Что неожиданно пригодилось из прошлого опыта

Когда меняешь профессию на что-то настолько непохожее, как ML, первый вопрос - который задают и который сама себе задаёшь - звучит примерно так: «А зачем тебе вообще было всё то, что было раньше?»

Я знаю людей, которые стараются дистанцироваться от прошлого опыта, когда входят в техническую сферу. Как будто он мешает. Или как будто стыдно, что пришёл не через физмат.

У меня получилось по-другому.

Математика, которую я уже знала

Первое образование - психология личности. Звучит далеко от машинного обучения. Но есть кое-что, о чём мало кто знает: математика - профилирующий предмет в психологии. Именно она превратила её в самостоятельную науку.

Высшая математика, матметоды, дисперсионный анализ, статобработка - всё это было не факультативом, а основой. Курсовые и ВКР защищались с полноценной математической обработкой данных. Это была живая практика, а не абстрактный курс.

Когда в ML я снова встретила вероятности, распределения, проверку гипотез - это не было незнакомым. Фундамент уже был. Просто лежал под слоем лет и казался нерелевантным.

Оказалось - очень даже релевантным.

Работа с людьми учит думать «зачем»

Несколько лет в продажах и управлении - это прежде всего постоянная работа с потребностями. Ты учишься слышать не то, что человек говорит, а то, что ему на самом деле нужно. Думать не «что мы можем предложить», а «что решит его задачу».

В ML это называется постановкой задачи. И это - один из самых недооцениваемых навыков в профессии.

Технически сильный человек может построить отличную модель для неправильной задачи. Я видела такое. Когда умеешь сначала разобраться «зачем это вообще нужно» - архитектура системы становится яснее ещё до первой строчки кода.

Объяснять - это тоже инженерный навык

Есть распространённое заблуждение: если умеешь объяснять сложное просто - значит, недостаточно глубоко понимаешь. На самом деле всё наоборот.

Опыт работы с разными людьми - от клиентов до команды - научил меня держать фокус на сути и не прятаться за терминологию. Технические проекты тоже нужно уметь рассказывать. Особенно если хочешь, чтобы ими пользовались.

Прошлый опыт не обнуляется

Если вы меняете профессию и за плечами «нетехническое» прошлое - скорее всего, вы уже умеете что-то, чего не хватает многим, кто пришёл напрямую через CS.

Это не значит, что харды не нужны. Нужны - и разрыв в computer science реален, его придётся закрывать методично и без иллюзий.

Но прошлый опыт не исчезает. Он просто ждёт момента, когда окажется нужным.

У меня таких моментов было уже несколько. И, подозреваю, будет ещё больше.