Попасть в штат: как магистратура Альфа-Банка и МФТИ готовит к карьере в финтехе
Интересные перспективы
Магистрант Артем Харинаев
— Я окончил бакалавриат факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ с красным дипломом. И уже на втором курсе начал знакомиться с миром Data Science и Machine Learning через учебные курсы и различные доклады. В дальнейшем у меня уже не возникало вопроса, чем заниматься в будущем, — магистратуру я выбирал только из DS-программ, чтобы приобрести новые релевантные знания и подкрепить уже имеющиеся.
На четвертом курсе я попал на стажировку (а затем и в штат) одного из российских банков, и у меня появился еще один важный критерий выбора — для меня была важна возможность совмещать работу и учебу. Сейчас я работаю NLP-дата-сайентистом в лаборатории машинного обучения Альфа-Банка.
Магистрант Даниил Лескевич
— Сейчас я учусь на втором курсе совместной магистратуры Альфа-Банка и МФТИ. На момент поступления я был студентом бакалавриата МФТИ, сотрудником одного из банков, а также параллельно изучал Data Science. В магистратуре Альфа-Банка меня привлекла возможность продолжить изучать интересное мне направление и при этом сохранить независимость магистратуры от работодателя.
Выпускник Виктор Мельников
— Магистратуру МФТИ я рассматривал в первую очередь, поскольку учился там же и в бакалавриате, на ФПМИ (Физтех-школа прикладной математики и информатики). В конце бакалавриата наибольший интерес у меня вызвало машинное обучение, которым и решил заниматься в магистратуре на углубленном уровне. Бакалаврский диплом служил подготовительным шагом, поскольку был о статистическом анализе вредоносных файлов.
И как раз в тот момент, когда я завершал учебу в бакалавриате, возникала новая программа от Альфы, которая была целиком и полностью про машинное обучение. После посещения презентации программы интерес к ней вырос еще сильнее, и я решил поступать к ним, чтобы лучше изучить основные разделы ML и выбрать наиболее интересное для меня направление.
Упор на практические занятия
Артем Харинаев
— У нас довольно классический формат — лекции, семинары, домашние задания. На лекциях теория никогда не дается без привязки к практике, всегда понятно, для чего мы ее изучаем и как будем применять. Семинары призваны познакомить студентов с тем, как эту теорию воплотить своими руками в коде. А домашние задания помогают все это закрепить. Еще мне нравится, что домашние задания зачастую представляют собой не абстрактные задачи, а связанные проекты или вообще один проект на весь семестр. Это помогает связывать изученные инструменты и алгоритмы воедино.
Виктор Мельников
— В мой год поступления был первый запуск магистратуры, поэтому сейчас программа обучения может заметно отличаться от той, что была у нас. Это связано с тем, что изначально не было понятно, кто именно будет здесь учиться: какой бэкграунд у студентов, нужны ли им базовые или продвинутые курсы по избранным темам, кто какой темой заинтересуется в качестве основы для написания магистерской диссертации и так далее.
Насколько мне известно, уже во втором запуске магистратуры многое поменялось в плане набора преподаваемых курсов. Это замечательно, поскольку часто магистранты уже знают основы машинного обучения или даже используют их в работе. Однако практический аспект обучения остался прежним — у каждого студента есть ментор из Альфа-Банка, вместе с которым студент работает над конкретной практической задачей. Интересно то, что есть возможность прийти и со своим научным руководителем, если вдруг захочется.
Применять знания на стажировках
Артем Харинаев
— Благодаря своему рабочему опыту и знаниям в Альфу я сразу шел в штат. Но многие мои одногруппники с удовольствием воспользовались стажировками, а затем перешли на джуниоров. Мне кажется, очень важно подкреплять полученные знания реальными, промышленными проектами, которые доступны всем стажерам.
Виктор Мельников
— Стажировки, безусловно, крайне полезны, поскольку позволяют применить на практике знания, полученные во время обучения. Особенно круто, если на стажировке дают возможность позаниматься задачей или темой, которую можно сделать основой своего диплома. У меня получилось совместить эти две активности, и в итоге получился крутой практикоориентированный диплом с интересными результатами. Причем эти результаты были как теоретического характера, так и практического: например, мы написали собственную библиотеку для автоматизации разработки определенного класса моделей.
Даниил Лескевич
— На момент собеседования в магистратуру у меня был опыт работы, поэтому собеседование в магистратуру в какой-то момент превратилось в собеседование на работу. По итогу через пару дней я получил оффер от Альфа-Банка, принял его и начал работать на middle-позиции за три месяца до начала обучения в магистратуре.
Помощь менторов
Виктор Мельников
— Как мне кажется из моего опыта, основная задача ментора — помочь студенту совместить исследования академического характера с реальной промышленной разработкой и довести дело до конца. В случае магистратуры это означает успешную защиту. То есть ментор помогает определить круг возможных тем, конкретную решаемую проблему, а дальше направляет работу по ходу выполнения в нужную сторону. Но ментор не является преподавателем в прямом смысле этого слова, поэтому формат взаимодействия отличается от университетского. Это больше похоже на общение с коллегами по работе.
Даниил Лескевич
— Сейчас я пишу со своим ментором диплом по рабочей задаче. Мы периодически с ним встречаемся и обсуждаем наработки, он дает мне идеи, что еще можно попробовать и изучить.
Соответствие требованиям бизнеса
Артем Харинаев
— Почти все курсы, которые я проходил, реально релевантны рабочим задачам. Очень часто на лекции и семинары приглашают текущих сотрудников больших финтех- или IT-компаний. На таких занятиях можно лучше увидеть области бизнес-применения полученных знаний и задать вопросы специалистам.
Даниил Лескевич
— У нас есть практические предметы по направлению машинного обучения, на которых мы разбираемся в современных подходах и усиливаем свои hard skills, без которых невозможен профессиональный рост. При этом в программе есть более гуманитарные предметы: «Основы финансов», «Основы лидерства и управления», которые позволяют расширить свой кругозор и прокачать soft skills, которые также важны для понимания бизнес-процессов.
Виктор Мельников
— В современном бизнесе машинное обучение может применяться во множестве задач, где, в свою очередь, могут использоваться принципиально различные методы. И, конечно, охватить их все за два года невозможно. Но если говорить о работе в Альфа-Банке и других похожих компаниях, то программа полностью соответствует требованиям бизнеса — есть курсы как по математической статистике и классическому машинному обучению, так и по обработке естественного языка и графовым нейронным сетям.
Фундамент для дальнейшего роста
Артем Харинаев
— Современный бизнес имеет доступ к дешевым хранилищам данных и продвинутым методам сбора информации. Каждый этап взаимодействия с клиентами и внутри компании можно оцифровать. Накапливаются огромные объемы данных, которые несут ценные инсайты. Поэтому профессии, связанные с обработкой данных, крайне важны для бизнеса. Уже сейчас, учитывая багаж теоретических знаний и опыт решения практических задач, я осознаю себя востребованным специалистом для финтех- и IT-компаний. Уверен, что после завершения обучения востребованность будет еще выше.
Даниил Лескевич
— Мне кажется, магистратура закладывает мощный фундамент для будущего роста в этой области. Сейчас я руковожу одним из внутренних проектов в Альфа-Банке. Надеюсь, что тандем знаний, которые я получаю в магистратуре и на работе, позволит мне вырасти в полноценного руководителя DS-команды.
Виктор Мельников
— Сейчас я работаю в Альфа-Банке в той же команде, в которой проходил стажировку во время обучения. В основном занимался пока только задачами определения чувствительности клиентов банка к различным маркетинговым воздействиям в рамках кредитов наличными, но сейчас появляются задачи и про ипотечные продукты. Помимо работы я также обучаюсь в аспирантуре МФТИ и получаю дополнительное образование в Школе анализа данных Яндекса. На данный момент планирую продолжить обучение там, чтобы расширить свой технический кругозор, а также работать в Альфе, чтобы получить более разнообразный промышленный опыт.