Как найти работу мечты в IT без опыта: большой гайд по трудоустройству

Григорий Соколов

Поиск работы в ИТ-сфере может быть непростым, особенно если вы находитесь на карьерном старте и у вас пока совсем мало опыта. С какими трудностями сталкиваются начинающие специалисты при поиске работы? Как повысить свои шансы получить оффер? В этой статье я собрал все советы из личного опыта — расскажу, как откликаться на вакансии, проходить собеседование и говорить о зарплате.

Всем привет! Я Григорий Соколов, руководитель направления ИИ, Senior data scientist и product owner платформы прикладного ИИ Baum AI. Также я веду лекции в МГТУ им. Н.Э. Баумана по дисциплинам анализ данных, машинное обучение и нейронные сети.

Многие из моих студентов сталкиваются с трудностями при поиске работы или стажировки. Вопрос, как же найти работу начинающему специалисту, задают мне чаще любых других. Именно поэтому я решил написать этот гайд — чтобы все, кто недавно закончил учебу и пока не работал на реальных проектах, смогли упростить и ускорить процесс получения работы. Надеюсь, этот материал будет для вас полезен. Если у вас остались вопросы после прочтения — их можно задать в моем телеграм-канале: t.me/Data2good_chat

Вы прошли обучение — что дальше?

Отдохните

Отдых после завершения обучения важен, так как позволяет вашему мозгу и телу восстановиться и справиться с нагрузкой, которая была во время учебы. Это необходимый и важный процесс обучения, которым я бы не рекомендовал пренебрегать. Поэтому возьмите тайм-аут на неделю и восстановите силы — так вам будет проще взяться за новые задачи, сохранить продуктивность и эффективность.

Похвалите себя

Хотя в нашем обществе не слишком принято хвалить себя, на мой взгляд, похвала — один из лучших способов укрепить ваше самоуважение и повысить мотивацию для достижения целей в будущем. А еще, похвалив себя, вы сможете увидеть свои сильные стороны, справиться с чувством беспокойства или тревоги, которые могут возникнуть после обучения.

Помечтайте

Мечтать о карьере важно — ведь это помогает сфокусироваться на том, чего вы реально хотите достичь и какими навыками и ресурсами для этого обладаете. Когда вы ясно представляете свои карьерные мечты и цели, это помогает лучше понять, какие шаги нужно сделать, чтобы добиться успеха. Поэтому мечтайте — обязательно. Мечты дают фокус, а без них вы можете распылять свои силы на неважные для вас проекты.

Поиск работы — это тоже работа

Хотя многим кажется, что достаточно отправить пару резюме и после этого работа мечты найдет вас сама, это заблуждение. На самом деле, для поиска работы необходимы такие же усилия и дисциплина, как и для самой работы. Поиск работы требует плана действий, установления конкретных целей и настойчивости в их достижении. Кроме того, вам нужно научиться продавать свои навыки и квалификацию, чтобы выделиться среди других кандидатов.

Важно выделять время и ресурсы на поиск работы ежедневно. Поиск вакансий, составление резюме, подготовка к собеседованию, нетворкинг — все это необходимые задачи, без которых вам будет трудно получить оффер.

Теперь расскажу в деталях, как выстроить поиск работы и какие шаги помогут упростить и ускорить этот процесс.

Шаг 1. Выбираем нишу и должность

Выбор ниши — ключевой этап, от которого вы будете строить всю вашу последующую карьерную стратегию.

Выбирайте специальность Data scientist, если вам интересно анализировать данные и использовать их для принятия решений. Такая работа подойдет тем, кто разбирается в математике и статистике, хочет работать с базами данных и большими объемами данных, а также разрабатывать алгоритмы машинного обучения. Учитывайте, что Data scientist — не только аналитик, но и коммуникатор. Это значит, что вам нужно будет объяснять сложные концепции и результаты вашей работы неспециалистам, включая ваше будущее руководство.

Выбирайте специальность Data engineer, если вам нравится создавать и оптимизировать инфраструктуру для хранения, обработки и передачи данных, а также решать сложные технические задачи. Такая работа подойдет тем, кто разбирается в инструментах для работы с данными, такими как базы данных, распределенные системы, ETL-инструменты и облачные вычисления.

Самые трендовые направления

NLP (Natural Language Processing)

Создание алгоритмов и приложений, которые позволяют компьютеру «понимать» и обрабатывать естественный язык так, как это делает человек. NLP включает такие задачи, как определение частей речи, извлечение ключевых слов и фраз, классификация текстов, анализ тональности и смысла, машинный перевод и генерация текста. Применяют NLP для самых разных задач — от анализа комментариев в соцсетях до разработки AI-моделей для автоматического создания текстов.

CV (computer vision)

Разработка методов и алгоритмов для обработки и анализа изображений и видео. Цель CV — создание систем, которые могут «видеть» и «понимать» мир вокруг нас так же, как это делает человек. Для этого применяются методы обработки изображений, распознавания образов, машинного обучения и другие технологии. CV применяется в разных областях, таких как медицина, промышленность, автомобильный транспорт и робототехника. С помощью CV решают задачи автоматизации производства, повышения безопасности систем или комфорта в жизни людей.

ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer)

ChatGPT — это модель компьютерного обучения на основе архитектуры GPT, обученная на огромном объеме текстов данных. ChatGPT используется для ведения диалога с человеком на базе генеративного моделирования, где ответы на вопросы даются на основе контекста и прошлого диалога. Модель используют в разных приложениях и сервисах — например, чат-ботах, виртуальных помощниках и приложениях для обучения языкам.

Самые высокооплачиваемые направления

Каждое из перечисленных ниже направлений в 2023 году пользуется высоким спросом на рынке труда. Средняя зарплата на рынке для этих позиций — примерно от 70 000 до 200 000 рублей в месяц. В Москве и Санкт-Петербурге зарплата может достигать 300 000 рублей в месяц. В США средняя зарплата специалистов составляет около $100 000–120 000 в год. В зависимости от региона она может варьироваться от $70 000 до $200 000 в год и более. Точный уровень зарплаты зависит от многих факторов, среди которых ваши навыки и уровень квалификации.

Вот пять направлений в Data Science, которые пользуются наибольшим спросом сегодня:

Информационная безопасность — защита информации от несанкционированного доступа и других угроз;
Поиск аномалий в трафике — обнаружение необычных или потенциально вредоносных паттернов в сетевом трафике, которые могут указывать на наличие кибератак или других киберугроз;
Обучение роботов — разработка и обучение алгоритмов и моделей, с помощью которых роботы выполняют определенные задачи;
GPT — разработка и исследование ИИ;
Обучение автопилота — разработка и обучение моделей для использования в автономных транспортных средствах — например, беспилотных автомобилях.

Шаг 2. Строим карьерную стратегию

Карьерная стратегия поможет вам определиться с вашими профессиональными целями и направлениями для развития. Со стратегией вам будет проще выявить свои сильные стороны и сохранять мотивацию при поиске и в процессе работы.

Важный раздел вашей стратегии — это карьерный план, в котором вы определяете путь и сроки вашего развития. План можно составить как на несколько месяцев, так и на 3 или 5 лет.

Что включить в план:

анализ вашего текущего положения, сильных и слабых сторон;
конкретные цели, которых вы хотите достичь в конкретные сроки;
действия, которые нужно совершить для достижения цели;
стек технологий и навыков, которые понадобятся для достижения цели;
бюджет и другие необходимые ресурсы;
регулярная оценка результатов для анализа прогресса.

Шаг 3. Изучаем стек технологий

В каждом направлении требуется разных стек технологий, которые нужно уметь использовать в работе.

Например, вот требования для реальной вакансии Data Scientist в Москве:

использование алгоритмов работы с табличными пространственными данными, временными рядами, аудио, текстами, гео процессами;
Python3, включая стек библиотек для работы с машинным обучением
общение с бизнесом по проектам машинного обучения, ориентация на бизнес результат, для senior дополнительный опыт управления проектами, в которых участвует несколько команд;
sql, jupyter, pycharm, git, jira, confluence.

Вот требования для вакансии Data engineer в Москве:

Работа с данными:

знание SQL — простые запросы, Join`ы, агрегаты, группировки, вложенные запросы;
знание python: стандартные структуры данных (dict, list, set, модуль collections), pandas, numpy, h5py;
опыт работы с Hadoop (Hive, Spark, HBase) является плюсом

Моделирование:

Feature Engineering: методы оценки значимости и отбора признаков, методы уменьшения размерности, приемы работы с текстом
Model — умение различать основные классы задач (регрессия, классификация, кластеризация) и формулировать бизнес-задачу в их терминах. Знать основные методы и знать api по их использованию
Python — sklearn, numpy, scipy, xgboost (в порядке убывания приоритета).

Evaluation:

умение различать методы оценки качества модели под основные классы задач и понимать плюсы и минусы их применения. (f1, precision, recall, roc auc, mse, rmse, silhouette);
опыт работы с инструментами для организации и автоматизации работы: GridSearch, pipelines, ide, git, Jira, Confluence;
понимание методологии Agile и DevOps;
владение английским языком на уровне чтения технической документации.

Выбрав подходящее направление для развития, составьте чек-лист навыков, которые у вас есть и которые вам нужно развить. Это поможет понять, какие пробелы «подтягивать», чтобы достичь ваших целей.

Шаг 4. Подтягиваем пробелы

Что именно изучать на этом этапе, зависит от выбранного вами направления и ваших текущих знаний. Я могу дать два универсальных совета, которые подойдут независимо от ниши и вашей квалификации.

Подготовиться по теории. Данный пункт может включать разные области для проработки в зависимости от направления. Сюда может входить, например, освоение нужного языка программирования или изучение библиотек для Data Science.

Изучить несколько практических кейсов на Kaggle. На Kaggle представлены реальные кейсы из самых разных областей. Разбор этих кейсов поможет вам понять, как компании используют Data Science на практике для решения самых разных задач. Не советую пропускать этот пункт — анализ кейсов действительно может помочь получить ясное представление о вашей будущей работе и повысить вашу уверенность в своих силах на собеседовании.

Шаг 5. Составляем правильное резюме

Чтобы привлечь внимание работодателя и иметь возможность выбирать среди нескольких вакансий, важно правильно составить резюме. По сути резюме — это краткое (не больше двух страниц) и ясное описание ваших навыков и способностей. Нельзя делать формальное резюме, ведь по сути это — ваша главная презентация собственных умений, на основе которой работодатель будет принимать решение о вашем найме.

На основе этого документа любая компания сможет:

быстро с вами познакомиться;
понять, как использовать ваши навыки и опыт в компании;
просто познакомиться «на будущее»;
пообщаться с реальным человеком, чтобы убедиться, что он действительно сделал все, что описал в резюме.

Опыт работы и навыки

Хорошее резюме отвечает на три вопроса: «Что хочу? Что могу? Почему я буду лучшим в этой роли?»:

Что хочу? Ответом будет желаемая должность.
Что могу? Это краткий блок про ваши ключевые навыки, которые резюмируют ваш опыт. Здесь нужно отразить ваши знания и умения в соответствии с желаемой должностью, а также стаж. Добавьте в этом блоке и ссылку на портфолио.
Почему я буду лучшим в этой роли? Вместо простого перечисления фактов лучше показать историю вашего карьерного развития. Для каждого места работы опишите, за что вы отвечали, в каких проектах принимали участие и над какими задачами работали. Если у вас нет опыта, опишите ваши учебные кейсы и проекты с учебных курсов. Главное, чтобы работодатель увидел, что задачи из кейса похожи на реальные задачи его компании. Например, если компания работает с алгоритмами компьютерного зрения, добавьте кейс, в котором вы применяли эту технологию.

Образование и блок «Обо мне»

Укажите в резюме информацию о вашем образовании, включая сертификаты и курсы. Также добавьте блок «Обо мне» — в нем опишите ваши личные качества, принципы, увлечения и пожелания к новой работе. Например, можно рассказать, какие рабочие задачи вам нравятся или с какими инструментами вы хотели бы поработать.

Сопроводительное письмо

Этот документ поможет вам в сжатой форме презентовать ваши навыки и показать, что вы соответствуете вакансии. Хотя многие думают что письмо — это просто дань деловой переписке, на самом деле это ваша возможность «продать себя» до открытия резюме и показать вашу заинтересованность в проекте, а еще выделиться среди других кандидатов.

Сопроводительное письмо должно отвечать на вопрос: «Почему именно этот кандидат подойдет нашей компании?». Оно должно дополнять, а не повторять резюме. Давайте конкретную информацию о названии позиций, навыках или сфере деятельности. Пишите кратко и не включайте в резюме информацию, которая не относится к вакансии. Например, если раньше вы работали в продажах, а сейчас стали специалистом по Data Science, упоминать о прошлом опыте не стоит.

Шаг 6. Регистрируем аккаунт на Github.com

При поиске работы стоит использовать все возможности — не только агрегаторы вакансий типа hh.ru, но и другие платформы. Github.com — одна из лучших площадок, где можно делиться собственным опытом.

Зарегистрируйте ваш профиль на github.com и опубликуйте свое небольшое портфолио. Так вы сможете продемонстрировать ваши навыки, примеры кода и опыт работы. Не забрасывайте Github и время от времени публикуйте новые проекты — при регулярной активности эта площадка может стать вашей визитной карточкой и помочь вам найти работу.

Для примера покажу свой профиль на Github — хотя он далек от идеала, я стараюсь вести его регулярно и публиковать новые проекты. Кстати, подпишитесь, чтобы следить за моими проектами и активностями :)

Шаг 7. Собираем правильное портфолио

В портфолио должен быть уклон именно на ту специализацию, на которую вы подаете резюме. Например, если ищете работу в области анализа данных, в портфолио должны быть примеры проектов по прогнозированию, кластеризации или классификации данных.

Что еще должно быть в каждом портфолио:

описание ваших проектов;
код для проектов;
описание вашего подхода к решению задач для каждого проекта;
результаты работы и (желательно) визуализация данных;
ссылки на исходные данные и ресурсы, которые вы использовали.

Еще одна идея в вашу копилку: соберите link-лист со ссылками на ваши проекты и работы, которые могут находиться на разных платформах (Kaggle, GitHub, Medium). Это упростит навигацию по портфолио и обеспечит быстрый доступ к проектам и ресурсам. Также link-лист можно использовать для группировки проектов по темам или технологиям.

В идеале ваше портфолио должно демонстрировать работодателю, что вы стремитесь к профессиональному развитию. Также он хочет увидеть существующую динамику вашего развития — ведь когда у вас нет опыта, компании неизбежно будут обращать внимание на ваш энтузиазм. Показать динамику развития можно именно через ваши проекты: аккаунт на GitHub, сайт-визитку с выполненными работами или профиль на Kaggle.

Типичные ошибки, которые я встречаю в портфолио:

неясность целей — непонятно, какие цели были поставлены на проекте;
нехватка контекста — нет деталей о том, что именно делал кандидат и какие были результаты;
мало проектов — для позиции джуна нескольких проектов в портфолио будет достаточно, но если вы устраиваетесь мидлом или сеньором, этого может быть мало;
неактуальные проекты — не по тематике вакансии или не отражающие больше ваши текущие навыки;
неинформативные названия проектов — по названию должно быть понятна суть работы, иначе непонятно, о чем ваш проект;
нехватка деталей — в этом случае можно решить, что вы не уделяли достаточного внимания вашим работам.

Шаг 8. Создаем свою мини CRM по трудоустройству

К поиску работы нужно подходить так же, как и к бизнес-партнерству. Работодатель — это клиент, которому вы хотите предложить наши услуги. Чтобы ваше бизнес-партнерство было успешным и вы получили оффер, вам нужно знать все о требованиях компании и о том, что она ищет в своих потенциальных кандидатах.

Поможет вам в этом CRM система — она систематизирует ваши контакты с потенциальными работодателями и отражает, как вы с ними взаимодействовали. CRM поможет удобно хранить данные о вакансиях, контролировать общение с работодателем и избежать повторной отправки резюме.

При деловой переписке с работодателем проявляйте инициативу: отправляйте резюме, задавайте вопросы о вакансиях. Не стесняйтесь спросить, каких знаний вам не хватает и что конкретно нужно подтянуть — это покажет ваши желание развиваться. При этом не стоит переходить границы и быть навязчивыми. Если вы будете беспокоить работодателя слишком часто, это может его отпугнуть и снизить ваши шансы на получение оффера.

Шаг 9. Откликаемся на вакансии

Вы можете отправлять резюме в три типа компаний: крупные, небольшие или стартапы. Все они отличаются — структурой и возможностями для вашей карьеры:

в маленьких компаниях вас ждет быстрый рост, многозадачность и интересные задачи;
в крупных компаниях вы получите стабильную зарплату и много бонусов, но при этом здесь выше риск быстрого выгорания и следовательно, частой смены одной компании на другую;
в стартапах есть вероятность разбогатеть, но она не так велика, ведь стартапы «выстреливают» достаточно редко.

Когда откликаетесь на вакансию, изучите особенности компании в интернете. В сопроводительном письме также можно ненавязчиво намекнуть о вашем знакомстве с компанией. Так вы покажете свою заинтересованность и повысите шансы, что вас пригласят на собеседование.

В Москве каждый день публикуются около 2 000–2 500 вакансий в data science. Следовательно, если вы будете обрабатывать по 100 вакансий в день, что я и рекомендую делать, за месяц вы обработаете их все.

Воронка конверсии составляет около 2–3% — это значит, что для получения работы вам нужно пройти около 100 собеседований. В среднем при таких темпах вы будете проходить около 5 собеседований в неделю, 20 в месяц и 100 за полгода. Но если вы будете действовать согласно этому гайду, то с очень высокой вероятностью получите работу гораздо раньше.

Как правильно ответить на отклик:

поблагодарите работодателя за интерес к вам и за рассмотрение вашего резюме;
подтвердите, что вы все еще заинтересованы в вакансии;
согласуйте время для собеседования;
уточните, кто будет проводить собеседование;
поищите работников компании в интернете, познакомьтесь с ними и, если они пойдут на контакт, задайте им интересующие вопросы.

Шаг 10. Готовимся к собеседованию

Подготовка к собеседованию включает в себя несколько этапов:

Изучите проблематику компании. Проведите исследование компании, с которой у вас будет интервью. Изучите сайт, данные о продуктах, услугах, целях, миссии и ценностях работодателя. Еще можно поискать новости о компании в сети, включая блоги и соцсети. Это поможет понять, какие проекты ведутся и какие вопросы могут возникнуть на собеседовании.
Подготовьте теорию по тематике компании. Важно изучить теоретические основы, связанные с работой в данной компании. Это могут быть специализированная литература по тематике компании, отчеты или описание процессов работы. Изучив теорию, вы будете лучше понимать, какие задачи вам предстоит решать и какие методы для этого лучше использовать.
Подготовьте рассказ о себе. На собеседовании вам предстоит кратко рассказать о вашем опыте, навыках и достижениях. При этом помните, что главный фокус все же должен быть на компании и ее проблемах. Не стоит говорить только о себе — задавайте вопросы о компании, ее проектах и задачах.

Как я обычно провожу собеседование как работодатель:

смотрю резюме за пару дней до собеседования;
анализирую релевантные навыки кандидата;
анализирую опыт, соответствующий этим навыкам;
на собеседовании рассказываю о нас и компании, о формате работы и задачах, которые мы решаем;
задаю вопросы о релевантном опыте и интересуюсь, как бы человек решил ту или иную задачу;
мне действительно важно, как человек мыслит — именно способность к генерации идей и структуризации их в понятный план действий я ценю больше всего;
я почти никогда не спрашиваю теорию — только самый базис и в разрезе тех задач, которые предстоит решать в компании;
джунам я обычно предлагаю выполнить небольшое тестовое задание — не больше чем на пару часов;
мидлов и сеньоров прошу показать код и GitHub и презентовать проект в формате «проблема — решение — методы решения — результат».

Шаг 11. Проходим собеседование

Что важно учитывать на собеседовании:

Всегда будьте готовы за 15 минут. Заранее имейте ответы на типичные вопросы работодателя. Также проверьте ваше соединение и интернет, чтобы избежать неполадок со связью.
Не опаздывайте на собеседование. Опоздание показывает ваш непрофессионализм и в разы снижает ваши шансы на получение оффера.
Задавайте вопросы о компании. Если работодатель не рассказывает о компании, то можно проявить инициативу и задать вопросы, чтобы узнать больше.
Не спешите рассказывать о себе. Не нужно говорить о себе в начале собеседования — вместо этого узнавайте больше о компании, чтобы своими ответами предложить нужные решения.
Расскажите о релевантном опыте. Важно показать работодателю, что вы знаете, как применить ваши знания и навыки для решения его задач.
Не бойтесь говорить о неудачах и трудностях. Работодатель хочет увидеть, что вы способны решать проблемы и находить выходы из нестандартных ситуаций. Обязательно расскажите и о ваших успехах — где вы учились, какие курсы закончили, какие новые навыки приобрели, а какие планируете освоить в ближайшем будущем.
Не жалуйтесь на другие компании и собеседования. Это может вызвать отрицательное впечатление о вас. Также не переходите границы и не выпрашивайте трудоустройство — это покажет вас как неуверенного в себе человека и вызовет вопросы о вашей квалификации. Вместо этого сфокусируйтесь на задачах компании и на том, как вы можете их решить.

Как торговаться и принимать оффер:

Не спешите соглашаться на оффер. На первый взгляд, может показаться, что вы должны сразу принять оффер или отказаться. Но не стоит спешить с решением — вместо этого о зарплате можно поторговаться.
Торгуйтесь о зарплате. Изменение оклада на 20% в обе стороны от изначального оффера — это нормальный предел.
Уточните зарплатную вилку. Прежде чем соглашаться на озвученную зарплату, можно уточнить диапазон возможных сумм. Это поможет понять гибкость компании в плане условий и возможностей.
Если зарплата ниже ожидаемой, спросите о возможностях для повышения. Это поможет понять, какие шаги вы можете предпринять для увеличения оклада. Возможно, компания сможет предложить другие бонусы, чтобы сделать свой оффер более привлекательным для вас.

Как обработать результаты собеседования:

Не бойтесь отказов. Каждая компания просто ищет своего сотрудника, так же как и вы ищете свою компанию. Поиск работы похож на поиск подходящего партнера в Tinder — с кем-то у вас будет «мэтч», а с кем-то нет.
Анализируйте обратную связь. Я всегда даю обратную связь кандидатам, даже если они не прошли на следующий этап и не получили работу. Так же поступают и многие другие работодатели. Просите обратную связь — ее анализ поможет вам увидеть свои ошибки и лучше подготовиться к следующему собеседованию.
Занесите результаты собеседования в таблицу. Так вы не потеряете данные о собеседовании и получите возможность сравнивать разные вакансии.
Проанализируйте ваши пробелы. После каждого собеседования анализируйте свою подготовку, чтобы понять, где у вас есть пробелы в знаниях или навыках и что можно улучшить, чтобы сократить ошибки на интервью. Это повысит вашу уверенность в себе и увеличит ваши шансы на получение работы.

Советы

Мой последний опыт был следующим: я разослал 80 резюме, из них получил приглашение на 20 собеседований. Затем я выполнил 14 тестовых заданий и получил три оффера. Как видите, поиск работы не ограничивается отправкой пары откликов — чтобы получить желаемый оффер, вам нужно регулярно рассылать резюме и проходить собеседования.

Напоследок — еще пару советов для начинающих специалистов:

Верьте в себя. Изучите свои сильные и слабые стороны, не стесняйтесь демонстрировать свои успехи и навыки. Компании ищут мотивированных и талантливых сотрудников, поэтому ваша уверенность в себе может стать реальным преимуществом.
Обновляйте свои знания. Data Science — быстро развивающееся направление, поэтому важно регулярно изучать новые технологии, чтобы не отставать от других.
Обновляйте портфолио. Это ваш основной маркетинговый документ, который будет демонстрировать работодателям ваше мастерство и опыт работы.
Устанавливайте профессиональные контакты. Общайтесь с другими специалистами, чтобы расширить кругозор и найти новые возможности для работы.