Một tuần trước, Nikita Alexandrov, Nhà khoa học dữ liệu tại Unity Ads, đã phát biểu trên mạng xã hội của chúng tôi, nơi anh ấy cải thiện các thuật toán chuyển đổi. Nikita hiện sống ở Phần Lan và trong số những điều khác, anh ấy đã nói về cuộc sống CNTT ở đất nước này.
Chúng tôi chia sẻ với bạn bản ghi âm và ghi âm cuộc phỏng vấn.
Tên tôi là Nikita Aleksandrov, tôi lớn lên ở Tatarstan và tốt nghiệp trường học ở đó, đồng thời tham gia các kỳ thi Olympic toán. Sau đó, anh vào Khoa Khoa học Máy tính của Trường Kinh tế Cao cấp và hoàn thành bằng cử nhân tại đây. Vào đầu năm thứ 4, tôi tham gia chương trình trao đổi học tập và dành một học kỳ ở Phần Lan. Tôi thích ở đó, tôi đăng ký chương trình thạc sĩ tại Đại học Aalto, mặc dù tôi chưa hoàn thành đầy đủ - tôi đã hoàn thành tất cả các khóa học và bắt đầu viết luận văn, nhưng rời đi làm việc tại Unity mà không nhận được bằng. Hiện tôi làm việc tại nhà khoa học dữ liệu Unity, bộ phận có tên là Giải pháp vận hành (trước đây gọi là Kiếm tiền); Nhóm của tôi trực tiếp cung cấp quảng cáo. Tức là, quảng cáo trong trò chơi - chẳng hạn như quảng cáo xuất hiện khi bạn chơi trò chơi trên thiết bị di động và cần kiếm thêm mạng. Tôi đang nỗ lực cải thiện chuyển đổi quảng cáo - nghĩa là làm cho người chơi có nhiều khả năng nhấp vào quảng cáo hơn.
Bạn đã di chuyển như thế nào?
Đầu tiên tôi đến Phần Lan để học một học kỳ trao đổi, sau đó tôi quay lại Nga và hoàn thành bằng tốt nghiệp. Sau đó, tôi tham gia chương trình thạc sĩ tại Đại học Aalto về học máy/khoa học dữ liệu. Vì là sinh viên trao đổi nên tôi thậm chí không phải thi tiếng Anh; Tôi làm điều đó một cách dễ dàng, tôi biết mình đang làm gì. Tôi đã sống ở đây được 3 năm rồi.
Phần Lan có cần thiết không?
Điều này là cần thiết nếu bạn định học ở đây để lấy bằng cử nhân. Có rất ít chương trình bằng tiếng Anh dành cho cử nhân, bạn cần tiếng Phần Lan hoặc tiếng Thụy Điển - đây là ngôn ngữ nhà nước thứ hai, một số trường đại học dạy bằng tiếng Thụy Điển. Nhưng ở các chương trình thạc sĩ và tiến sĩ, hầu hết các chương trình đều bằng tiếng Anh. Nếu nói về giao tiếp và đời sống hằng ngày thì hầu hết người dân ở đây đều nói được tiếng Anh, khoảng 90%. Người ta thường sống nhiều năm liền (đồng nghiệp của tôi sống 20 năm) mà không nói tiếng Phần Lan.
Tất nhiên, nếu bạn muốn ở lại đây, ít nhất bạn cần phải hiểu tiếng Phần Lan ở cấp độ điền vào các biểu mẫu - họ, tên, v.v.
Chất lượng giáo dục có khác biệt với các trường đại học ở Liên bang Nga không? Họ có cung cấp tất cả cơ sở cần thiết cho một thiết bị cơ sở không?
Chất lượng là khác nhau. Đối với tôi, có vẻ như ở Nga người ta đang cố gắng dạy nhiều thứ cùng một lúc: phương trình vi phân, toán học rời rạc và nhiều thứ khác. Trên thực tế, bạn cần phải lấy thêm tài liệu, như một bài tập hoặc luận văn, tự học một điều gì đó mới, tham gia một số khóa học. Ở đây, chương trình thạc sĩ đối với tôi thật dễ dàng; Tôi biết rất nhiều điều đang xảy ra. Một lần nữa, ở Phần Lan, cử nhân chưa phải là chuyên gia; vẫn có sự phân chia như vậy. Bây giờ, nếu bạn có bằng thạc sĩ thì bạn có thể kiếm được việc làm. Tôi có thể nói rằng trong các chương trình thạc sĩ ở Phần Lan, kỹ năng xã hội rất quan trọng, điều quan trọng là phải tham gia và tích cực; có những công trình nghiên cứu. Nếu có nghiên cứu nào đó khiến bạn quan tâm và muốn tìm hiểu sâu hơn, thì bạn có thể liên hệ với giáo sư, làm việc theo hướng này và phát triển.
Tức là câu trả lời là “có”, nhưng bạn cần phải tích cực hoạt động xã hội, nắm bắt mọi cơ hội nếu có. Một người bạn của tôi đã đến làm việc tại một công ty khởi nghiệp ở Thung lũng - có một chương trình tại trường đại học nhằm tìm kiếm các công ty khởi nghiệp phù hợp và sắp xếp các cuộc phỏng vấn. Tôi nghĩ sau này anh ấy thậm chí còn đến CERN.
Một công ty ở Phần Lan động viên nhân viên như thế nào, lợi ích là gì?
Bên cạnh những lợi ích hiển nhiên (mức lương), còn có những lợi ích xã hội. Ví dụ, số tiền nghỉ thai sản của cha mẹ. Có bảo hiểm y tế, cổ phiếu, quyền chọn. Có sự tích lũy bất thường của số ngày nghỉ phép. Về cơ bản thì không có gì đặc biệt.
Ví dụ: chúng tôi có một phòng tắm hơi trong văn phòng của chúng tôi.
Ngoài ra còn có phiếu giảm giá - một số tiền nhất định cho bữa trưa, cho phương tiện giao thông công cộng, cho các sự kiện văn hóa và thể thao (bảo tàng, thể thao).
Một sinh viên nhân văn có thể giới thiệu gì khi theo học ngành CNTT?
Học lại khóa học và vào HSE? Lập trình viên thường có nền tảng toán học/Olympic...
Tất nhiên, tôi khuyên bạn nên cải thiện khả năng toán học của mình. Nhưng không cần thiết phải lặp lại khóa học ở trường. Chính xác hơn, nó chỉ nên được lặp lại nếu bạn không nhớ gì cả. Ngoài ra, bạn cần phải quyết định xem mình muốn theo đuổi lĩnh vực CNTT nào. Để trở thành nhà phát triển front-end, bạn không cần phải biết toán: bạn chỉ cần tham gia các khóa học về front-end và học hỏi. Bạn tôi gần đây đã quyết định đăng ký các khóa học từ Accenture, cô ấy hiện đang học Scala; Cô ấy không phải là người theo chủ nghĩa nhân văn nhưng lại không có kinh nghiệm lập trình. Tùy thuộc vào những gì bạn muốn lập trình và vào những gì, bạn cần một lượng kiến thức toán học khác nhau. Tất nhiên, chuyên ngành Machine Learning yêu cầu toán học, bằng cách này hay cách khác. Tuy nhiên, nếu bạn chỉ muốn thử, có nhiều hướng dẫn khác nhau, thông tin mở, những nơi bạn có thể chơi với mạng thần kinh hoặc tự xây dựng nó hoặc tải xuống mạng làm sẵn, thay đổi các tham số và xem nó thay đổi như thế nào. Tất cả phụ thuộc vào động lực mạnh mẽ như thế nào.
Nếu đó không phải là bí mật - tiền lương, kinh nghiệm, bạn viết gì?
Tôi viết bằng Python - đó là ngôn ngữ phổ quát cho máy học và khoa học dữ liệu. Kinh nghiệm – có nhiều kinh nghiệm khác nhau; Tôi là một kỹ sư đơn giản ở một số công ty, tôi đã thực tập vài tháng ở Moscow. Không có công việc toàn thời gian trước Unity. Tôi cũng đến đó với tư cách là thực tập sinh, thực tập sinh được 9 tháng rồi nghỉ việc và hiện tại tôi đã làm việc được một năm. Mức lương cạnh tranh, cao hơn mức trung bình của khu vực. Một chuyên gia mới bắt đầu sẽ kiếm được từ 3500 EUR; Điều này thay đổi từ công ty này sang công ty khác. Nói chung, 3.5-4 là mức lương khởi điểm.
Bạn giới thiệu những cuốn sách và hướng dẫn nào?
Tôi đặc biệt không thích học từ sách - điều quan trọng đối với tôi là phải thử ngay; tải về một cái gì đó làm sẵn và tự mình thử nó. Tôi coi mình là một người thử nghiệm nhiều hơn, vì vậy tôi không thể giúp đỡ về sách. Nhưng tôi đã xem một số cuộc phỏng vấn và phát sóng trực tiếp ở đây, nơi diễn giả thứ hai nói chi tiết về các cuốn sách.
Có nhiều hướng dẫn khác nhau. Nếu bạn muốn thử một thuật toán, hãy lấy tên của thuật toán, phương thức, lớp phương thức và nhập nó vào tìm kiếm. Bất cứ điều gì xuất hiện dưới dạng liên kết đầu tiên, hãy xem.
Nó giữ sạch được bao lâu?
Sau thuế - bạn phải đóng thuế cộng thêm 8% (không phải thuế mà là thuế) - còn lại 2/3 tiền lương. Tỷ lệ này rất linh hoạt - bạn kiếm được càng nhiều thì thuế càng cao.
Những công ty nào đăng ký quảng cáo?
Bạn cần hiểu rằng Unity / Unity Ads đang tham gia quảng cáo trò chơi di động. Nghĩa là, chúng tôi có một vị trí thích hợp, chúng tôi rất thành thạo về trò chơi di động, bạn có thể tạo chúng trong Unity. Khi bạn đã viết một trò chơi, bạn muốn kiếm tiền từ trò chơi đó và kiếm tiền là một cách.
Bất kỳ công ty nào cũng có thể đăng ký quảng cáo – cửa hàng trực tuyến, các ứng dụng tài chính khác nhau. Mọi người đều cần quảng cáo. Cụ thể, khách hàng chính của chúng tôi là nhà phát triển trò chơi di động.
Những dự án nào là tốt nhất để làm để cải thiện kỹ năng của bạn?
Câu hỏi hay. Nếu chúng ta đang nói về khoa học dữ liệu, bạn cần nâng cấp bản thân thông qua một khóa học trực tuyến (ví dụ: Stanford có một khóa học) hoặc một trường đại học trực tuyến. Có nhiều nền tảng khác nhau mà bạn cần phải trả tiền - ví dụ: Udacity. Có bài tập về nhà, video, hướng dẫn nhưng niềm vui không hề rẻ.
Sở thích của bạn càng hạn hẹp (ví dụ: một số loại hình học tập tăng cường) thì việc tìm dự án càng khó khăn hơn. Bạn có thể thử tham gia các cuộc thi kaggle: truy cập kaggle.com, ở đó có rất nhiều cuộc thi machine learning khác nhau. Bạn lấy thứ gì đó đã có sẵn một loại đường cơ sở nào đó gắn liền với nó; tải về và bắt đầu thực hiện nó. Nghĩa là, có nhiều cách: bạn có thể tự học, bạn có thể tham gia một khóa học trực tuyến - miễn phí hoặc trả phí, bạn có thể tham gia các cuộc thi. Nếu bạn muốn tìm việc trên Facebook, Google, v.v., thì bạn cần học cách giải quyết các vấn đề về thuật toán - nghĩa là bạn cần vào LeetCode, rèn luyện các kỹ năng của mình ở đó để vượt qua các cuộc phỏng vấn.
Hãy mô tả lộ trình ngắn cho việc đào tạo Machine Learning?
Tôi sẽ nói với bạn một cách lý tưởng mà không giả vờ là phổ quát. Trước tiên, bạn tham gia các khóa học toán tại trường đại học, bạn cần có kiến thức và hiểu biết về đại số tuyến tính, xác suất và thống kê. Sau đó, có người nói với bạn về ML; nếu bạn sống ở một thành phố lớn, nên có những trường cung cấp các khóa học ML. Nổi tiếng nhất là SHAD, Trường phân tích dữ liệu Yandex. Nếu bạn đậu và có thể học trong hai năm, bạn sẽ có được toàn bộ nền tảng ML. Bạn sẽ cần trau dồi thêm kỹ năng của mình trong nghiên cứu và làm việc.
Nếu có các lựa chọn khác: chẳng hạn, Tinkov có các khóa học về học máy với cơ hội có được việc làm tại Tinkoff sau khi tốt nghiệp. Nếu điều này thuận tiện cho bạn, hãy đăng ký các khóa học này. Có nhiều ngưỡng đầu vào khác nhau: ví dụ: ShAD có các bài kiểm tra đầu vào.
Nếu bạn không muốn tham gia các khóa học thông thường, bạn có thể bắt đầu với các khóa học trực tuyến, trong đó có quá đủ. Nó phụ thuộc vào bạn; nếu bạn giỏi tiếng anh thì sẽ dễ tìm. Nếu không thì có lẽ cũng có cái gì đó ở đó. Các bài giảng tương tự của ShAD được cung cấp công khai.
Sau khi nhận được cơ sở lý thuyết, bạn có thể tiến về phía trước - để thực tập, nghiên cứu, v.v.
Có thể tự học machine learning được không? Bạn đã gặp một lập trình viên như vậy chưa?
Tôi nghĩ là có. Bạn chỉ cần có động lực mạnh mẽ. Ví dụ: ai đó có thể tự học tiếng Anh, nhưng ai đó cần tham gia các khóa học và đó là cách duy nhất mà người này có thể học. Điều đó cũng tương tự với ML. Mặc dù tôi không biết một lập trình viên nào có thể tự học mọi thứ nhưng có lẽ tôi không có nhiều người quen; tất cả bạn bè của tôi chỉ học theo cách thông thường. Tôi không có ý nói rằng bạn cần học 100% theo cách này: điều quan trọng chính là mong muốn của bạn, thời gian của bạn. Tất nhiên, nếu không có nền tảng toán học thì bạn sẽ phải tốn rất nhiều thời gian để phát triển nó.
Ngoài việc hiểu ý nghĩa của việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu: Bản thân tôi không làm khoa học dữ liệu.
ence như nghiên cứu. Công ty chúng tôi không phải là một phòng thí nghiệm nơi chúng tôi phát triển các phương pháp trong khi nhốt mình trong phòng thí nghiệm trong sáu tháng. Tôi làm việc trực tiếp với bộ phận sản xuất và tôi cần kỹ năng kỹ thuật; Tôi cần viết mã và có kỹ năng kỹ thuật để hiểu những gì hoạt động. Mọi người thường bỏ qua những tính năng này khi nói về khoa học dữ liệu. Có rất nhiều câu chuyện về những người có bằng tiến sĩ viết những đoạn mã khó đọc, tệ hại, không có cấu trúc và gặp vấn đề lớn sau khi quyết định dấn thân vào ngành. Nghĩa là, kết hợp với Machine Learning, người ta không nên quên các kỹ năng kỹ thuật.
Khoa học dữ liệu là một vị trí không nói về chính nó. Bạn có thể nhận được một công việc trong một công ty liên quan đến khoa học dữ liệu và bạn sẽ viết các truy vấn SQL hoặc sẽ có hồi quy logistic đơn giản. Về nguyên tắc, đây cũng là machine learning nhưng mỗi công ty đều có cách hiểu riêng về khoa học dữ liệu là gì. Ví dụ, bạn tôi trên Facebook nói rằng khoa học dữ liệu là khi mọi người chỉ đơn giản chạy các thử nghiệm thống kê: nhấp vào nút, thu thập kết quả và sau đó trình bày chúng. Đồng thời, bản thân tôi cũng cải tiến phương pháp, thuật toán chuyển đổi; ở một số công ty khác, chuyên ngành này có thể được gọi là kỹ sư máy học. Mọi thứ có thể khác nhau ở các công ty khác nhau.
Bạn sử dụng thư viện nào?
Chúng tôi sử dụng Keras và TensorFlow. PyTorch cũng có thể - điều này không quan trọng, nó cho phép bạn làm tất cả những điều tương tự - nhưng tại một thời điểm nào đó, người ta quyết định sử dụng chúng. Với nền sản xuất hiện tại thì khó có thể thay đổi.
Unity không chỉ có các nhà khoa học dữ liệu tối ưu hóa thuật toán chuyển đổi mà GameTune còn là nơi giúp bạn cải thiện các số liệu về lợi nhuận hoặc khả năng giữ chân bằng nhiều hướng dẫn khác nhau. Giả sử ai đó chơi trò chơi và nói: Tôi không hiểu, tôi không quan tâm - anh ta đã bỏ cuộc; Điều đó quá dễ dàng đối với một số người nhưng ngược lại, anh ấy cũng đã bỏ cuộc. Đó là lý do tại sao GameTune lại cần thiết - một sáng kiến giúp điều chỉnh độ khó của trò chơi dựa trên khả năng của người chơi hoặc lịch sử chơi trò chơi hoặc tần suất họ mua thứ gì đó trong ứng dụng.
Ngoài ra còn có Unity Labs - bạn cũng có thể tìm trên Google. Có một video trong đó bạn lấy một hộp ngũ cốc và ở mặt sau của nó có các trò chơi như mê cung - nhưng chúng tương thích với thực tế tăng cường và bạn có thể điều khiển người trên bìa cứng. Trông rất ngầu.
Bạn có thể nói chuyện trực tiếp về Unity Ads. Nếu bạn quyết định viết một trò chơi, quyết định xuất bản nó và kiếm tiền, bạn sẽ phải giải quyết một số vấn đề khó khăn.
Tôi sẽ bắt đầu bằng một ví dụ: Apple đã công bố ra mắt iOS 14. Trong đó, một game thủ tiềm năng có thể vào ứng dụng và nói rằng anh ta không muốn chia sẻ ID thiết bị của mình với bất kỳ ai. Tuy nhiên, ông đồng ý rằng chất lượng quảng cáo sẽ xấu đi. Nhưng đồng thời, đó cũng là một thách thức đối với chúng tôi vì nếu không thể nhận dạng bạn thì chúng tôi sẽ không thể thu thập các số liệu nhất định và đơn giản là chúng tôi sẽ có ít thông tin hơn về bạn. Nhà khoa học dữ liệu ngày càng khó tối ưu hóa công việc trong một thế giới cam kết nhiều hơn về quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu - ngày càng có ít dữ liệu cũng như các phương pháp sẵn có.
Ngoài Unity, còn có những gã khổng lồ như Facebook và Google - và có vẻ như tại sao chúng ta lại cần Quảng cáo Unity? Nhưng bạn cần hiểu rằng các mạng quảng cáo này có thể hoạt động khác nhau ở các quốc gia khác nhau. Tương đối mà nói thì có các nước Cấp 1 (Mỹ, Canada, Úc); Có các quốc gia Cấp 2 (Châu Á), có các quốc gia Cấp 2 (Ấn Độ, Brazil). Mạng quảng cáo có thể hoạt động khác nhau trong đó. Loại quảng cáo được sử dụng cũng có vấn đề. Đây có phải là loại quảng cáo thông thường hay quảng cáo “có thưởng” - chẳng hạn như khi để tiếp tục từ cùng một vị trí sau khi trò chơi kết thúc, bạn cần xem một quảng cáo. Các loại quảng cáo khác nhau, những người khác nhau. Ở một số quốc gia, một mạng quảng cáo hoạt động tốt hơn, ở những quốc gia khác, mạng quảng cáo khác. Và xin lưu ý thêm, tôi được biết rằng việc tích hợp AdMob của Google phức tạp hơn so với Unity.
Nghĩa là, nếu bạn đã tạo trò chơi trong Unity thì bạn sẽ tự động được tích hợp vào Unity Ads. Sự khác biệt là sự dễ dàng tích hợp. Tôi có thể khuyên gì: có một thứ gọi là hòa giải; nó có các vị trí khác nhau: bạn có thể đặt vị trí trong “thác nước” cho các vị trí quảng cáo. Ví dụ: bạn có thể nói thế này: Tôi muốn Facebook được hiển thị trước, sau đó là Google, sau đó là Unity. Và nếu Facebook và Google quyết định không hiển thị quảng cáo thì Unity sẽ làm như vậy. Bạn càng có nhiều mạng quảng cáo thì càng tốt. Đây có thể được coi là một khoản đầu tư, nhưng bạn đang đầu tư vào nhiều mạng quảng cáo khác nhau cùng một lúc.
Bạn cũng có thể nói về những điều quan trọng tạo nên sự thành công của chiến dịch quảng cáo. Trên thực tế, không có gì đặc biệt ở đây: bạn cần đảm bảo rằng quảng cáo có liên quan đến nội dung ứng dụng của bạn. Ví dụ: bạn có thể tìm kiếm "quảng cáo ứng dụng mafia" trên YouTube và xem quảng cáo có thể không tương ứng với nội dung như thế nào. Ngoài ra còn có một ứng dụng tên là Homescapes (hay Gardenscapes?). Điều quan trọng là liệu chiến dịch có được thiết lập chính xác hay không: để quảng cáo bằng tiếng Anh được hiển thị cho khán giả nói tiếng Anh và bằng tiếng Nga cho khán giả nói tiếng Nga. Rất thường có những sai sót trong việc này: mọi người chỉ đơn giản là không hiểu nó, họ cài đặt nó một cách ngẫu nhiên.
Bạn cần tạo nhiều video thú vị khác nhau, nghĩ về định dạng, nghĩ về tần suất cập nhật chúng. Ở các công ty lớn, những người đặc biệt sẽ làm việc này - người quản lý thu hút người dùng. Nếu bạn là một nhà phát triển duy nhất, thì bạn không cần điều này hoặc bạn cần nó sau khi đạt được mức tăng trưởng nhất định.
Kế hoạch tương lai của bạn là gì?
Vẫn đang làm việc ở nơi tôi đang ở. Có thể tôi sẽ nhận được quốc tịch Phần Lan - điều này có thể thực hiện được sau 5 năm cư trú (nếu dưới 30 năm, bạn cũng cần phải đi phục vụ, nếu người đó chưa làm điều này ở nước khác).
Tại sao bạn chuyển đến Phần Lan?
Đúng, đây không phải là quốc gia phổ biến để các chuyên gia CNTT chuyển đến. Nhiều người chuyển đi cùng gia đình vì ở đây có những phúc lợi xã hội tốt - nhà trẻ, nhà trẻ và nghỉ thai sản cho cả cha lẫn mẹ. Tại sao tôi lại tự mình di chuyển? Tôi chỉ thích ở đây thôi. Tôi có thể thích nó ở bất cứ đâu, nhưng Phần Lan khá gần gũi về mặt văn hóa; Tất nhiên, có những khác biệt với Nga, nhưng cũng có những điểm tương đồng. Cô ấy nhỏ bé, an toàn và sẽ không bao giờ dính vào bất kỳ rắc rối lớn nào. Đây không phải là một nước Mỹ thông thường, nơi bạn có thể có một tổng thống không được ưa thích, và điều gì đó sẽ bắt đầu vì điều này; chứ không phải Anh, nước đột ngột muốn rời EU, và cũng sẽ có vấn đề. Chỉ có 5 triệu người ở đây. Ngay cả với dịch virus corona, Phần Lan đã đối phó khá tốt so với các nước khác.
Bạn có dự định quay trở lại Nga không?
Tôi chưa định làm vậy. Không có gì có thể ngăn cản tôi làm điều này, nhưng tôi cảm thấy thoải mái khi ở đây. Hơn nữa, nếu tôi làm việc ở Nga, tôi sẽ phải đăng ký với quân đội và có thể phải nhập ngũ.
Về các chương trình thạc sĩ ở Phần Lan
Không có gì đặc biệt. Nếu nói về nội dung bài giảng thì đó chỉ là một bộ slide; có tài liệu lý thuyết, một buổi hội thảo với thực hành, nơi lý thuyết này được mài giũa, sau đó là một bài kiểm tra về tất cả các tài liệu này (lý thuyết và nhiệm vụ).
Tính năng: họ sẽ không bị trục xuất khỏi chương trình thạc sĩ. Nếu bạn không vượt qua kỳ thi, bạn sẽ phải tham gia khóa học này trong học kỳ tiếp theo. Chỉ có giới hạn về tổng thời gian học: đối với bằng cử nhân – không quá 7 năm, đối với bằng thạc sĩ – 4 năm. Bạn có thể dễ dàng hoàn thành mọi thứ trong hai năm, ngoại trừ một khóa học và kéo dài trong 2 năm hoặc học tập.
Công việc ở Moscow và ở Phần Lan có khác nhau lắm không?
Tôi sẽ không nói. Cùng các công ty CNTT, nhiệm vụ giống nhau. Về mặt văn hóa và đời sống, nó thuận tiện, nơi làm việc ở gần, thành phố nhỏ. Cửa hàng tạp hóa cách tôi một phút, phòng tập thể dục cách ba phút, cơ quan cách tôi XNUMX phút, đến từng nhà. Tôi thích kích thước; Tôi chưa bao giờ sống ở những thành phố ấm cúng như vậy trước đây, nơi mọi thứ đều trong tầm tay. Thiên nhiên tươi đẹp, bãi biển nằm gần đó.
Nhưng xét về mặt công việc, tôi nghĩ mọi thứ dù cộng hay trừ đều như nhau. Về thị trường lao động CNTT ở Phần Lan, liên quan đến machine learning, một số lưu ý rằng đối với các chuyên ngành liên quan đến ML thì phải có bằng Tiến sĩ hoặc ít nhất là thạc sĩ. Tôi tin rằng điều này sẽ thay đổi trong tương lai gần. Ở đây vẫn còn một định kiến: nếu bạn có bằng cử nhân thì không thể trở thành chuyên gia được đào tạo, nhưng nếu bạn có bằng thạc sĩ thì bạn có chuyên môn và có thể làm việc. Và nếu bạn có bằng Tiến sĩ thì mọi thứ hoàn toàn ổn và bạn có thể nghiên cứu về CNTT. Mặc dù, đối với tôi, có vẻ như ngay cả những người đã hoàn thành bằng Tiến sĩ cũng có thể chưa hòa nhập hoàn toàn với ngành và có thể không hiểu rằng ngành này không chỉ có các thuật toán và phương pháp mà còn có cả kinh doanh. Nếu bạn không hiểu về kinh doanh thì tôi không biết làm cách nào bạn có thể phát triển một công ty và hiểu cách toàn bộ hệ thống tổng hợp này hoạt động.
Vì vậy ý tưởng chuyển sang học cao học và tìm việc làm ngay là khá khó khăn; nếu bạn chuyển đến Phần Lan với bằng cử nhân, bạn sẽ là một kẻ vô danh. Bạn cần phải có một số kinh nghiệm làm việc để nói: Tôi đã làm việc tại Yandex, Mail, Kaspersky Lab, v.v.
Làm thế nào để sống với 500 EUR ở Phần Lan?
Bạn có thể sống. Nếu bạn là sinh viên, bạn cần hiểu rằng bạn sẽ không có học bổng; EU có thể cung cấp tiền nhưng chỉ dành cho sinh viên trao đổi. Nếu bạn đang theo học tại một trường đại học ở Phần Lan, thì bạn cần hiểu mình sẽ sống như thế nào. Có một số lựa chọn; nếu bạn đăng ký vào chương trình thạc sĩ với bằng tiến sĩ (nghĩa là đồng thời theo học chương trình thạc sĩ và tiến sĩ), thì ngay từ năm đầu tiên bạn sẽ thực hiện công việc nghiên cứu và nhận tiền cho việc đó.
Nhỏ, nhưng nó sẽ đủ cho sinh viên. Lựa chọn thứ hai là một công việc bán thời gian; ví dụ, tôi là trợ giảng cho một khóa học nhất định và kiếm được 400 EUR mỗi tháng.
Nhân tiện, Phần Lan có những phúc lợi dành cho sinh viên rất tốt. Bạn có thể chuyển vào ký túc xá với giá 300 hoặc 200 EUR mỗi phòng, bạn có thể ăn trong căng tin sinh viên với giá cố định (mọi thứ bạn đặt trên đĩa của mình là 2.60 EUR). Một số cố gắng ăn sáng, trưa và tối trong phòng ăn với giá 2.60; nếu bạn làm điều này, bạn có thể sống với 500 EUR. Nhưng đây là mức tối thiểu.
Bạn có thể đi đâu nếu muốn trở thành lập trình viên?
Bạn có thể đăng ký vào Khoa Khoa học Máy tính của Trường Kinh tế Cao cấp, Viện Vật lý và Công nghệ Moscow - FIVT và FUPM, hoặc Ủy ban Khoa học Máy tính và Máy tính của Đại học Quốc gia Moscow chẳng hạn. Bạn cũng có thể tìm thấy thứ gì đó ở St. Petersburg. Nhưng tôi không biết chính xác tình hình của máy học, hãy thử tìm kiếm chủ đề này trên Google.
Tôi muốn nói rằng để trở thành một lập trình viên, chỉ đào tạo thôi là chưa đủ. Điều quan trọng là phải là một người hòa đồng, dễ chịu khi nói chuyện để có thể liên lạc nhanh nhất có thể. Người liên hệ có thể quyết định. Lời giới thiệu cá nhân cho một công ty mang lại lợi thế rõ ràng so với những ứng viên khác; bạn có thể đơn giản bỏ qua bước sàng lọc của nhà tuyển dụng.
Đương nhiên, cuộc sống ở Phần Lan không hoàn toàn tuyệt vời - tôi chuyển đi và mọi thứ ngay lập tức trở nên tuyệt vời. Bất cứ người di cư nào cũng gặp phải cú sốc văn hóa. Các quốc gia khác nhau có những con người khác nhau, tâm lý khác nhau, luật pháp khác nhau. Ví dụ, ở đây bạn cần phải tự lo thuế - tự mình điền vào thẻ thuế; mua ô tô, thuê nhà—nhiều việc diễn ra theo cách khác nhau. Sẽ khá khó khăn nếu bạn quyết định chuyển đi. Người dân ở đây không hòa đồng lắm, thời tiết giống như ở St. Petersburg - vào tháng 1-2 có thể có XNUMX-XNUMX ngày nắng. Một số thậm chí còn bị trầm cảm ở đây; họ đến với sự tự tin rằng họ rất cần thiết ở đây, nhưng điều này hóa ra không phải vậy, và họ cần kiếm tiền bằng cách chơi theo luật của người khác. Nó luôn luôn là một rủi ro. Luôn có khả năng bạn sẽ phải quay lại vì bạn không phù hợp.
Bạn sẽ đưa ra lời khuyên gì cho các lập trình viên đầy tham vọng?
Tôi khuyên bạn nên cố gắng càng nhiều càng tốt để hiểu điều gì thực sự khiến bạn quan tâm. Cố gắng đừng mắc kẹt trong một lĩnh vực: thử phát triển Android, giao diện người dùng/phụ trợ, Java, Javascript, ML và những thứ khác. Và, như tôi đã nói, bạn cần phải năng động, liên lạc, quan tâm đến những gì đang xảy ra; bạn bè, đồng nghiệp, người quen đang làm gì. Đi đến hội thảo, hội thảo, bài giảng, gặp gỡ mọi người. Càng có nhiều kết nối, bạn càng dễ hiểu những điều thú vị đang diễn ra.
Unity còn được sử dụng ở đâu ngoài trò chơi?
Unity đang cố gắng ngừng trở thành một công cụ trò chơi thuần túy. Ví dụ: nó được sử dụng để hiển thị video CGI: chẳng hạn như nếu bạn đang phát triển một chiếc ô tô và muốn tạo một quảng cáo, tất nhiên bạn sẽ muốn tạo một video hay. Tôi nghe nói Unity cũng được sử dụng để lập kế hoạch kiến trúc. Nghĩa là, bất cứ nơi nào cần trực quan hóa, Unity có thể được sử dụng. Nếu bạn google, bạn có thể tìm thấy những ví dụ thú vị.
Nếu bạn muốn đặt câu hỏi, vui lòng tìm tôi trên tất cả các mạng xã hội.
Chuyện gì đã xảy ra trước đây
- Sania Galimova, nhà tiếp thị tại RUVDS - cách sống và làm việc với chẩn đoán tâm thần. . .
- .
- .
Nguồn: www.habr.com