article-spots
article-carousel-spots
programs
Історії
Від математичного моделювання до інженера якості даних: кар’єрна трансформація Вайдотаса Сруогіса
25 черв

Герой нашої історії, Вайдотас Сруогіс, змінив свою кар’єру, пройшовши програму Data Analytics Engineering, та успішно приєднався до EPAM Литва як інженер якості даних.  

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.