К сожалению или счастью, был я и там, и там :-) Поэтому ловите внутрянку, как на самом деле выглядит работа линейного ML-щика/Дата саентиста. Стоит ли оно того, что происходит внутри и почему я все-таки ушел из обеих компаний (кормили прост невкусно).
Еще студентом я стремился в бигтех: именно там самые сильные специалисты, лучшие условия труда и перспективы. Ну, по большей части так и было — ничего не умеющего доходягу там редко встретишь (хотя в одной из двух этих компаний раз на раз проскакивает — не будем показывать пальцем🤫).
Сбер
Итак, Сбер. Ну это, мягко говоря, легенда. Там я работал CVшником в команде биометрии, делали оплату улыбкой (если лыбитесь в терминал, и он не срабатывает — вы знаете кого благодарить).
Что по внутренним приколам:
Про выдачу доступов, которая растягивается на 3 месяца, уже и без меня много писали. Из страшного: лично мне пришлось столкнутся с корпоративными инструментами. СберЧат и СберДруг (который вам совсем не друг). Падающие стабильно раз в 3 дня сервера для обучения моделек заставляют тебя сидеть сложа лапки, заблокированы ресурсы с датасетами и статьями (заблокировано самим сбером), из-за чего приходилось ходить на работу с двумя ноутбуками, один - корпоративный, другой - мой, где нет блокировок.
Еще тебя периодические атакует и проверяет на прочность отдел кибербезопасности. Они сами шлют фишинговые письма, и уловки с каждым разом становились все хитрее.
Надо было посещать офис — и это только 1 из ограничений, их там много: нельзя рабать заграницей, ты автоматически «уволен», если подключишься с корпоративного VPN из‑за границы (твой аккаунт будет удален со всех ресурсов, jira, confluence, ...)
И, наконец, финальный минус из‑за которого пришлось покинуть компанию — это невозможность апнуть себе зарплату, хоть ты тресни и уработайся, но выше заданного годового лимита повышения ты не прыгнешь.
Короче, плюсы Сбера:
Сильная и приятная команда, если повезет. Сбер огромный и там можно встретить все, что угодно, и попасть в не самый лучший коллектив
Можно быстро технически прокачаться, что я и сделал
Не насильственный темп работы, все спокойно в среднем по больнице
Достаточно нехилая денежная компенсация для высоких грейдов и годовая премия одна из самых больших в российских бигтехах
Доступ к любым вычислительным мощностям. РАЙ для ML разработчиков больших языков/генеративных моделек
Мне реально повезло с командой тогда, для мелкого ботейрика это был рай. Сильные спецы, крутые мощные видюхи в любом количестве, неограниченные ресурсы и интересный проект. Забрал свое и поИхал дальше
Янда
Ну тут МЕГА двояко. Работа вся очень движовая, много молодых специалистов с горящими глазами, выкладывающихся на 146%. При таких условиях ты очень быстро развиваешься: буквально за месяц я ощутимо прокачался. По сравнению со Сбером, в Яндексе тебя сразу подхватывает лютая волна движа и разных событий: вся работа в компании в крайней степени открытая, все делятся со всеми обо всем. За счет этого можно много узнать о смежных областях разработки и прокачаться горизонтально как специалист. Такой возможности в Сбере я не ощущал. Каждую неделю проходят общие созвоны условного дивизиона, и примерно раз‑два в месяц общие созвоны всего направления — Маркета, Поиска и т. д. — это называется Хурал (такой вот нейминг). Плюшки для работников по типу скидок на такси, 1000р на питание в день (этого мало на самом деле, мальчику это на 1 прием пищи + кофе еле хватит).
Но минусы есть, и они ощутимы.
Работа в Яндексе — это как попасть в безумный спринт на выживание и не иметь возможности из него выйти
Адовый трудоголизм, неоплачиваемые дежурства (млщики на них редко попадают, более актуально для обычных разработчиков), работа в час ночи и на выходных как абсолютная норма. Думал, что плюхи Янды в виде ипотеки и проч это перекроют (спойлер: нет). 90% времени ты на созвонах — общие собрания, 1-to-1 встречи и дейлики, хуралы по 3 на неделе. Мемы в рилсах про созвоны на весь рабочий день — не мемы, ребят.
В Яндексе много внутреннего софта, в котором ты обязан разбираться:
Там не git, а своя система контроля версий arc (от имени Аркадий)
Не SQL, а YQL
Для ведения ML экспериментов есть своя очень сложная вычислительная платформа — Nirvana. У нее есть и плюсы и минусы, но как факт многие мои друзья млщики много времени на работе уделяют перетаскиванию «кубиков» в этой Нирване, что не имеет ничего общего с реальной МЛ разработкой. Этот навык актуален лишь в стенах Яндекса, и тратя столько сил и времени на работу с этим инструментом и «падающими графами», вы нисколько не прокачиваетесь в хард‑скиллах для рынка
Система ревью. Пока я не увидел вживую, как это устроено, считал ревью большим благом и справедливым инструментом вознаграждения. Но, как и в Сбере, разочаровался: оказалось, что упорным трудом сильно повлиять на рост дохода невозможно. Ревью — это система, удобная для Яндекса, потому что сотрудники выкладываются на все 100%, соревнуются между собой, а награждение зависит не только от твоих усилий, но и от того, как поработали остальные. Если в команде есть пара оверперформеров — настоящих гениев, работающих за троих, — то ты в пролёте: забудь о хорошем бонусе. Даже если ты начинаешь работать намного больше своих обычных результатов, ты всё равно можешь уступать тем самым сильным ребятам, и все награды уйдут им. Что, в принципе, справедливо.
Если в двух словах о Яндексе: команда моя была суперская, очень много было тесного общения, многое успели сделать. Все очень мощные спецы своего дела, но от объема работы там у меня дергался глаз. Ни до, ни после такого экспириенса не было :-) 🤓
В целом, думаю, общий вайб понятен. Как общий факт: средний возраст в сбере 30+, в янде - 23-24 (я хз кто и зачем будет вывозить такие темпы в бОльшем возрасте).
Состояние всеобщего чилла в Сбере еще можете ощутить по истории моего друга: онне работал 4 месяца и этого никто не замечал. Без прикола - он не делал НИЧЕГО. Все ждал, пока его уволят, но команда вообще не заметила его бездействие. Самому уволиться, кстати, тоже так и не получилось - его просто перевели в другую команду:) 🤣🤣🤣
ВОТ И ДУМАЙТЭ, как говорится!!! :-)
ПОДПИСЫВАЙТЕСЬ на мой телеграмм канал, там будет масса интересного технического контента для опытных и начинающих млщиков, а также тех, кто просто хочет разобраться в теме нейросетей
🤓 Обо мне и моем опыте читай в телеграмм канале