Как проходят стажировки в Яндексе? Опыт работы в офисе и онлайн
Стажировка в Яндексе — это полноценная работа, которая длится от трех до шести месяцев. За это время стажеры по самым разным направлениям от бэкенда до аналитики учатся решать боевые задачи и растут под руководством опытных менторов. Во время стажировки важны не только знания и опыт, но и общение с коллегами, атмосфера и чувство, того, что ты работаешь в команде. Поэтому стажеры всегда работали в офисах Яндекса. Но что делать, когда из-за пандемии стажировки стали проходить онлайн? Валерий Клюкин, студент Факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ и Школы анализа данных, прошел две стажировки: оффлайн осенью 2019 года и онлайн этим летом. Мы расспросили его о разнице между дистанционной и очной работой, и о том, как менялись его ощущения от общения с ментором и командой.
Очная стажировка аналитиком: постоянное общение с ментором и командами
Моя первая стажировка проходила с июля по декабрь 2019 года: тогда я работал аналитиком в группе QA (обеспечения качества) и аналитики Алисы. Я подался через сайт стажировок, прошел все этапы отбора, начиная с онлайн-контеста и заканчивая собеседованием с командой. На эту позицию требовался кандидат с хорошей математической подготовкой и умением программировать на Python, а знание SQL было плюсом. На тот момент я уже закончил второй курс ФКН на «Программной инженерии», писал курсовые проекты на Python. Например, тестирующую систему по английскому языку для первокурсников факультета.
На контесте мне предстояло решить задачи по математике и по программированию, затем проходило интервью по аналитике, на котором я решал задачи по программированию, на теорию вероятности и статистику. Следующим этапом было алгоритмическое интервью, а дальше — общение с командами, на котором я и выбрал свою группу. Не могу сказать, насколько трудно было попасть на стажировку, потому что все задачи были интересными — причем они были не только из области алгоритмов или математики и часто переплетались.
Я выбрал вакансию аналитика потому, что на этой позиции можно посмотреть на работу всей компании
Мне также нравилось, что в работе необходимо применять все то, что учил на теории вероятности, статистике и других занятиях по математическим дисциплинам. Иногда говорят, что математика никогда не пригодится в жизни, но, после стажировки аналитиком, понимаешь, что это не так. Команда встретила отлично, с самого начала дала задачи, благодаря которым я изучил инфраструктуру сервиса. Первые задания сами по себе несложные, они позволяют познакомиться с тем, что тебя окружает, и с процессами, по которым работает твоя команда. Мы ежедневно общались с моим ментором, Эдуардом Власенко.
Очень важно во время стажировки, особенно первой, иметь возможность обратиться к наставнику по любому вопросу
Моей главной задачей было улучшить разметку голосовых запросов к Алисе при помощи машинного обучения. Но было и много небольших задач, будь то эксперименты или подсчет доверительных интервалов для ошибок моделей машинного обучения, которые применяются в Алисе. Помимо hard skills (программирования на Python и SQL и знания математики) на стажировке я улучшил свои soft skills, в частности, навык общения со смежными командами. Во время работы, конечно, возникали и сложные моменты, но команда активно помогала с ними. С Алисой мне работать очень нравилось, потому что это довольно наукоемкий проект, который требует работы многих людей, занимающихся машинным обучением и нетривиальными задачами в программировании. Чувствовать причастность к такому продукту очень круто, особенно, когда ты привносишь в него что-то свое.
Параллельно со стажировкой я поступил в Школу анализа данных. Это уникальное место для тех, кто хочет углубить свои знания в области машинного обучения. Там невероятно сильные преподаватели и студенты, обучаться одно удовольствие. Совмещать учебу в ШАДе и университете осуществимо, но если к этому добавляется еще и работа, то становится сложно. Мы тепло попрощались с группой, и я сфокусировался на учебе.
Дистанционная стажировка разработчиком: гибкий график, но мало общения с коллегами вне работы
После года обучения в Школе анализа данных я решил, что мне лучше подойдет роль разработчика машинного обучения, и, мне кажется, я нашел свое место. В Школе я получил ключевые навыки, которые помогли мне пройти отбор на вторую стажировку: глубинное обучение, машинное обучение и программирование на Python и С++. Если сравнивать с испытаниями на стажировку аналитика, то собеседования на разработчика были более направлены на hard skills, нежели, например, на умение аналитически мыслить.
Опыт первой стажировки мне безусловно помог попасть на вторую, потому что я уже знал, как выглядит процесс собеседования. С одной из команд, в которую я собеседовался, я уже косвенно работал осенью. В результате, я ее и выбрал: в бригаде голосовой активации Алисы уже знали меня, я знал их и понимал, что мне интересно то, чем они занимаются.
Задачи второй стажировки были связаны с улучшением качества голосовой активации Алисы фразой «Алиса» или «Яндекс». Я проводил эксперименты, которые были направлены на улучшение работы нейронных сетей: так, чтобы они решали задачи с наибольшей точностью, и чтобы вычисления были при этом не слишком ресурсоемкими. Я проводил множество экспериментов, пытался улучшить модели, которые работают над этой задачей. Это уже удалось сделать с активационной фразой «Яндекс», а над фразой «Алиса» я еще работаю.
Мы ежедневно созванивались с моим ментором на 15 минут, обсуждали мои задачи и возможные вопросы, а после переписывались в чатах. Когда вся большая команда работает дистанционно, то процессы уже более-менее налажены и общение в личных сообщениях не приносит какого-то дискомфорта. Это уже стало естественной частью рабочего процесса. Дважды в неделю мы общались с командой: обсуждали результаты экспериментов и общие задачи, скидывали обзоры прочитанных статей по тематике голосового распознавания, планы на будущее и самое интересное, что происходило у нас за несколько дней. У нас был хорошо организованный чат в Slack с каналами по разным тематикам, где всегда можно было задать вопрос. Коммуникация была плотной и недостатка в ней я не испытывал.
Во время дистанционной стажировки тоже можно прокачать гибкие навыки: основным инструментом коммуникации было письменное общение, поэтому важно уметь грамотно писать и четко формулировать свои мысли. У нас даже был небольшой курс по soft skills, где нам рассказывали про тайм-менеджмент, публичные выступления, коммуникацию. Было ощущение, что о нас позаботились, помогли выстроить взаимодействие, что очень важно, когда ты находишься в начале своего пути. Хотя все эти лекции были онлайн, мы активно общались и проводили командные выступления. Например, на лекции по публичным выступлениям мы должны были за несколько минут придумать презентацию, а потом представить ее.
Дистанционная стажировка — это еще и хороший способ прокачать тайм-менеджмент: свободного времени больше, но ты должен его продуктивно использовать, чтобы оставаться эффективным
Пришлось учиться отделять рабочее время от отдыха, потому если у тебя открыт рабочий чат и придет очень важное сообщение, то оставить его без внимания уже не получится. Иногда я работал до позднего вечера по собственному желанию, потому что хотел успеть сделать больше.
По чему я скучал, так это по общению с командой вне работы, по разным приятным моментам: мы встречались на обедах, иногда команда выходила куда-нибудь после работы в кафе или бар, я играл со своими знакомыми в настольный теннис в офисе, что помогало мозгу отдохнуть. Вместо этого на дистанционной стажировке мы играли в квизы на эрудицию с другими стажерами и кураторами. Команда стажировок даже организовала для нас день летнего стажера онлайн. Я не смог на нем побывать, но мне рассказывали, что он проходил в формате квеста: стажеры дистанционно «управляли» сотрудниками Яндекса, которые проходили задания в офисе.
Мне в целом понравилось работать удаленно, я считаю, что как при работе онлайн, так и при работе из офиса есть свои плюсы и минусы. Минус удалёной работы- недостаток внерабочего общения в командой; минус работы в офисе — необходимость тратить время на дорогу. Но, возможно, если бы первая моя стажировка была в удаленном формате, то все было бы не так однозначно.
Если есть выбор, то в качестве первой стажировки я бы посоветовал выбирать очную, потому что будет проще влиться в работу, возможно, проще выстраивать отношения с новыми людьми. Если же такого выбора нет, то я бы посоветовал не бояться идти на дистанционную стажировку, потому что все понимают, что у вас будут возникать вопросы, и все вам будут готовы помочь.
Помните, что другие члены команды могут испытывать такие же проблемы с коммуникацией, как и вы
Моя вторая стажировка подходит к концу в середине сентября. Сейчас мне нужно закончить бакалавриат и ШАД, и я решил сконцентрироваться на этом. Если бы не учеба, то я бы обязательно остался. После университета я хочу пойти в магистратуру и работать разработчиком машинного обучения, — возможно, вернувшись в Яндекс.