Każdy kocha historie sukcesu. A jest ich na hubie całkiem sporo.
„Jak dostałem pracę za 300 000 dolarów w Dolinie Krzemowej”
„Jak dostałem pracę w Google”
„Jak zarobiłem 200 000 dolarów w wieku 16 lat”
„Jak trafiłem do Top AppStore za pomocą prostej aplikacji do wymiany walut”
„Jak ja…” i tysiąc i jedna podobna historia.
To wspaniale, że ktoś odniósł sukces i postanowił o tym porozmawiać! Czytasz i cieszysz się z jego powodu. Ale większość tych historii łączy jedno: nie można podążać ścieżką autora! Albo żyjesz w niewłaściwych czasach, albo w niewłaściwym miejscu, albo urodziłeś się chłopcem, albo...
Myślę, że historie o niepowodzeniach w tym zakresie są często bardziej przydatne. Po prostu nie musisz robić tego, co zrobił autor. A to, jak widać, jest znacznie łatwiejsze niż próba powtórzenia cudzego doświadczenia. Po prostu ludzie zazwyczaj nie chcą dzielić się takimi historiami. I powiem ci.
Przez wiele lat zajmowałem się integracją systemów i wsparciem technicznym. Kilka lat temu pojechałem nawet do pracy jako inżynier systemowy w Niemczech, aby zarobić więcej pieniędzy. Jednak dziedzina integracji systemów już dawno mnie nie inspirowała i chciałem zmienić ją na coś bardziej dochodowego i interesującego. A pod koniec 2015 roku natrafiłam na artykuł o Habré , w którym Vladimir opisuje swoją drogę do Data Science. Zdałem sobie sprawę: tego właśnie potrzebuję. Znałem dobrze SQL i byłem zainteresowany pracą z danymi. Największe wrażenie zrobiły na mnie te wykresy:
Nawet płaca minimalna na tym polu była wyższa niż jakakolwiek pensja, jaką zarabiałam w całym poprzednim życiu. Byłem zdeterminowany, aby zostać inżynierem uczenia maszynowego. Idąc za przykładem Vladimira, zapisałem się na specjalizację z dziewięciu kursów na Coursera.org: .
Robiłem jeden kurs w miesiącu. Byłem bardzo pracowity. Na każdym kursie wykonałem wszystkie zadania, aż do uzyskania najwyższego wyniku. Jednocześnie podjęłam się zadań na kaggle i nawet udało mi się!!! Wiadomo, że nie byłem skazany na nagrody, ale kilka razy dostałem się do 100-tki.
Po pięciu pomyślnie ukończonych kursach na Coursera.org i kolejnym „Big Data with Apache Spark” na stepik.ru poczułem się wzmocniony. Zdałem sobie sprawę, że zaczynam łapać pewne rzeczy. Zrozumiałem, w jakich przypadkach należy zastosować metody analityczne. Dobrze zaznajomiłem się z Pythonem i jego bibliotekami.
Kolejnym moim krokiem była analiza rynku pracy. Musiałem dowiedzieć się, co jeszcze muszę wiedzieć, aby dostać tę pracę. Jakie kierunki studiów warto studiować i interesują pracodawców. Równolegle z pozostałymi 4 kursami chciałem wybrać coś innego, wysoce specjalistycznego. Co chce zobaczyć konkretny pracodawca. Zwiększyłoby to moje szanse na znalezienie pracy dla nowicjusza z dobrą wiedzą, ale bez doświadczenia.
Odwiedziłem stronę z ofertami pracy, aby przeprowadzić analizę. Ale w promieniu 10 kilometrów nie było wolnych miejsc pracy. I w promieniu 25 kilometrów. I to nawet w promieniu 50 km!!! Jak to? Nie może być!!! Wszedłem na inną stronę, potem na trzecią... Następnie otworzyłem mapę z ofertami pracy i zobaczyłem coś takiego:
Okazało się, że mieszkam w samym centrum anomalnej strefy wykluczenia pytonów w Niemczech. Ani jednego cholernie akceptowalnego wakatu dla specjalisty uczenia maszynowego, ani nawet programisty Pythona w promieniu 100 kilometrów!!! To fiasko, bracie!!!
To zdjęcie w 100% oddaje mój stan w tamtym momencie. To był cios, który sam sobie zadałem. I to było naprawdę bolesne...
Tak, można było pojechać do Monachium, Kolonii czy Berlina – tam były wolne miejsca pracy. Ale na tej drodze była jedna poważna przeszkoda.
Nasz początkowy plan po przeprowadzce do Niemiec był taki: jechać tam, gdzie nas zabierają. Nie miało dla nas żadnego znaczenia, do jakiego miasta w Niemczech nas podrzucą. Następny krok to oswoić się z sytuacją, skompletować wszystkie dokumenty i udoskonalić swoje umiejętności językowe. Cóż, więc pędź do dużego miasta, aby zarobić więcej. Naszym wstępnym celem był Stuttgart. Duże technologiczne miasto w południowych Niemczech. I nie tak drogie jak Monachium. Jest tam ciepło i rosną winogrona. Istnieje wiele przedsiębiorstw przemysłowych, więc jest wiele wolnych stanowisk pracy z dobrymi zarobkami. Wysoka jakość życia. Tylko to, czego potrzebujemy.
Los sprowadził nas do małego miasteczka w samym centrum Niemiec, liczącego około 100000 XNUMX mieszkańców, zamieszkaliśmy, rozgościliśmy się, dopełniliśmy wszystkich formalności. Miasto okazało się bardzo przytulne, czyste, zielone i bezpieczne. Dzieci poszły do przedszkola i szkoły. Wszystko było blisko. Wokół są bardzo sympatyczni ludzie.
Ale w tej bajce nie tylko nie było wakatów dla specjalistów uczenia maszynowego, ale nawet Python okazał się nikomu nieprzydatny.
Zaczęliśmy z żoną rozważać możliwość przeprowadzki do Stuttgartu lub Frankfurtu... Zacząłem szukać wolnych miejsc pracy, przyglądać się wymaganiom pracodawców, a żona zaczęła rozglądać się za mieszkaniem, przedszkolem i szkołą. Po około tygodniu poszukiwań żona powiedziała mi: „Wiesz, nie chcę jechać do Frankfurtu, Stuttgartu ani żadnego innego dużego miasta. Chcę tu zostać."
I zdałem sobie sprawę, że całkowicie się z nią zgadzam. Ja też mam dość wielkiego miasta. Dopiero gdy mieszkałem w Petersburgu, nie rozumiałem tego. Tak, duże miasto to idealne miejsce do budowania kariery i zarabiania pieniędzy. Ale nie dla wygodnego życia rodziny z dziećmi. A dla naszej rodziny to małe miasteczko okazało się tym, czego potrzebowaliśmy. Tutaj było wszystko, czego tak bardzo nam brakowało w Petersburgu.
Postanowiliśmy zostać, dopóki nasze dzieci nie podrosną.
A co z Pythonem i uczeniem maszynowym? A te sześć miesięcy, które już na to wszystko spędziłem? Nie ma mowy. W pobliżu nie ma wolnych miejsc! Nie chciałam już spędzać 3-4 godzin dziennie w drodze do pracy. Ja już tak pracowałem przez kilka lat w Petersburgu: pojechałem z Dybenką do Krasnoje Sioło, gdy jeszcze nie zbudowano ronda. Półtorej godziny tam i półtorej godziny z powrotem. Życie mija, a Ty patrzysz na migające domy z okna samochodu lub minibusa. Tak, możesz czytać, słuchać audiobooków i nie tylko w drodze. Ale to szybko się nudzi i po pół roku czy roku po prostu zabijasz ten czas słuchając radia, muzyki i bez celu patrząc w dal.
Już wcześniej zdarzały mi się porażki. Ale już dawno nie zrobiłem czegoś tak głupiego. Świadomość, że nie mogę znaleźć pracy jako inżynier uczenia maszynowego, wytrąciła mnie z równowagi. Rezygnowałem ze wszystkich kursów. W ogóle przestałem cokolwiek robić. Wieczorami piłem piwo lub wino, jadłem salami i grałem w LoL-a. Tak minął miesiąc.
Tak naprawdę nie ma znaczenia, jakie trudności rzuca na ciebie życie. Albo nawet sam to sobie przedstawisz. Ważne jest, jak je przezwyciężysz i jakie wnioski wyciągniesz z tych sytuacji.
„Co nas nie zabije, to nas wzmocni”. Znasz to mądre zdanie, prawda? Dlatego uważam to za kompletną bzdurę! Mam znajomego, który w wyniku kryzysu w 2008 roku stracił pracę na stanowisku dyrektora dość dużego salonu samochodowego w Petersburgu. Co on zrobił? Prawidłowy! Jak prawdziwy mężczyzna poszedł szukać pracy. Praca dyrektora. A kiedy przez pół roku nie znalazłeś pracy reżyserskiej? Nadal szukał pracy jako reżyser, ale w innych obszarach, bo... praca na stanowisku kierownika sprzedaży samochodów lub osoby innej niż dyrektor nie była dla niego czymś oczywistym. W rezultacie przez rok nie znalazł nic. A potem zupełnie zrezygnowałam ze znalezienia pracy. CV wisi na HH - kto będzie potrzebował, zadzwoni do niego.
I przez cztery lata siedział bez pracy, a jego żona przez cały ten czas zarabiała pieniądze. Rok później dostała awans i mieli więcej pieniędzy. A on nadal siedział w domu, pił piwo, oglądał telewizję, grał w gry komputerowe. Oczywiście nie tylko to. Gotował, mył, sprzątał, chodził na zakupy. Zamienił się w dobrze odżywioną świnię. Czy to wszystko uczyniło go silniejszym? Nie sądzę.
Ja też mogłabym dalej pić piwo i obwiniać pracodawców za to, że w mojej wsi nie otwierają wolnych stanowisk pracy. Albo obwiniać się za to, że jestem takim głupcem i nawet nie zawracam sobie głowy przeglądaniem ofert pracy, zanim zaangażuję się w Pythona. Ale to nie miało sensu. Potrzebowałem planu B...
Dzięki temu zebrałem myśli i zacząłem robić to, od czego powinienem był zacząć na samym początku – analizę popytu. Przeanalizowałem rynek pracy IT w moim mieście i doszedłem do wniosku, że istnieją:
- 5 wolnych stanowisk dla programistów Java
- 2 wolne stanowiska dla programistów SAP
- 2 wolne miejsca pracy dla programistów C# w ramach MS Navision
- 2 wolne miejsca pracy dla niektórych programistów zajmujących się mikrokontrolerami i sprzętem.
Wybór okazał się niewielki:
- SAP jest najbardziej rozpowszechniony w Niemczech. Złożona struktura, ABAP. To oczywiście nie jest 1C, ale później trudno będzie z niego zeskoczyć. A jeśli przeprowadzisz się do innego kraju, Twoje szanse na znalezienie dobrej pracy gwałtownie spadają.
- C# dla MS Navision to także specyficzna rzecz.
- Mikrokontrolery zniknęły same, bo... Tam też trzeba było uczyć się elektroniki.
W rezultacie, z punktu widzenia perspektyw, wynagrodzeń, powszechności i możliwości pracy zdalnej, zwyciężyła Java. Tak naprawdę to Java wybrała mnie, a nie ja ona.
I wielu już wie, co stało się potem. Pisałem o tym w innym artykule: .
Więc nie powtarzaj moich błędów. Kilka dni wnikliwej analizy może zaoszczędzić mnóstwo czasu.
O tym, jak zmieniłem swoje życie w wieku 40 lat i przeprowadziłem się z żoną i trójką dzieci do Niemiec, piszę na moim kanale Telegram . Piszę o tym, jak było, co jest dobre, a co złe w Niemczech i o planach na przyszłość. Krótko i na temat. Ciekawy? - Dołącz do nas.
Źródło: www.habr.com