Як вчителька фізики з двома дітьми стала ML інженером
Безкоштовний міні-курс «Як увійти в ML з потенціалом ЗП до $12к/міс» 👉 https://www.dataloves.academy/mini-co...
Вероніка — ML Engineer, випускниця курсу «Machine Learning для людей» 3.0. Вчителька фізики та інформатики, мама двох дітей, яка пройшла через Java-стажування, Salesforce, декрет, війну і безкоштовні курси від USAID і врешті знайшла себе в машинному навчанні. Зараз вона вже 6 місяців працює ML інженером і спілкується з іноземними клієнтами англійською.
LinkedIn Вероніки: / veronika-pasichnyk-614307226
Що дізнаєтесь у відео:
— Як вчителька фізики прийшла в IT через три різні напрямки і не зупинилась після невдач
— Чому Java і Salesforce не стали її шляхом і як вона зрозуміла, що ML — це саме її напрямок
— Як організувати навчання з двома маленькими дітьми під час активних бойових дій
— Як безкоштовні курси від USAID на Coursera дали теорію, але не дали впевненості
— Що реально змінив курс Machine Learning: не теорія, а впевненість у собі
— Як подолати страх англійської і пройти співбесіду на позицію з вимогою high English
ТАЙМИНГ:
1:05 — Знайомство з Веронікою: ML-інженер вже 6 місяців після курсу machine learning
2:00 — Шлях свічера: вчителька фізики → ліцей 8 років → декрет і двоє дітей-погодків
3:00 — Вчила Java з учнями через Oracle Academy
4:10 — Перше стажування в Eleks: пройшла відбір, завершила — але на роботу не взяли
5:00 — "Якось нудновато": бекенд-розробка не запалювала, вирішила шукати щось інше
6:35 — Відкрила Salesforce: Apex, зв'язок з бізнесом і даними — відчула реальний інтерес
7:25 — Стажування в Salesforce: взяли тільки 1 із 5 — для неї провал
8:20 — Пауза на пів року: лише мама, підтримка сім'ї. Випадково натрапила на програму USAID
9:05 — Безкоштовний доступ до Coursera: Stanford ML + IBM Data Science паралельно за 3 місяці
9:58 — Як організувала навчання з двома дітьми?
11:00 — Курси дали теорію, але не розуміння: де застосувати?
12:38 — Фінансова проблема: будинок, двоє дітей, не хотіла просити гроші у чоловіка
13:38 — Відмовилась від iPhone і оплатила курс
15:02 — Порада жінкам у декреті: не зупинятися
16:48 — Курс дав впевненість: навіть якщо провал — зупинюсь та зроблю аналіз
17:44 — Страх англійської на співбесіді: вакансія вимагала high level — пішла "туди, де страшно"
19:00 — Перший дзвінок із клієнтом страшніший за будь-яке інтерв'ю
20:44 — Техніка на інтерв'ю: як з ChatGPT склала шаблони?
22:02 — Співбесіди стали легшими, ніж перший зідзвон із клієнтом
23:14 — Який найбільший скіл дало IT?
24:56 — Як позбавитись синдрома самозванця?
27:25 — Документація як скіл: звітність для клієнта + чому це критично в епоху AI?
29:07 — Випробувальний термін пролетів непомітно
30:12 — Coursera vs Data Academy: різниця між "знати алгоритм" і "розуміти, чому такий результат"
31:22 — EDA, метрики, дечижн-мейкінг: пояснити клієнту мовою даних - це і є цінність ML-інженера
33:00 — Клієнт хоче "круту модель" з недостатньо даних: пояснення через бейзлайн і тест
35:30 — Повторення і практика по Барбарі Оклі: нейронні зв'язки будуються тільки через дію
36:06 — Хочу донести всім: Data Academy дає розуміння, а не просто знання — перевірено на собі
37:21 — Роль в компанії: бекенд, класичний ML і AI-частина — "займалась усім"
39:31 — "Хочу розвиватися в ML, а не бути просто автоматизатором"
41:21 — MCP-сервер і AI-автоматизація: ручну роботу бере AI, інженер думає про архітектуру
43:04 — Claude обігнав ChatGPT на українському ринку?
45:47 — Консультант із San Francisco: команда комітить "зі швидкістю світла", весь фокус на баченні
47:18 — Порада тим, хто починає: спершу зрозумій, чи це твоє
50:01 — Як отримати доступ до Stanford безкоштовно?
51:14 — "Раджу те, що перевірила на собі": свічер, мама в декреті, без досвіду до ML-інженер
51:51 — "Сучасна жінка не має зупинятися на 'просто мамі'"
52:27 — Насолода від процесу моделювання дає енергію і для дітей, і для роботи
54:13 — Навчання як рятівне коло під час війни: взяти під контроль хоч щось — своє зростання
55:54 — Почала шукати роботу ще під час курсу і отримала офер раніше, ніж здала фінальний проект
57:02 — Подяка менторам: детальний фідбек по фінальному проекту допоміг на реальній співбесіді
59:24 — Підсумок і побажання: "нічого нездійсненного немає" — практикуйтесь і не здавайтесь
КУРСИ ТА НАВЧАННЯ
Курс «Аналітик даних в IT» 👉 https://www.dataloves.academy/courses
Курс «Machine Learning для людей» 👉 https://www.dataloves.academy/courses
Підпишіться на канал для інтерв'ю з випускниками та контенту про розвиток в IT.
💬 Напишіть у коментарях: що вас зупиняє від зміни сфери, або що вже допомогло зробити цей крок?