 dollari nella Silicon Valley"
"Come ho trovato lavoro presso Google"
"Come ho guadagnato $ 200 all'età di 000 anni"
"Come sono arrivato al Top AppStore con una semplice app per i tassi di cambio"
“Come io...” e mille e una storia simile.
È fantastico che una persona abbia raggiunto il successo e abbia deciso di parlarne! Leggi e gioisci per lui. Ma la maggior parte di queste storie hanno una cosa in comune: non è possibile seguire il percorso dell'autore! O vivi nel tempo sbagliato, o nel posto sbagliato, o sei nato maschio, o...
Penso che le storie di fallimento in questo senso siano spesso più utili. Semplicemente non devi fare quello che ha fatto l'autore. E questo, vedi, è molto più semplice che provare a ripetere l'esperienza di qualcun altro. È solo che le persone di solito non vogliono condividere queste storie. E te lo dirò.
Ho lavorato per molti anni nell'integrazione di sistemi e nel supporto tecnico. Qualche anno fa sono addirittura andato a lavorare come ingegnere di sistema in Germania per guadagnare di più. Ma il campo dell'integrazione di sistemi non mi ispirava da molto tempo e volevo cambiare campo in qualcosa di più redditizio e interessante. E alla fine del 2015 mi sono imbattuto in un articolo su Habré , in cui Vladimir descrive il suo percorso verso la Data Science. Ho capito: questo è ciò di cui ho bisogno. Conoscevo bene SQL ed ero interessato a lavorare con i dati. Sono rimasto particolarmente colpito da questi grafici:
Anche il salario minimo in questo campo era più alto di qualsiasi stipendio avessi guadagnato in tutta la mia vita precedente. Ero determinato a diventare un ingegnere di machine learning. Seguendo l’esempio di Vladimir, mi sono iscritto a una specializzazione di nove corsi su coursera.org: .
Facevo un corso al mese. Sono stato molto diligente. In ogni corso, ho completato tutti i compiti fino a ottenere il risultato più alto. Allo stesso tempo, ho intrapreso dei compiti su Kaggle e ci sono anche riuscito!!! È chiaro che non ero destinato a premi, ma sono entrato più volte nei 100.
Dopo cinque corsi completati con successo su coursera.org e un altro “Big Data con Apache Spark” su stepik.ru, mi sono sentito potenziato. Mi sono reso conto che stavo iniziando a capire le cose. Ho capito in quali casi quali metodi di analisi dovrebbero essere utilizzati. Ho acquisito abbastanza familiarità con Python e le sue librerie.
Il mio passo successivo è stato analizzare il mercato del lavoro. Dovevo capire cos'altro avevo bisogno di sapere per ottenere il lavoro. Quali aree tematiche vale la pena studiare e interessano ai datori di lavoro. Parallelamente ai restanti 4 corsi, volevo seguire qualcos'altro di altamente specializzato. Ciò che un particolare datore di lavoro vuole vedere. Ciò migliorerebbe le mie possibilità di trovare un lavoro per un principiante con buone conoscenze ma senza esperienza.
Sono andato su un sito di ricerca di lavoro per fare la mia analisi. Ma non c'erano posti vacanti nel raggio di 10 chilometri. E nel raggio di 25 chilometri. E anche nel raggio di 50 km!!! Come mai? Non può essere!!! Sono andato su un altro sito, poi su un terzo... Poi ho aperto una mappa con le offerte di lavoro e ho visto qualcosa come QUESTO:
Si è scoperto che vivo proprio al centro dell'anomala zona di esclusione dei pitoni in Germania. Non un solo posto vacante accettabile per uno specialista di machine learning o addirittura per uno sviluppatore Python in un raggio di 100 chilometri!!! Questo è un fiasco, fratello!!!
Questa immagine riflette al 100% il mio stato in quel momento. È stato un colpo basso che mi sono inferto. Ed è stato davvero doloroso...
Sì, potresti andare a Monaco, Colonia o Berlino: lì c'erano posti vacanti. Ma c'era un serio ostacolo su questo percorso.
Il nostro piano iniziale quando ci siamo trasferiti in Germania era questo: andare dove ci portano. Per noi non faceva assolutamente alcuna differenza in quale città della Germania ci avrebbero portati. Il prossimo passo è metterti comodo, completare tutti i documenti e migliorare le tue competenze linguistiche. Bene, allora corri nella grande città per guadagnare di più. Il nostro obiettivo preliminare era Stoccarda. Una grande città tecnologica nel sud della Germania. E non così costoso come Monaco. Fa caldo lì e l'uva cresce lì. Ci sono molte imprese industriali, quindi ci sono molti posti vacanti con buoni stipendi. Alta qualità della vita. Proprio quello di cui abbiamo bisogno.
Il destino ci ha portato in una piccola città nel centro della Germania, con una popolazione di circa 100000 abitanti, dove ci siamo sistemati, ci siamo messi a nostro agio e abbiamo completato tutte le pratiche burocratiche. La città si è rivelata molto accogliente, pulita, verde e sicura. I bambini andavano all'asilo e a scuola. Tutto era vicino. Ci sono persone molto amichevoli in giro.
Ma in questa favola, non solo non c'erano posti vacanti per specialisti dell'apprendimento automatico, ma anche Python si è rivelato inutile per nessuno.
Mia moglie ed io abbiamo iniziato a discutere dell'opzione di trasferirci a Stoccarda o Francoforte... Ho iniziato a cercare posti vacanti, a considerare le esigenze dei datori di lavoro e mia moglie ha iniziato a guardare un appartamento, un asilo e una scuola. Dopo circa una settimana di ricerche, mia moglie mi ha detto: “Sai, non voglio andare a Francoforte, o a Stoccarda, o in qualsiasi altra grande città. Voglio restare qui."
E ho capito che sono completamente d'accordo con lei. Sono anche stanco della grande città. Solo mentre vivevo a San Pietroburgo non l'ho capito. Sì, una grande città è il luogo ideale per costruire una carriera e fare soldi. Ma non per una vita comoda per una famiglia con bambini. E per la nostra famiglia, questa piccola cittadina si è rivelata proprio ciò di cui avevamo bisogno. Ecco tutto ciò che ci è mancato a San Pietroburgo.
Abbiamo deciso di restare finché i nostri figli non fossero stati più grandi.
E che dire di Python e del machine learning? E i sei mesi che ho già dedicato a tutto questo? Non c'è modo. Non ci sono posti vacanti nelle vicinanze! Non volevo più passare 3-4 ore al giorno sulla strada per andare al lavoro. Già da diversi anni lavoravo così a San Pietroburgo: andai con Dybenko a Krasnoe Selo quando la rotatoria non era ancora stata costruita. Un'ora e mezza all'andata e un'ora e mezza al ritorno. La vita passa e guardi le case lampeggianti dal finestrino di un'auto o di un minibus. Sì, puoi leggere, ascoltare audiolibri e tutto il resto mentre sei in viaggio. Ma questo diventa presto noioso e dopo sei mesi o un anno semplicemente uccidi questo tempo, ascoltando la radio, la musica e guardando senza meta in lontananza.
Ho già avuto dei fallimenti. Ma era da molto tempo che non facevo una cosa così stupida. La consapevolezza che non potevo trovare un lavoro come ingegnere di machine learning mi ha sbilanciato. Ho abbandonato tutti i corsi. Ho smesso di fare qualsiasi cosa. La sera bevevo birra o vino, mangiavo salame e giocavo a LoL. Passò un mese così.
In realtà, non importa quali difficoltà la vita ti pone. O anche tu lo presenti a te stesso. Ciò che conta è come li superi e quali lezioni impari da queste situazioni.
“Ciò che non ci uccide ci rende più forti.” Conosci questa frase saggia, vero? Quindi penso che questa sia una totale assurdità! Ho un amico che, sulla scia della crisi del 2008, ha perso il lavoro come direttore di una concessionaria di automobili abbastanza grande a San Pietroburgo. Cosa ha fatto? Giusto! Come un vero uomo, andò a cercare lavoro. Il lavoro del regista. E quando in sei mesi non hai trovato lavoro da regista? Ha continuato a cercare lavoro come regista, ma in altri settori, perché... lavorare come direttore delle vendite di automobili o come qualcuno che non fosse un regista non era il giusto per lui. Di conseguenza, non ha trovato nulla per un anno. E poi ho rinunciato del tutto a cercare un lavoro. Il curriculum pende da HH: chiunque ne abbia bisogno lo chiamerà.
E rimase senza lavoro per quattro anni, e sua moglie guadagnò soldi per tutto questo tempo. Un anno dopo, ricevette una promozione e avevano più soldi. E stava ancora seduto a casa, beveva birra, guardava la TV, giocava ai videogiochi. Naturalmente, non solo. Cucinava, lavava, puliva, andava a fare la spesa. Si trasformò in un maiale ben nutrito. Tutto questo lo ha reso più forte? Non credo.
Anch’io potrei continuare a bere birra e incolpare i datori di lavoro per non aver aperto posti vacanti nel mio villaggio. Oppure incolpare me stesso per essere stato così stupido e non essermi nemmeno preso la briga di guardare le opportunità di lavoro prima di iniziare a usare Python. Ma non aveva senso. Avevo bisogno di un piano B...
Di conseguenza, ho raccolto le mie idee e ho iniziato a fare ciò da cui avrei dovuto iniziare fin dall'inizio: l'analisi della domanda. Ho analizzato il mercato del lavoro IT nella mia città e sono giunto alla conclusione che ci sono:
- 5 posti vacanti per sviluppatori Java
- 2 posti vacanti per sviluppatore SAP
- 2 posti vacanti per sviluppatori C# con MS Navision
- 2 posti vacanti per alcuni sviluppatori di microcontrollori e hardware.
La scelta si è rivelata piccola:
- SAP è più diffuso in Germania. Struttura complessa, ABAP. Questo, ovviamente, non è 1C, ma sarà difficile saltarlo più tardi. E se ti trasferisci in un altro paese, le tue prospettive di trovare un buon lavoro diminuiscono drasticamente.
- Anche C# per MS Navision è una cosa specifica.
- I microcontrollori sono scomparsi da soli, perché... Lì dovevi anche imparare l'elettronica.
Di conseguenza, dal punto di vista delle prospettive, degli stipendi, della prevalenza e della possibilità di lavoro a distanza, Java ha vinto. In effetti, è stato Java a scegliere me, non io.
E molti sanno già cosa è successo dopo. Ne ho parlato in un altro articolo: .
Quindi non ripetere i miei errori. Alcuni giorni di analisi ponderata possono farti risparmiare molto tempo.
Scrivo nel mio canale Telegram di come ho cambiato la mia vita all'età di 40 anni e mi sono trasferito con mia moglie e i miei tre figli in Germania . Scrivo di com'è andata, di cosa è bene e cosa è male in Germania e dei progetti per il futuro. Breve e dritto al punto. Interessante? - Unisciti a noi.
Fonte: habr.com