Яким був твій професійний досвід до того, як ти перейшов у сферу технологій? 

Я маю великий досвід у створенні математичних імітаційних моделей. Коли я працював у консалтингу, я застосовував методологію моделювання системної динаміки в численних бізнесових царинах, включно з оптимізацією виробничих процесів в аерокосмічній галузі. Я також будував стратегічні моделі для популярних споживчих товарів і розробляв динамічні сценарні моделі для стрес-тестування фінансових бізнес-планів великих інвестиційних проєктів.  

Мій професійний шлях здійснив крутий поворот, коли я очолив національну спортивну федерацію. Я вів переговори зі спонсорами, подавав заявки на гранти, запускав програми розвитку тренерів та суддів, а також організовував загальнонаціональні спортивні заходи. Коли моя «спортивна» кар’єра завершилася, я дуже хотів повернутися в бізнес, зокрема в ІТ. 

Що спонукало тебе зареєструватися на програму Data Analytics Engineering? 

Я розумів, щоб повернутися в ІТ, мені потрібно оновити свої навички і здобути нові знання, адже ця галузь постійно розвивається. Мої попередні проєкти з моделювання та консалтингу показали мені цінність даних, тому перетин між аналітикою даних та інженерією був для мене перспективним напрямом.  

Що в навчанні сподобалося тобі найбільше? 

Я залюбки навчався за напрямом Data Analytics Engineering, на цій програмі моя любов до вивчення технологій та готовність до викликів розкрилися вповні. Добре структурований навчальний план з цікавими завданнями, зустрічі з ментором та активна студентська спільнота – програма задовольняла мої навчальні запити та мотивувала мене.  

Найціннішим, що я отримав від навчання, було вдосконалення моїх навичок кодування, особливо на Python та SQL, а також опанування практичних методів розробки програмного забезпечення. Тепер я застосовую ці навички в моїй повсякденній роботі та реалізації інших ідей, пов'язаних із технологіями. Особливо цікавим і практичним було проєктування та впровадження сховища даних. 

Чи були якісь труднощі під час навчання? 

Найскладніше було поєднувати навчання і мої робочі обов’язки, включно з відрядженнями. Це було непросто, але я доволі ефективно з усім впорався.  

Як ти став інженером якості даних?  

Перехід від стажиста до інженера якості даних відбувся без проблем. Мені пощастило відразу долучитися до реального проєкту під керівництвом досвідченого ментора. У порівнянні з програмою, темп був повільніший, що теж полегшило перехід.  

Відколи я приєднався до компанії, мене приємно вразило те, наскільки різноманітною є наша команда, у якій працюють люди з різним досвідом та з різних країн. Це сприяє особистісному зростанню і стимулює інноваційність ідей. Компанія інвестує у розвиток співробітників навіть більше ніж я очікував. Різноманітні спільноти і групи за інтересами дають чудову можливість взаємодіяти з колегами та розширювати мої знання.  

Які твої головні досягнення в ІТ сфері?  

Одним із найяскравіших вражень стали хакатони компанії, у яких я брав участь після того, як приєднався до неформальної спільноти Gen-AI. Ці хакатони пришвидшили моє навчання тому, що спонукали мене читати, вчитися і перетворювати знання на практичний досвід. Хоча ми не виграли перший хакатон, наше рішення здобуло почесний приз і зацікавило представників бізнесу.  

На початку цього року я доєднався до ще одного хакатону Gen-AI з іншою командою, і цього разу наше рішення GenAI Information Synthesis Terminal посіло перше місце. Цей досвід допоміг мені усвідомити величезний потенціал великих мовних моделей (LLM). Універсальність цих моделей справді вражає, а можливості для дослідження безмежні. Моє розуміння великих мовних моделей розширилося завдяки участі в неформальному клубі та хакатонах, що також дало мені змогу по-новому поглянути на рішення, які раніше вважалися науковою фантастикою.  

Які в тебе зараз цілі щодо вдосконалення знань і навичок у царині даних? 

Щоб професійно зростати та бути в курсі останніх тенденцій і технологій у сфері якості даних та управління даними, я передусім вчуся у своїх досвідчених колег і доповнюю це навчанням з менторами, вебінарами від спільнот, до яких я залучений, та сесіями з обміну знаннями.  

Наразі я беру участь у навчальній програмі під керівництвом ментора, «PySpark для інженерів якості даних». У майбутньому планую заглибитися у великі дані, можливо, пройти програму сертифікації з хмарних технологій. Я також прагну розширити свої знання в галузі генеративного ШІ, багато читаю на цю тему, відвідую вебінари та хакатони. 

Що б ти порадив майбутнім стажистам?  

Моя порада – приєднуйтесь до програми без вагань, якщо захоплюєтеся безмежними можливостями даних. Від самого початку програми намагайтеся отримати максимум від навчальних матеріалів і застосовуйте набуті навички якомога більше. Завжди прагніть до більшого, ніж просто виконати завдання, кидайте собі виклик. Співпраця та активне спілкування з колегами-студентами значно покращить ваш навчальний досвід. Пам'ятайте, що безперервне навчання та постійні виклики самому собі — це наріжні камені зростання в кар'єрі, пов'язаній з технологіями. 

Надихнула історія Вайдотаса? Реєструйся на наші програми в царині даних, щоб розпочати власну успішну кар’єру.