От математического моделирования до Data Quality Engineer

Каким был твой профессиональный опыт до того, как ты перешел в сферу технологий?  

У меня большой опыт в создании математических имитационных моделей. Когда я работал в консалтинге, я применял методологию моделирования системной динамики в многочисленных бизнес-сферах, включая оптимизацию производственных процессов в аэрокосмической отрасли. Кроме того, я строил стратегические модели для ходовых потребительских товаров и разрабатывал динамические сценарные модели для стресс-тестирования финансовых бизнес-планов больших инвестиционных проектов.  

Мой профессиональный путь сделал крутой поворот, когда я возглавил национальную спортивную федерацию. Я вел переговоры со спонсорами, подавал заявки на гранты, запускал программы развития тренеров и судей, а также организовывал общенациональные спортивные мероприятия. Когда моя «спортивная» карьера завершилась, я очень хотел вернуться в бизнес, в частности в ІТ. 

Что подтолкнуло тебя зарегистрироваться на программу Data Analytics Engineering? 

Я понимал, чтобы вернуться в ІТ, мне нужно обновить навыки и получить новые знания, ведь эта отрасль постоянно развивается. Мои предыдущие проекты по моделированию и консалтингу показали мне ценность данных, поэтому пересечение между аналитикой данных и инженерией было для меня перспективным направлением.  

Что в обучении понравилось тебе больше всего? 

Я с удовольствием учился по направлению Data Analytics Engineering, на этой программе моя любовь к изучению технологий и готовность к вызовам раскрылись в полной мере. Хорошо структурированный учебный план с интересными заданиями, встречи с ментором и активное студенческое сообщество – программа полностью отвечала моим образовательным запросам и мотивировала меня.  

Самым ценным, что я получил от обучения, было улучшение моих навыков написания кода, особенно на Python и SQL, а также освоение практических методов разработки программного обеспечения. Теперь я применяю эти навыки в моей повседневной работе и реализации других идей, связанных с технологиями. Особенно интересным и практичным было проектирование и внедрение хранилища данных. 

Возникали ли трудности во время обучения? 

Сложнее всего было совмещать учебу и мои рабочие обязанности, включая командировки. Это было непросто, но я вполне эффективно со всем справился.  

Как ты стал Data Quality Engineer?  

Переход из стажеров в инженеры качества данных прошел без проблем. Мне повезло сразу попасть на реальный проект под руководством опытного ментора. По сравнению с программой темп был помедленнее, что тоже облегчило процесс перехода.  

Когда я присоединился к компании, меня приятно удивило то, насколько разнообразна наша команда, в которой работают люди с разным опытом, из разных стран. Это способствует личностному росту и стимулирует инновационность идей. Компания инвестирует в развитие сотрудников даже больше, чем я ожидал. Различные сообщества и группы по интересам дают отличную возможность взаимодействовать с коллегами и расширять мои знания.  

Какие твои главные достижения в ІТ сфере?  

Одним из самых ярких впечатлений стали хакатоны компании, в которых я участвовал после того, как присоединился к неформальному сообществу Gen-AI. Эти хакатоны активизировали мое обучение, потому что побудили меня читать, учиться и превращать знания в практический опыт. Хотя мы не выиграли первый хакатон, наше решение получило почетный приз и заинтересовало представителей бизнеса.  

В начале этого года я присоединился к еще одному хакатону Gen-AI с другой командой, и на этот раз наше решение GenAI Information Synthesis Terminal заняло первое место. Этот опыт помог мне осознать огромный потенциал больших языковых моделей (LLM). Универсальность этих моделей действительно впечатляет, а возможности для исследования безграничны. Мое понимание больших языковых моделей расширилось благодаря участию в неформальном клубе и хакатонах, что также позволило мне по-новому взглянуть на решения, которые раньше считались научной фантастикой. 

Какие у тебя сейчас цели по совершенствованию знаний и навыков у области данных? 

Чтобы расти профессионально и быть в курсе последних тенденций и технологий в области качества данных и управления данными, я прежде всего учусь у своих более опытных коллег и дополняю это обучением с менторами, вебинарами от сообществ, в которых я участвую, и сессиями по обмену знаниями.  

Сейчас я участвую в программе под руководством ментора, «PySpark для инженеров качества данных». В будущем планирую углубиться в большие данные, возможно, пройти программу сертификации в облачных технологиях. Я также хочу расширить свои знания в области генеративного ИИ, много читаю на эту тему, посещаю вебинары и хакатоны. 

Что ты посоветовал бы будущим стажерам?  

Мой совет – присоединяйтесь к программе без колебаний, если вас увлекают безграничные возможности данных. С самого начала программы старайтесь получить максимум от учебных материалов и применяйте приобретенные навыки как можно больше. Всегда стремитесь к большему, чем просто выполнить задание, бросайте себе вызов. Сотрудничество и активное общение с коллегами-студентами ощутимо улучшить ваш образовательный опыт. Помните, что непрерывное обучение и постоянные вызовы самому себе – это краеугольные камни роста в карьере, связанной с технологиями.  

Вдохновила история Вайдотаса? Регистрируйся на наши программы в области данных, чтобы начать собственную успешную карьеру.