Iedereen houdt van succesverhalen. En er zijn er nogal wat op de hub.
"Hoe ik een baan van $ 300 kreeg in Silicon Valley"
"Hoe ik een baan kreeg bij Google"
‘Hoe ik op 200-jarige leeftijd €000 verdiende’
“Hoe ik met een eenvoudige wisselkoers-app in de Top AppStore terechtkwam”
‘Hoe ik…’ en nog duizend en één soortgelijke verhalen.
Het is geweldig dat iemand succes heeft geboekt en heeft besloten erover te praten! Je leest en verheugt je voor hem. Maar de meeste van deze verhalen hebben één ding gemeen: je kunt het pad van de auteur niet volgen! Of je leeft in de verkeerde tijd, of op de verkeerde plaats, of je bent als jongen geboren, of...
Ik denk dat verhalen over mislukkingen in dit opzicht vaak nuttiger zijn. Je hoeft gewoon niet te doen wat de auteur deed. En dit is, zie je, veel gemakkelijker dan proberen de ervaring van iemand anders te herhalen. Het is gewoon zo dat mensen zulke verhalen meestal niet willen delen. En ik zal het je vertellen.
Ik heb vele jaren gewerkt in systeemintegratie en technische ondersteuning. Een paar jaar geleden ben ik zelfs als systeemingenieur in Duitsland gaan werken om meer geld te verdienen. Maar het gebied van systeemintegratie had mij al een hele tijd niet meer geïnspireerd, en ik wilde het vakgebied veranderen in iets dat winstgevender en interessanter was. En eind 2015 kwam ik een artikel tegen over Habré , waarin Vladimir zijn pad naar Data Science beschrijft. Ik besefte: dit is wat ik nodig heb. Ik kende SQL goed en was geïnteresseerd in het werken met data. Ik was vooral onder de indruk van deze grafieken:
Zelfs het minimumloon op dit gebied was hoger dan enig salaris dat ik in mijn hele vorige leven had verdiend. Ik was vastbesloten om machine learning-ingenieur te worden. In navolging van Vladimir schreef ik mij in voor een specialisatie van negen cursussen op coursera.org: .
Ik deed één cursus per maand. Ik was erg ijverig. In elke cursus voltooide ik alle opdrachten totdat ik het hoogste resultaat behaalde. Tegelijkertijd nam ik taken op Kaggle op me, en het is me zelfs gelukt!!! Het is duidelijk dat ik niet voor prijzen was bestemd, maar ik kwam meerdere keren in de 100 terecht.
Na vijf succesvol afgeronde cursussen op coursera.org en nog een keer “Big Data met Apache Spark” op stepik.ru, voelde ik mij krachtig. Ik merkte dat ik de dingen onder de knie begon te krijgen. Ik begreep in welke gevallen welke analysemethoden gebruikt moesten worden. Ik ben behoorlijk bekend geraakt met Python en zijn bibliotheken.
Mijn volgende stap was het analyseren van de arbeidsmarkt. Ik moest uitzoeken wat ik nog meer moest weten om de baan te krijgen. Welke vakgebieden zijn de moeite waard om te bestuderen en zijn van belang voor werkgevers. Parallel aan de resterende 4 cursussen wilde ik iets anders zeer gespecialiseerds volgen. Wat een bepaalde werkgever wil zien. Dit zou mijn kansen vergroten om een baan te krijgen voor een nieuweling met goede kennis maar geen ervaring.
Ik ging naar een baanzoeksite om mijn analyse uit te voeren. Maar er waren geen vacatures binnen een straal van 10 kilometer. En binnen een straal van 25 kilometer. En zelfs binnen een straal van 50 km!!! Hoe komt het? Het kan niet zo zijn!!! Ik ging naar een andere site, toen naar een derde... Toen opende ik een kaart met vacatures en zag zoiets als DIT:
Het bleek dat ik in het centrum van de afwijkende python-uitsluitingszone in Duitsland woon. Geen enkele verdomd acceptabele vacature voor een machine learning specialist of zelfs maar een Python ontwikkelaar binnen een straal van 100 kilometer!!! Dit is een fiasco, maat!!!
Deze foto weerspiegelt 100% mijn toestand op dat moment. Het was een kleine klap die ik mezelf toebracht. En het deed echt pijn...
Ja, je zou naar München, Keulen of Berlijn kunnen gaan - daar waren vacatures. Maar er was één ernstig obstakel op dit pad.
Ons oorspronkelijke plan toen we naar Duitsland verhuisden was dit: gaan waar ze ons naartoe brengen. Het maakte voor ons absoluut geen verschil in welke stad in Duitsland ze ons zouden afzetten. De volgende stap is om u op uw gemak te voelen, alle documenten in te vullen en uw taalvaardigheid te verbeteren. Nou, haast je dan naar de grote stad om meer te verdienen. Ons voorlopige doel was Stuttgart. Een grote techstad in Zuid-Duitsland. En niet zo duur als München. Het is er warm en er groeien druiven. Er zijn veel industriële ondernemingen, dus er zijn veel vacatures met goede salarissen. Hoge kwaliteit van leven. Precies wat we nodig hebben.
Het lot bracht ons naar een klein stadje in het centrum van Duitsland, met ongeveer 100000 inwoners, waar we ons vestigden, ons op ons gemak voelden en al het papierwerk in orde maakten. De stad bleek erg gezellig, schoon, groen en veilig. De kinderen gingen naar de kleuterschool en school. Alles was dichtbij. Er zijn zeer vriendelijke mensen in de buurt.
Maar in dit sprookje waren er niet alleen geen vacatures voor machine learning-specialisten, maar zelfs Python bleek voor niemand bruikbaar.
Mijn vrouw en ik begonnen de optie te bespreken om naar Stuttgart of Frankfurt te verhuizen... Ik begon naar vacatures te zoeken, naar de eisen van werkgevers te kijken, en mijn vrouw begon naar een appartement, een kleuterschool en een school te kijken. Na ongeveer een week zoeken zei mijn vrouw tegen mij: ‘Weet je, ik wil niet naar Frankfurt, of Stuttgart, of welke andere grote stad dan ook. Ik wil hier blijven."
En ik besefte dat ik het volledig met haar eens was. Ik ben de grote stad ook beu. Alleen toen ik in Sint-Petersburg woonde, begreep ik dit niet. Ja, een grote stad is een ideale plek om carrière op te bouwen en geld te verdienen. Maar niet voor een comfortabel leven voor een gezin met kinderen. En voor ons gezin bleek dit kleine stadje precies wat we nodig hadden. Hier was alles wat we zo misten in Sint-Petersburg.
We besloten te blijven tot onze kinderen groot waren.
Hoe zit het met Python en machine learning? En de zes maanden die ik hier al aan heb besteed? Echt niet. Er zijn geen vacatures in de buurt! Ik wilde niet langer 3-4 uur per dag onderweg zijn naar mijn werk. Zo werkte ik al een aantal jaren in Sint-Petersburg: ik ging met Dybenko naar Krasnoje Selo toen de rotonde nog niet was aangelegd. Anderhalf uur heen en anderhalf uur terug. Het leven gaat voorbij en je kijkt naar de flitsende huizen vanuit het raam van een auto of minibus. Ja, u kunt onderweg lezen, luisteren naar audioboeken en dat alles. Maar dit wordt snel saai, en na zes maanden of een jaar dood je deze tijd gewoon door naar de radio te luisteren, naar muziek te luisteren en doelloos in de verte te kijken.
Ik heb al eerder mislukkingen gehad. Maar zoiets stoms als dit heb ik al heel lang niet meer gedaan. Het besef dat ik geen baan kon vinden als machine learning engineer bracht mij uit balans. Ik ben gestopt met alle cursussen. Ik stopte helemaal met wat dan ook. 's Avonds dronk ik bier of wijn, at ik salami en speelde ik LoL. Zo ging een maand voorbij.
In feite maakt het niet echt uit welke moeilijkheden het leven je oplevert. Of je presenteert het zelfs aan jezelf. Het gaat erom hoe u ze overwint en welke lessen u uit deze situaties leert.
“Wat ons niet doodt, maakt ons sterker.” Je kent deze wijze zin toch? Ik vind dit dus complete onzin! Ik heb een vriend die in de nasleep van de crisis van 2008 zijn baan als directeur van een vrij grote autodealer in Sint-Petersburg verloor. Wat heeft hij gedaan? Rechts! Als een echte man ging hij op zoek naar werk. De taak van de regisseur. En toen je binnen zes maanden geen directeursbaan vond? Hij bleef zoeken naar een baan als directeur, maar dan op andere vlakken, want... Werken als autoverkoopmanager of iemand anders dan directeur was voor hem niet de bedoeling. Als gevolg hiervan vond hij een jaar lang niets. En toen heb ik het helemaal opgegeven om een baan te vinden. Het CV hangt aan HH - wie het nodig heeft, zal hem bellen.
En hij zat vier jaar zonder werk, en zijn vrouw verdiende al die tijd geld. Een jaar later kreeg ze promotie en hadden ze meer geld. En hij zat nog steeds thuis, dronk bier, keek tv, speelde computerspelletjes. Natuurlijk niet alleen dat. Hij kookte, waste, maakte schoon, ging winkelen. Hij veranderde in een goed gevoed varken. Heeft dit alles hem sterker gemaakt? Ik denk het niet.
Ook ik zou bier kunnen blijven drinken en werkgevers de schuld kunnen geven dat ze geen vacatures in mijn dorp hebben geopend. Of geef mezelf de schuld dat ik zo dwaas ben geweest en niet eens de moeite heb genomen om naar vacatures te kijken voordat ik met Python begon. Maar dit had geen zin. Ik had een plan B nodig...
Als gevolg daarvan verzamelde ik mijn gedachten en begon te doen waar ik vanaf het allereerste begin mee had moeten beginnen: vraaganalyse. Ik analyseerde de IT-arbeidsmarkt in mijn stad en kwam tot de conclusie dat er:
- 5 vacatures voor Java-ontwikkelaars
- 2 SAP developer vacatures
- 2 vacatures voor C# ontwikkelaars onder MS Navision
- 2 vacatures voor enkele ontwikkelaars voor microcontrollers en hardware.
De keuze bleek klein:
- SAP is het meest verspreid in Duitsland. Complexe structuur, ABAP. Dit is natuurlijk geen 1C, maar het zal moeilijk zijn om er later vanaf te springen. En als u naar een ander land verhuist, nemen uw kansen op het vinden van een goede baan sterk af.
- C# voor MS Navision is ook iets specifieks.
- Microcontrollers verdwenen vanzelf, omdat... Daar moest je ook elektronica leren.
Als gevolg hiervan won Java, vanuit het oogpunt van vooruitzichten, salarissen, prevalentie en de mogelijkheid van werken op afstand. In feite was het Java die mij koos, en niet ik.
En velen weten al wat er daarna gebeurde. Ik schreef hierover in een ander artikel: .
Dus herhaal mijn fouten niet. Een paar dagen doordachte analyse kunnen u veel tijd besparen.
Op mijn Telegram-kanaal schrijf ik over hoe ik op 40-jarige leeftijd mijn leven veranderde en met mijn vrouw en drie kinderen naar Duitsland verhuisde . Ik schrijf over hoe het was, wat goed en wat slecht is in Duitsland, over plannen voor de toekomst. Kort en to the point. Interessant? - Doe met ons mee.
Bron: www.habr.com