Выпускник Александр Пономарев пришёл на программу «Продвинутые методы машинного обучения» (2025 г.) уже работающим дата-сайентистом. И честно признаётся: даже опытному специалисту полезно систематизировать знания, а лучший способ вырасти — обучать других.

Мы поговорили с Александром, который сначала участвовал в хакатоне Цифровой кафедры как студент, а затем вернулся уже ментором. Сегодня он эксперт на стыке NLP и Computer Vision. В интервью — о реальной инфраструктуре, подводных камнях GPU и о том, почему не стоит доверять код нейросетям, пока не «окрепнешь».

О систематизации и пользе хакатона

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

«На момент обучения я уже работал в Data Science, поэтому для меня это было скорее про систематизацию базы и закрытие точечных пробелов, чем про вход в профессию с нуля. Из того, что действительно оказалось полезным — это умение быстро разбираться в новой информации и применять её под задачу. В реальной работе это критично: часто нет готового решения, и нужно самому находить подход и проверять гипотезы. Отдельно хочу отметить хакатон, который проходил в рамках программы. и это была действительно сильная, многогранная задача на стыке NLP и Computer Vision. Такие задачи максимально приближены к реальной работе: нет чёткого алгоритма, нужно самим проектировать решение, делить зоны ответственности и быстро сходиться к рабочему результату. За счёт этого хорошо прокачались не только хард-скиллы, но и софт-скиллы — командная работа, коммуникация, умение договариваться и синхронизироваться по задачам. Многие из этих вещей я регулярно применяю и сейчас в рабочих проектах.»

Путь: от консалтинга до стыка NLP и CV

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

«Я начинал свой путь в Data Science с консалтинга, где работал над задачами на стыке классического ML и NLP: от анализа текстов и извлечения сущностей до прогнозирования и работы с временными рядами. Это был хороший фундамент, потому что приходилось быстро погружаться в разные домены, общаться с заказчиками и доводить решения до продакшна, а не ограничиваться исследовательскими прототипами. Со временем я начал углубляться в современные направления — в частности, в LLM. Работал с задачами, связанными с генерацией и обработкой текста, RAG-пайплайнами и агентными системами.
В какой-то момент я понял, что хочу сместить фокус в сторону Computer Vision — области, где сильнее выражена инженерная составляющая и больше задач, связанных с реальным миром. Мне было интересно работать с видео, оптимизировать пайплайны обработки, учитывать ограничения по ресурсам и latency, а не только качество модели.
Сейчас мой профиль — это комбинация сильной ML-базы, опыта в NLP и практики в Computer Vision. Такой бэкграунд позволяет смотреть на задачи шире и выбирать инструменты не по хайпу, а исходя из того, что действительно лучше решает проблему.»

«Грязная» работа с GPU и кайф от проектирования

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

«Самое сложное в работе сегодня — это не столько сами модели, сколько всё, что находится вокруг них: продакшн-инфраструктура и MLOps. Это вопросы воспроизводимости, стабильности пайплайнов, мониторинга, деплоя и оптимизации под реальные ограничения. Отдельный класс задач — это работа с GPU: настройка окружения, CUDA, драйверы, совместимость библиотек. Такие вещи часто занимают непропорционально много времени и требуют глубокого понимания системы, а не только ML.
Наибольшее удовольствие мне приносит этап проектирования решений — когда нужно продумать архитектуру системы и найти оптимальный способ решения задачи. Особенно интересны задачи на стыке математики и инженерии: например, как корректно оценить скорость объекта по видеопотоку, как построить устойчивый фильтр, объединяющий несколько источников шума, или как скомбинировать разные модели в единую систему.»

Совет новичкам: не скидывайте всё на LLM

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

«В начале пути самое важное — реально учиться думать самому. Писать код руками, разбираться, почему что-то работает или не работает, и не искать сразу готовый ответ. Сейчас есть сильный соблазн всё скинуть на LLM — они правда уже пишут код неплохо. Но если на старте постоянно ими пользоваться, очень легко не вырастить базу. В какой-то момент ты просто не понимаешь, что происходит в твоём же решении — и это тупик. Поэтому я бы советовал сначала „окрепнуть“: прокачать базу, математику, понять, как устроены модели и алгоритмы, набить руку на задачах. А уже потом подключать AI как инструмент — чтобы ускорять рутину, а не заменять мышление. Ai и правда сильный буст, но только если у тебя уже есть, что бустить.»

О сообществе и нетворкинге

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

«Такие комьюнити хорошо работают как точка обмена опытом: можно обсудить задачи, получить совет, узнать, кто с чем сейчас работает. Плюс это нетворк, который со временем становится очень ценным — кто-то уходит в другие компании, появляются интересные проекты, рекомендации. Я бы сказал, что это про неформальное общение с людьми из индустрии, а через такие связи проще находить возможности, чем через классические отклики)»

Рекомендации от Александра: от «Грокаем алгоритмы» до pet-проектов

— Поделитесь, ресурсами, которые помогут держать руку на пульсе и развивать нужные навыки.

«Я бы разделил на хардовые и прикладные.

Хард:

Yandex Ml Handbook — хорош как структурированная мат база по классическому ML.

3Blue1Brown — лучшее, что есть для интуитивного понимания математики и того, как всё работает под капотом.

Грокаем алгоритмы — помогает именно прочувствовать идеи, а не просто заучить.

Прикладные вещи:

Designing Data-Intensive Applications — про системное мышление и архитектуру (очень полезно, когда выходишь за рамки ноутбука).

И, как ни странно, pet-проекты — это тоже материал: лучше всего учишься, когда сам пытаешься собрать что-то end-to-end.

Важно не только читать и смотреть, но и сразу применять.»

*  *  *

История Александра — пример того, как эксперты уровня senior и middle приходят на Цифровую кафедру не только за знаниями, но и чтобы структурировать опыт, попробовать себя в роли ментора и найти единомышленников на стыке сложных дисциплин.

Александр вернулся на ЦК ментором не случайно: лучший способ закрепить сложную тему и выйти на новый уровень — передать знания другим. Живое общение, хакатоны и неформальный нетворкинг превращают разрозненных специалистов в сильное индустриальное сообщество.

Благодарим Александра за откровенный разговор и желаем дальнейшего развития!

Хотите не только читать истории наших выпускников? Присоединяйтесь к программам Цифровой кафедры — возможно, следующее интервью мы возьмём у вас.

Следите за новыми выпусками рубрики «5 вопросов выпускнику»!

---