Нужен ли ШАД, чтобы попасть в ML

Попросил выпускника-«старичка» рассказать о своих мыслях по поводу ШАДа. С некоторыми тезисами я не согласен, а другие требуют уточнений. Но решил поделиться как есть. Короче, не судите строго! Дальше слегка обработанный текст нашего выпускника.

В ML я пришёл около десяти лет назад. Хайпа вокруг ШАДа тогда почти не было: сильному студенту хватало немного подтянуть матан, чтобы поступить. Сейчас я работаю в Яндексе, в команде речевых технологий. Почти каждый мой стажёр однажды спрашивает: «Идти ли в ШАД?» — хотя на самом деле его волнует другое: «Если поступлю, меня точно возьмут на джуна/миддла?»

Я сам через это прошёл: поступил, отучился, а теперь провожу собесы. По кандидатам быстро видно, кто действительно учился, а кто вписал ШАД в резюме в надежде, что диплом никто не спросит. Бывает и наоборот: человек без ШАДа знает и умеет больше выпускника. Поэтому давайте честно разберёмся, где польза, а где миф.

Ожидания vs Реальность
Многие представляют так: два года интенсивной работы, а потом диплом, с которым берут куда угодно. За пределами Яндекса его у меня не спросили ни разу. Работодателю важно, что ты умеешь, а не где учился. Хотя строчка в резюме всё равно работает, как и сильный техвуз: её замечают.

Внутри Яндекса картина другая. Многие руководители сами выпускники, кто-то преподаёт. Они знают программу изнутри, поэтому к твоей базе относятся с другим уровнем доверия. Но и здесь диплом только открывает дверь. Дальше смотрят, как ты решаешь задачи.
По-настоящему ценное в ШАДе — не бумажка, а три вещи, которые в одиночку получить куда сложнее.

1. Фундамент
Поступал я на третьем курсе, уже работая стажёром, и был уверен, что в ML разбираюсь. По меркам того времени так и было: табличные модели, метрики, первые статьи. Сегодня это уровень вводного курса. Первая же домашка всё расставила по местам. Объяснить, почему логрег минимизирует именно такую функцию потерь, я не смог. Пользоваться инструментами умел, а их устройства не знал.

Окупилось это через полгода. Модель в проде начала вести себя странно, и я нашёл причину, а не крутил гиперпараметры наугад, как раньше. Умение не просто запустить, а объяснить, почему работает — и есть главный результат учёбы.

2. Нагрузка (и навык планирования)
ChatGPT тогда не существовало, всё писали руками. Сейчас списывать у нейронок там тоже не дают. Как я научился выдерживать этот темп, лучше покажу на примере.

Первый семестр, октябрь. На работе нужно пересобрать выборку и переобучить модель к демо в четверг. На ту же неделю выпадает дедлайн по домашке, которую я, конечно, отложил. Предупредить лида мне даже в голову не пришло: сам взялся совмещать, сам и выкручивайся. Три ночи подряд сидел над задачами до четырёх утра. Днём собирал пайплайн на автопилоте.
Четверг, демо. На графике прирост почти в десять пунктов. Лид долго смотрит на него, потом спрашивает, как я делил данные. Оказалось, при пересборке часть теста попала в трейн. Весь прирост был утечкой. Заметить её свежей головой было бы делом пяти минут. На демо сидел продакт, так что краснел я при свидетелях. Домашку в итоге тоже сдал на тройку: к третьей бессонной ночи голова уже не варила.

Вечером лид позвал меня поговорить. Вопрос был один: почему я молчал? Спринт он спокойно бы перестроил, а учёбу считал хорошим вложением и готов был под неё подстроиться. Договорились так: в дни занятий я ухожу раньше, о дедлайнах предупреждаю заранее. Легче не стало, но я кое-что понял. Выдерживать нагрузку — значит не геройствовать ночами, а планировать и вовремя говорить, где не успеваешь. Это навык, который потом не раз спасал меня в работе.

3. Люди
Это недооценивают сильнее всего. Мои однокурсники теперь работают во многих ML-командах, с которыми я пересекаюсь. Когда хочу узнать, как соседи решали похожую задачу, я не пишу в общий чат. Я пишу тому, с кем полгода сидел над домашками до двух ночи. А про новые вакансии слышу раньше, чем их публикуют.

Так стоит ли идти?
Да, если хочешь понимать модели, а не только пользоваться ими. Если готов отдать два года вечеров и выходных. И если у тебя уже есть практика, к которой можно приложить теорию.
Если же нужно побыстрее найти первую работу, есть путь короче: пара сильных пет-проектов и стажировка. А провал на первом отборе ничего не значит. Я и тогда поступил не с первой попытки.

Комментарий от «Поступашек»: Здесь нужно понимать, что за 10 лет конъюнктура рынка сильно поменялась, конкуренция выросла. Да и ШАД за 10 лет тоже изменился. Поэтому оценка автора может быть смещенной. Кроме того автор в основном рос и развивался в Яндексе, поэтому к фразе "диплом ШАДа нигде не спросили" нужно относиться осторожно. Ну и напоследок люди разные, с разными желаниями и интересами — ШАД же не гарантирует ничего, он лишь дает возможности и потенциал, а как вы всем этим воспользуетесь вопрос только к вам.

Но чтобы эти возможности вообще появились, нужно сначала поступить. Материала немала, но если начать грамотную подготовку в ближайшее время, то вы спокойно пройдете этот путь без стресса и авралов. Именно под это и заточены наши курсы по поступлению в ШАД.
➡ Записаться

Подписаться: @zadchi_ds