Всем привет! В этом посте я хочу рассказать вам о моей летней стажировке в ABBYY. Постараюсь осветить все моменты, которые обычно интересны студентам и начинающим разработчикам при вы��оре компании. Надеюсь, что кому-то данный пост поможет определиться с планами на следующее лето. В общем, поехали!
Для начала расскажу немного о себе. Меня зовут Женя, на момент подачи заявки на стажировку я заканчивал 3 курс МФТИ, Факультет инноваций и высоких технологий (сейчас может быть известен как Физтех-школа прикладной математики и информатики). Мне хотелось выбрать компанию, в которой можно получить опыт работы в области компьютерного зрения: картинки, нейронные сети и вот это вот все. Собственно, с выбором я не прогадал – ABBYY действительно для этого отлично подходит, но об этом позже.
Сейчас мне уже трудно вспомнить, что конкретно повлияло на мое решение податься в ABBYY. Возможно, это был День карьеры, который проводился в нашем институте, а может быть, отзывы знакомых, которые проходили стажировку в прошлом году. Как и в большинстве компаний, отбор состоял из нескольких этапов. При подаче через сайт первым этапом является скрининг резюме и выполнение тестового задания по машинному обучению, которое проверяет базовые умения работать с данными и обучать модели. Акцент на подаче через сайт не случаен – для студентов кафедр ABBYY (кафедра распознавания изображений и обработки текста и кафедра компьютерной лингвистики в МФТИ) действует упрощенная схема отбора, поэтому студенты кафедры автоматически прошли на второй этап.
К слову, о втором этапе. Он заключается в собеседовании с HR, на котором спрашивают о твоем опыте и планах на будущее. Ну и, конечно же, задачки на математику и программирование. После этого меня ожидало техническое собеседование с руководителями команд, в которые я подал заявку. На собеседовании опять же говорили о моем опыте, спрашивали теорию по глубокому обучению, в частности много говорили о сверточных нейронных сетях, что неудивительно, т.к. я хотел заниматься Computer Vision. В конце собеседования мне рассказали подробнее о задачах, которыми предлагается заниматься на стажировке.
На летней стажировке я занимался применением методов Neural Architecture Search к уже имеющимся в компании нейросетевым моделям. Если вкратце, то мне нужно было написать программу, которая позволяет подобрать оптимальную архитектуру для нейронной сети. Скажу честно – данная задача н�� показалась мне простой. Это, на мой взгляд, круто, потому что за период стажировки мы с моим коллегой неплохо прокачали свои навыки разработки на Keras и Tensorflow. Вдобавок методы Neural Architecture Search являются передовой областью в сфере глубокого обучения, поэтому мнепришлось удалось ознакомиться со state of the art подходами. Приятно понимать, что ты используешь в работе реально современные вещи. Стоит учесть, что такое может подойти не всем – если у вас небольшой опыт в применении нейросетевых моделей, то даже при наличии необходимого математического аппарата на стажировке будет тяжело. Эффективная работа со статьями подразумевает наличие хорошо развитых навыков ориентироваться в соответствующих инструментах разработки.
Работать в коллективе было суперкомфортно, многие сотрудники действительно ходят по офису в тапочках! Как мне показалось, среди стажеров были в основном ребята из ВШЭ и МФТИ, поэтому одновременно со мной стажировалось много моих знакомых. Для нас организовывали встречи, на которых сотрудники компании рассказывали о своем карьерном пути в ABBYY: с чего они начинали и какими задачами сейчас занимаются. Ну и, конечно же, были экскурсии по офису.
Также мне очень понравился график работы в ABBYY – его нет! Ты сам можешь выбирать во сколько приходить на работу и во сколько с нее уходить – это суперудобно, особенно для студентов, но лично для меня это стало и небольшой проблемой, так как летом слишком велик соблазн подольше поспать и прийти на работу позже. Соответственно, частенько нужно было остаться допоздна, чтобы успеть сделать запланированные задачи. Замечу, что у меня никогда не возникало проблем с тем, чтобы отпроситься или поработать удаленно в какой-то день. Главное, не забывать показывать результат своей работы своему ментору, который на протяжении всей стажировки помогает определиться в каком направлении двигаться дальше.
В ABBYY все общаются друг с другом на «ты», можно смело делиться идеями со своим начальником и не бояться быть непонятым. К слову, в период стажировки компания отмечала свое 30-летие на мероприятии ABBYY Day, на которое пригласили и стажеров. К сожалению, мне не удалось поприсутствовать на нем лично, но мой коллега передал мне небольшой фотопривет.
Офис ABBYY расположен недалеко от ме��ро Отрадное, на севере Москвы. Если вы студент Физтеха, то удобнее добираться от Новодачной до станции Дегунино, на которой, кстати, нет турникетов. Правда, при таком маршруте вас будет ожидать пешая прогулка длиной в 25-30 минут, поэтому если вы не любитель много ходить, то все же лучше добираться на метро.
На территории бизнес-центра есть несколько столовых, на каждом этаже есть торговые автоматы, в том числе с горячей едой. В среднем, сытный обед выходит на сумму 250-300 руб. Отличительной особенностью ABBYY для меня стало большое количество бесплатных фруктов для сотрудников. Компания в целом топит за ЗОЖ и экологию – это круто! На 5 этаже можно сдать сразу батарейки, бумагу, картон, крышечки от бутылок, энергосберегающие лампы и сломанную технику.
В офисе есть тренажерный зал, в котором можно провести время после работы. Еще очень хочется отметитьзону для чилла летнюю веранду, на которой можно поработать, валяясь на мягком пуфике под солнышком. Ну, или обсуждать с коллегами последние новости.
Еще немного расскажу про зарплату стажеров, т.к. уверен, что многим это тоже интересно. На стажировке в ABBYY платят больше, чем в среднем получают стажеры в других крупных компаниях. Но, естественно, зарплата не должна быть единственным критерием при выборе компании.
В общем, основная мысль, которой я хочу поделиться: если вы поняли, что хотите начать строить карьеру в области deep learning, то обязательно попробуйте податься на стажировку в ABBYY. Удачи!
Для начала расскажу немного о себе. Меня зовут Женя, на момент подачи заявки на стажировку я заканчивал 3 курс МФТИ, Факультет инноваций и высоких технологий (сейчас может быть известен как Физтех-школа прикладной математики и информатики). Мне хотелось выбрать компанию, в которой можно получить опыт работы в области компьютерного зрения: картинки, нейронные сети и вот это вот все. Собственно, с выбором я не прогадал – ABBYY действительно для этого отлично подходит, но об этом позже.
Отбор на стажировку
Сейчас мне уже трудно вспомнить, что конкретно повлияло на мое решение податься в ABBYY. Возможно, это был День карьеры, который проводился в нашем институте, а может быть, отзывы знакомых, которые проходили стажировку в прошлом году. Как и в большинстве компаний, отбор состоял из нескольких этапов. При подаче через сайт первым этапом является скрининг резюме и выполнение тестового задания по машинному обучению, которое проверяет базовые умения работать с данными и обучать модели. Акцент на подаче через сайт не случаен – для студентов кафедр ABBYY (кафедра распознавания изображений и обработки текста и кафедра компьютерной лингвистики в МФТИ) действует упрощенная схема отбора, поэтому студенты кафедры автоматически прошли на второй этап.
К слову, о втором этапе. Он заключается в собеседовании с HR, на котором спрашивают о твоем опыте и планах на будущее. Ну и, конечно же, задачки на математику и программирование. После этого меня ожидало техническое собеседование с руководителями команд, в которые я подал заявку. На собеседовании опять же говорили о моем опыте, спрашивали теорию по глубокому обучению, в частности много говорили о сверточных нейронных сетях, что неудивительно, т.к. я хотел заниматься Computer Vision. В конце собеседования мне рассказали подробнее о задачах, которыми предлагается заниматься на стажировке.
Моя задача на стажировку
На летней стажировке я занимался применением методов Neural Architecture Search к уже имеющимся в компании нейросетевым моделям. Если вкратце, то мне нужно было написать программу, которая позволяет подобрать оптимальную архитектуру для нейронной сети. Скажу честно – данная задача н�� показалась мне простой. Это, на мой взгляд, круто, потому что за период стажировки мы с моим коллегой неплохо прокачали свои навыки разработки на Keras и Tensorflow. Вдобавок методы Neural Architecture Search являются передовой областью в сфере глубокого обучения, поэтому мне
Коллектив
Работать в коллективе было суперкомфортно, многие сотрудники действительно ходят по офису в тапочках! Как мне показалось, среди стажеров были в основном ребята из ВШЭ и МФТИ, поэтому одновременно со мной стажировалось много моих знакомых. Для нас организовывали встречи, на которых сотрудники компании рассказывали о своем карьерном пути в ABBYY: с чего они начинали и какими задачами сейчас занимаются. Ну и, конечно же, были экскурсии по офису.
Также мне очень понравился график работы в ABBYY – его нет! Ты сам можешь выбирать во сколько приходить на работу и во сколько с нее уходить – это суперудобно, особенно для студентов, но лично для меня это стало и небольшой проблемой, так как летом слишком велик соблазн подольше поспать и прийти на работу позже. Соответственно, частенько нужно было остаться допоздна, чтобы успеть сделать запланированные задачи. Замечу, что у меня никогда не возникало проблем с тем, чтобы отпроситься или поработать удаленно в какой-то день. Главное, не забывать показывать результат своей работы своему ментору, который на протяжении всей стажировки помогает определиться в каком направлении двигаться дальше.
В ABBYY все общаются друг с другом на «ты», можно смело делиться идеями со своим начальником и не бояться быть непонятым. К слову, в период стажировки компания отмечала свое 30-летие на мероприятии ABBYY Day, на которое пригласили и стажеров. К сожалению, мне не удалось поприсутствовать на нем лично, но мой коллега передал мне небольшой фотопривет.
Офис и быт
Офис ABBYY расположен недалеко от ме��ро Отрадное, на севере Москвы. Если вы студент Физтеха, то удобнее добираться от Новодачной до станции Дегунино, на которой, кстати, нет турникетов. Правда, при таком маршруте вас будет ожидать пешая прогулка длиной в 25-30 минут, поэтому если вы не любитель много ходить, то все же лучше добираться на метро.
На территории бизнес-центра есть несколько столовых, на каждом этаже есть торговые автоматы, в том числе с горячей едой. В среднем, сытный обед выходит на сумму 250-300 руб. Отличительной особенностью ABBYY для меня стало большое количество бесплатных фруктов для сотрудников. Компания в целом топит за ЗОЖ и экологию – это круто! На 5 этаже можно сдать сразу батарейки, бумагу, картон, крышечки от бутылок, энергосберегающие лампы и сломанную технику.
В офисе есть тренажерный зал, в котором можно провести время после работы. Еще очень хочется отметить
Еще немного расскажу про зарплату стажеров, т.к. уверен, что многим это тоже интересно. На стажировке в ABBYY платят больше, чем в среднем получают стажеры в других крупных компаниях. Но, естественно, зарплата не должна быть единственным критерием при выборе компании.
В общем, основная мысль, которой я хочу поделиться: если вы поняли, что хотите начать строить карьеру в области deep learning, то обязательно попробуйте податься на стажировку в ABBYY. Удачи!
