Ирина Галушко, выпускница кафедры информационной безопасности 2013 года, советует помнить о том, что после окончания вуза учёба не прекращается, а иногда только начинается, и доказывает это на своём примере. Ирина работает в компании IBM: семь лет по своему направлению, а с этого года менила профиль на Data Science. Она рассказала об опыте работы в такой большой корпорации, поделилась воспоминаниями об учёбе в МИЭТе и высказала мнение о том, что должен знать любой специалист. 

О МИЭТе и хобби

О времени, проведённом в стенах МИЭТа, думаю с теплотой. На самом деле, за время учёбы в университете мне запомнилось очень много всего. Что из этого можно выделить… Самые душевные, наверное, воспоминания – о перерывах в пельменной, о столовой, о хот-догах с кофе за 30 рублей в ларьке на входе в третий корпус на первом этаже. Если говорить конкретно про учёбу, очень сильно запомнились пары с Игорем Натановичем Горбатым, который вёл у нас физику. И были ещё очень классные пары у Родиона Яковлевича Панцыра. На этих занятиях мы ездили к нему на работу и он показывал на практике различные приборы, которые используют для обнаружения, например, закладных устройств. Это были очень прикольные практические занятия. Ещё вспоминаются часы, проведённые под дверью заведующего кафедрой Анатолия Анатольевича Хорева в ожидании зачёта. Мы тогда с группой общались, кто куда пошёл на практику, чем там занимается. Было душевно. Вот такие хорошие воспоминания об университете. Сам же МИЭТ для меня – это что-то такое родное, овеянное тёплыми воспоминаниями, место, куда хочется вернуться. Если говорить об образовании, то МИЭТ дал хорошую базу, с которой я могла как работать по специальности, так перейти и в другую область.

Вручение диплома об окончании учёбы А.А. Хоревым

Своими хобби я могу назвать сноуборд, сёрфинг, вино и компьютерные игры. Если чуть подробнее о сноуборде и сёрфинге, то начала заниматься ими уже после того, как закончила МИЭТ. Эти занятия учат меня жить в моменте, фокусироваться на том, что можешь сделать сейчас, выкидывать из головы лишние мысли. А в работе вдохновляет меня результат от процесса, над которым работаешь.

Начало карьеры

Сначала я устроилась на практику в «Элинс». И вот во время прохождения практики листала как-то на выходных новостную ленту «ВКонтакте» и увидела объявление о том, что ищут интерна в компанию IBM. Сижу я в тот момент с моим парнем, сейчас уже мужем, и говорю: «Круто… Кто-то в IBM работает». Мой парень поворачивается и говорит: «Ну ты хоть бы резюме подала». Я подумала – и правда, почему нет, и подала. И, как оказалось, не зря. Там был как раз мой профиль – информационная безопасность. Вакансия называлась «координатор импорта криптопродукции» – кажется, так по-русски это правильно. Соответственно, мой бэкграунд (от англ. background – опыт – прим. ред.) по информационной безопасности очень хорошо подходил. И поступила я туда на интерна, начала работать. Сначала в своём отделе по моему профилю, а с этого года я поменяла направление деятельности, но всё в рамках одной компании.

Работа в IBM

Отличительные особенности IBM характерны для всех огромных корпораций. Я это вижу в IBM, вижу среди друзей, которые тоже работают в больших компаниях. Самый главный недостаток – это долгий период принятия каких-либо решений. Потому что всё это очень большая цепочка согласований, причём даже не только в рамках твоей страны. И этот процесс принятия решений очень неповоротливый. Например, на какие-то позиции по России ставят «фриз», то есть никого нанимать на них нельзя. И с этим ничего не поделаешь, даже если эта позиция очень нужна, пока этот вопрос не решится на глобальном уровне. И это работает так во всех больших компаниях.

Но также есть и плюсы. Например, то, как я перешла сейчас в Data Science (работа с большими данными – прим. ред.) команду, не имея при этом бэкграунда по данному направлению. И это тоже, я думаю, возможно только в такой большой корпорации, где есть много разных направлений, есть возможность совмещать деятельность. Я в течение года сочетала свою работу на основной позиции – информационная безопасность (ИБ) – и волонтёрство, условно, помощь по новой работе. В итоге у меня получился такой плавный и безболезненный переход с одного места на другое.

Основной причиной стало то, что на своей предыдущей позиции по профилю ИБ я работала около семи лет, и у меня возник вопрос дальнейшего роста. То, куда дальше был возможен рост, мне не очень нравилось, так как это были уже менее прикладные и более процессуальные задачи, а мне же больше нравятся прикладные.

В связи с этим я начала смотреть, куда бы ещё я могла пойти, рассматривала разные варианты, касающиеся информационной безопасности. Но практически везде нужно начинать с чего-то близкого к нулю, в какой-то стартовой позиции и, вероятнее всего, в другой компании, так как в IBM сфера информационной безопасности представлена в основном продажей продукции (Hardware, Software, Appliances) в данном сегменте.

Тогда я начала вспоминать, а что мне вообще нравится. Обратила внимание, что везде в своей работе я использовала какой-то аналитический подход, что-то старалась автоматизировать, приспособить под себя. Вспомнила, что одним из любимых предметов в университете была теория вероятностей и математическая статистика. И на основе всего этого решила: а почему бы не попробовать себя в Data Science? Тем более, здесь образовалась такая возможность. Ещё мне очень повезло с девочкой, которая в итоге стала моим ментором в новом направлении. Потому что она очень легко и непринуждённо взяла меня в оборот – начала вводить в курс дела, много объясняла, подбирала задания по моим силам и активно подкидывала работу. Это только кажется, что дополнительные руки в работе – всегда полезно, но по факту мало кто готов вкладывать столько сил и времени в нового человека, которому, может, ещё и не понравится, и который совершенно не в курсе дела. Обычно быстрее и проще сделать самому. Так что у нас сложился очень хороший тандем – она очень активно занималась моим развитием в новой для меня сфере, я хваталась за все предоставленные возможности, мне было очень интересно выполнять эту работу. Так я и определилась с новой сферой.

Вид из окна офиса компании IBM

В IBM я работаю теперь в консалтинговом отделении в Data Science команде. Сейчас я задействована в проекте по прогнозированию осложнений при бурении скважин для добычи нефти. Суть в том, что есть набор исторических данных, полученных с датчиков на буровых установках, и есть экспертные мнения, подкреплённые теорией и практикой, какие данные о чём свидетельствуют. Согласно этой информации мы размечаем данные и строим модель машинного обучения, которая принимала бы на вход размеченные данные и предсказывала вероятность того или иного осложнения. Мне нравится в таких проектах то, что это работа на стыке собственно анализа и какой-то прикладной части. Нужно быть немножко аналитиком, немножко геологом, немножко консалтером. Все данные, на которые ты смотришь, получены с реальных мест, и то, чем занимаешься сейчас ты, будет реально использоваться на местах именно при прикладной работе. И данная часть мне очень нравится в моей новой работе. Мы много общаемся с экспертами – геологами, бурильщиками – и это действительно интересно.

Специфики работы

Первая специфика – это то, что несмотря на Data Science уклон, мы всё ещё в консалтерском подразделении, а консалтинг обладает рядом специфических черт. Например, переработки – это наша норма.

Ну и вторая – то, что я человек в этой отрасли новый, и мне необходимо много чего навёрстывать, изучать. Но, с другой стороны, есть и плюсы того, что я недавно в этой сфере, потому что я немножечко лучше понимаю клиентов, которые далеки от Data Science. То есть когда они задают какие-то вопросы, то я немного ближе к ним и могу объяснить ему что-то более доступным языком, «на пальцах», так как только недавно погружалась в эту тему сама, и у меня возникали похожие вопросы.

 Ирина на сноуборде. Россия, курортный посёлок Шерегеш

Важные качества специалиста

На самом деле, в любой области люди очень разные. И очень хорошо, когда в команде объединяются специалисты с разным мышлением, подходом, своими сильными и слабыми сторонами. Но самое главное, что должен помнить каждый выпускник – это то, что с момента окончания вуза учёба не прекращается. Возможно даже, что она только начинается, при этом в уже более эффективную, прикладную сторону. Изучать что-то новое придётся всегда.

Будущее профессии

В Data Science всё перспективно. Да и мой предыдущий профиль – информационная безопасность – тоже имеет очень большие перспективы. Потому что сейчас практически всё уходит в IT. Все начинают осознавать, что просто так что-то сделать «на коленке», игнорируя аспект безопасности уже не получится. В связи с этим очень велика потребность в специалистах. Особенно хороших грамотных специалистов не хватает.

Пожелания МИЭТу

Хотелось бы пожелать пережить все эти страхи и ужасы с дистанционным обучением, чтобы качество обучения не пострадало.

Отдельно хотелось бы пожелать своей кафедре дальнейшего развития. Я за ней наблюдаю, и мне очень нравится, как сейчас всё стало на ней. Кафедра развивается просто семимильными шагами, и хотелось бы, чтобы она сохранила этот темп и продолжила улучшать учебный процесс – это очень круто.

Всем, конечно, хочется пожелать здоровья, чтобы скорее все вернулись к привычной жизни в родных стенах университета. Я сейчас так об этом мечтаю.

Мария Чудакова