Роман Гапоненко

ушел из строительства в нанотехнологии

Почему сменил профиль. Я окончил специалитет по направлению «Промышленное и гражданское строительство» в Петербургском государственном университете путей сообщения. Около шести лет работал по специальности: обследовал исторические здания, проектировал несущие конструкции крупных жилых зданий, спортивных и религиозных сооружений в Москве, Санкт-Петербурге и Крыму. Один из проектов, в которых я участвовал, даже получил крупные европейские награды.

Параллельно с этим изучал английский и искал вакансии в строительстве, где нужно знание языка, но таких вариантов не было. Тогда я задумался о смене сферы — мне хотелось участвовать в международных проектах и практиковать английский язык, а еще не нравилась монотонность и однообразие на текущей работе. Кроме того, строительная отрасль тогда начала переходить на трехмерное проектирование, и, чтобы оставаться востребованным специалистом, нужно было проходить переобучение. Начальство нас в этом не поддерживало — видимо, опасалось, что сотрудники будут требовать более высокие зарплаты, а еще придется довольно сильно потратиться на закупку нового софта и переобучение.

Вместо того, чтобы самостоятельно изучать трехмерное проектирование в довольно «сырых» на тот момент программах, я решил, что сложившаяся ситуация — хорошая возможность, чтобы кардинально сменить сферу и заняться нанотехнологиями. Эта сфера привлекла меня своим бурным развитием и технологичностью. Я не совсем понимал физику некоторых явлений — например, как работает лазер, сенсор или почему светит тонкий дисплей — и хотел в этом разобраться. Для этого я поступил в магистратуру ИТМО на международную программу «Современные квантовые и нанофотонные системы» (раньше ― «Нанофотоника и метаматериалы»). В России в принципе немного мест, где этому обучают — меня привлекли Сколково и ИТМО. Но я не хотел переезжать из Петербурга, поэтому выбрал ИТМО.

Как менял профиль. Я понимал, что сфера нанотехнологий — перспективная, но при этом очень наукоемкая, и попасть в нее будет непросто. Поэтому взял на работе месяц отпуска и начал усиленно готовиться к поступлению в магистратуру ИТМО. Мне очень помогла моя природная склонность к математике, ведь я начинал подготовку практически с нуля.

Первые полгода учебная нагрузка была высокой — каждый день стояли дедлайны, к тому же преподавание велось на английском языке. Однако с каждым следующим семестром нагрузка снижалась в пользу научной работы, а я набирался знаний, и учиться становилось проще. В магистратуре я исследовал эффект супернаправленности в диэлектрических антеннах.

Чем занимается теперь. В 2021 году я окончил магистратуру и продолжил обучение в аспирантуре ИТМО, где сейчас изучаю электрически малые антенны (размером менее длины волны) и улучшаю их эффективность. Это позволит уменьшить размер и вес антенн и при этом сохранить их характеристики. Также вместе с коллегами-оптиками я исследую флуоресценцию, хиральное излучение и некоторые спектральные особенности излучения. Это может пригодиться в квантовых вычислениях, оптической связи и разработке различных сенсоров.

Мне нравится атмосфера на Новом физтехе ИТМО, текущая работа и мой научный руководитель. Сейчас я уже набрал некоторый теоретический бэкграунд, опыт экспериментальных радиофизических измерений, численного моделирования электромагнитных процессов и программирования, периодически выступаю на конференциях и публикую статьи. Также я нашел иностранных коллабораторов, с которыми работаю над совместными проектами в области радиофизики и оптики. Хоть путь в науку для меня и оказался сложным, я не жалею о сделанном выборе.

Дмитрий Каранов

ушел из преподавания в машинное обучение

Почему сменил профиль. В 2010 году я окончил специалитет РГПУ имени Герцена по специальности «Безопасность жизнедеятельности» и более 6 лет проработал доцентом кафедры конфликтологии. Мой общий преподавательский стаж перевалил за 10 лет.

Наукой о данных и машинным обучением я заинтересовался еще в 2018 году, когда вел антропологическое полевое исследование на Кипре и не мог доказать свою гипотезу с помощью качественных данных — их было слишком мало. Позже, чтобы научиться работать с данными на количественном уровне, я стал изучать Python, прошел обучение по data science от IBM на Coursera и другие открытые курсы по программированию: изучал машинное обучение, разработку веб-сервисов, мобильных приложений и другое.

Когда набрался знаний, то начал создавать свои IT-проекты с нуля: составлял план, собирал и организовывал данные, тренировал модели и писал код для приложений. Среди таких проектов — классификатор грибов MushHunt (включает около 500 видов) и онлайн-викторина для развития когнитивных способностей (приложение «яГений» в GooglePlay).

В магистратуру ИТМО «Искусственный интеллект» (раньше — «Инженерия машинного обучения») я поступил, чтобы углубить знания в области машинного обучения и развить свои личные проекты. Уже после поступления понял, что хочу более глубоко погрузиться в среду, и решил полностью уйти в IT.

Как менял профиль. Впервые я узнал о магистратуре с помощью собственного телеграм-бота, который автоматически анализировал информацию с нескольких сайтов и передавал наиболее интересные новости. Именно этот бот прислал мне новость об открытии дистанционной магистратуры «Инженерия машинного обучения» с Хабра. В итоге я поступил на программу через вступительные испытания, потому что не успел решить задачу конкурса Junior ML Contest и посчитал это своего рода вызовом.

В магистратуре я отложил свои старые разработки и пошел стажироваться у партнеров ИТМО — меня пригласила компания «Тридиви», которая специализируется на компьютерном зрении. На стажировке я разрабатывал приложение, которое помогает определять аномалии на видео. При этом я продолжал заниматься преподаванием — совмещать работу, учебу в ИТМО и стажировку мне удавалось благодаря онлайн-формату магистратуры и хорошему тайм-менеджменту.

Магистратура ИТМО — это управляемая среда саморазвития. Здесь можно изучать не только стандартные предметы по учебному плану, но и проходить дополнительные курсы от университета и партнеров. Только от самого студента зависит то, кем он или она станет в итоге. При желании можно стать Паганини в распределенных системах или Моцартом программирования на Python. Большое преимущество нашей программы — это ориентированность на продуктовую разработку: у каждого магистранта есть проект, который он должен развивать.

Чем занимается теперь. После стажировки компания «Тридиви» пригласила меня работать у них разработчиком алгоритмов компьютерного зрения. На тот момент я был на уровне Junior+ (между начинающим и средним), а в рабочие задачи входила разработка модуля, который с помощью компьютерного зрения определяет необычную активность людей.

Спустя 5 месяцев я получил оффер от другой компании — «Тихие крылья». Там мне предложили позицию инженера компьютерного зрения с более высоким уровнем классификации (Middle) и более сложными задачами. На данный момент я окончил 1 курс магистратуры, и за неполные 8 месяцев в IT-сфере, начав с положения бесплатного стажера, дошел до уровня Middle.

Сейчас я зарабатываю в 2–3 раза больше, чем когда был преподавателем. Но помимо высокого дохода, лично я вижу в переходе в IT другой плюс, который стоит всех денег мира. Для меня компьютерные науки — это среда безграничной творческой самореализации, языки программирования и их библиотеки — сверхэффективные инструменты, а машинное обучение — драйвер научно-технического прогресса. Программирование приносит мне глубокое моральное и эстетическое удовлетворение — я рад работать над проектами, которые могут улучшить жизни миллионов людей.

Владимир Барковский

ушел из физики в машинное обучение

Почему сменил профиль. Я окончил бакалавриат по специальности «Общая физика» в Южном федеральном университете и еще в процессе обучения понял, что заниматься теоретической физикой дальше не хочу. При этом моя дипломная работа в бакалавриате была тесно связана с применением машинного обучения в физике — тогда я и заинтересовался этим направлением.

Сфера Data science привлекла меня тесным комьюнити специалистов и бурным ростом индустрии. С помощью машинного обучения уже решается много проблем, а дальше его будут применять еще чаще. А ИТМО я выбрал потому, что мне понравилось позиционирование университета среди конкурентов, а также этот вуз рекомендовал мой научный руководитель в бакалавриате. Я решил, что магистратура по машинному обучению поможет мне получить специализированные знания и опыт, который пригодится при дальнейшем трудоустройстве.

Как менял профиль. Чтобы подготовиться к поступлению на программу «Большие данные и машинное обучение» в ИТМО, я проходил открытые курсы и слушал лекции. И в бакалавриате, и в магистратуре я решал задачи анализа спектров для вычленения информации из наноструктур, однако цели исследования различались: в бакалавриате я предсказывал типы архитектуры наночастиц, а в магистратуре — определял размеры квантовых точек.

Прочитайте также:

Квантовые точки с разных сторон: какие работы принесли студентам ИТМО победу на Всероссийском конкурсе ВКР

ИТМО дал ценные практические навыки, которые пригождаются в индустрии — этого мне определенно не хватало до поступления. Также я получил опыт представления результатов своей работы, когда участвовал на конференциях и на защитах своих работ. Кроме того, мой научный руководитель в магистратуре ИТМО стал для меня настоящим наставником, который помог окунуться в практические задачи.

Чем занимается теперь. Сейчас я работаю аналитиком данных в компании «Золотая Корона», куда смог устроиться спустя один семестр после поступления в ИТМО. Там я занимаюсь скорингом — работаю с рисками и помогаю принимать экономические решения бизнесу.

Благодаря научной деятельности я получил опыт визуализации и представления полученных результатов исследования, научился использовать инструменты для прикладного анализа данных, аналитического мышления и обработки большого количества информации. А образовательная программа дала мне ценные технические навыки в области статистики, теории вероятности и программирования.