Сообщество выпускников Цифровой кафедры МФТИ — это не просто сеть контактов, а живая экосистема, где можно найти поддержку, совет и вдохновение. В рамках нашей новой рубрики «5 вопросов выпускнику» мы общаемся с выпускниками, кто уже прошел путь от студента до востребованного специалиста в IT.

Нашим первым героем стал Баир Вамбуев, выпускник программы «Продвинутые методы машинного обучения» (2024г.), который всего за несколько лет совершил впечатляющий переход из энергетики в аналитику данных в одном из самых известных российских брендов — Яндекс Еда. Кроме того, в прошлом учебном году Баир был ментором на учебном хакатоне от Цифровой кафедры, и несколько команд под его руководством достигли призовых мест! А недавно о его успехе написали на региональном телеканале.

Мы поговорили с Баиром о его карьерном пути, полезных навыках, полученных на программе Цифровой кафедры, и о том, что действительно важно на старте в IT.

Как можно сменить профессию после 35: от энергетики до аналитики данных в Яндексе

— Расскажите о своей карьерной траектории. Как вы пришли к своей текущей роли и что повлияло на ваш выбор?

Баир: Краткая история от меня, кто решил внезапно после 35 лет войти в IT. Ранее работал в сферах энергетики и добычи полезных ископаемых. Когда поступал в нашу магистратуру, то у меня вообще не было опыта работы в DS/DA и я согласился на простую работу разметчиком данных в одной исследовательской компании в сфере FMCG. Там же я делал свою ВКР. До этого момента я успел закончить только пару курсов на Яндекс Практикуме. На втором курсе магистратуры я начал активно искать работу по направлениям DA и DS. В итоге получилось найти работу аналитиком данных на платформе leader-id.ru, где я приступил к работе в начале января 2025 года.

— Какие навыки/знания, полученные во время обучения на программе ЦК, оказались наиболее полезными в работе? Можете привести пример, где они вам пригодились?

Баир: Учитывая, что я сейчас занимаю позицию аналитика-разработчика, то основные навыки, которые пригодились это: - принципы работы с базами данных, в том числе, знание SQL, PostgreSQL, ClickHouse - разведывательный и статистический анализ данных с применением Python и библиотек для анализа данных (Pandas, Scipy, Numpy, Statsmodels и т.п.) - принципы и приемы визуализации данных с помощью библиотек Plotly, Matplotlib, Seaborn, а также инструментов для построения дашбордов Datalens, Tableau - применение моделей ML для анализа и прогнозирования временных рядов, классификации данных.

О работе в Яндексе и драйве

— Что для вас является самым сложным в работе сегодня? А что, наоборот, приносит наибольшее удовлетворение и драйв?

Баир: Перед переходом в Яндекс были сомнения, т.к. прочитал много негативных отзывов от бывших сотрудников. Но по итогу, у меня очень крутая команда аналитиков. Все ребята спокойно объясняют про аспекты работы с продуктами, которые применяем в работе. Очень адекватный тимлид, с которым легко нашли общий язык. Также по своему направлению я работаю с несколькими менеджерами, которые дают задачи мне в проработку. Легко наладил с ними взаимодействие и общение. Нравится, что нет токсичности и каких-то странных моментов, о которых многие пишут в отзывах. Возможно они где-то есть, но я с этим не сталкивался. Сложностей практически нету.

Что больше всего вдохновляет — так это возможность работать над большими проектами, а не утопать в болоте операционных задач. Очень нравится искать, исследовать и внедрять новые механики, которые влияют на показатели бизнеса в общем.

Советы тем, кто только начинает свой путь в IT

— Какие рекомендации могли бы дать тем, кто в начале пути в IT?

Баир: Вот пара советов от меня:
  • надо определиться, что нравится и драйвит вас в той специальности, которую выбрали;
  • не надо идти в IT только из-за денег. Это путь в никуда и ведет к быстрому выгоранию;
  • стоит разобраться и погрузиться в ту область, куда собираешься пойти;
  • не стоит переживать насчет отказов от потенциальных работодателей. Упорство и труд обязательно будут вознаграждены.

Роль сообщества выпускников

— Как вы думаете, почему важно сообщество выпускников? Есть ли в вашем личном опыте пример участия в подобных сообществах?

Баир: Я участвую только в общении с выпускниками магистратуры. Это помогает лучше отслеживать текущие тренды в направлениях DS/DA, а также у ребят всегда можно спросить в части каких-то методов анализа данных и применения различных библиотек. Насколько это важно сложно судить, т.к. в Яндексе сообщество аналитиков гораздо более активное и среди ребят всегда можно найти необходимых экспертов в определенных областях.

История Баира — яркое доказательство того, что для карьерного роста важны не только фундаментальные знания, но и правильный настрой, упорство и готовность делиться опытом.

Мы благодарим Баира за откровенный разговор и желаем не останавливаться на достигнутом!