Всем привет! В этом посте я хочу рассказать вам о моей летней стажировке в ABBYY. Постараюсь осветить все моменты, которые обычно интересны студентам и начинающим разработчикам при выборе компании. Надеюсь, что кому-то данный пост поможет определиться с планами на следующее лето. В общем, поехали!
Для начала расскажу немного о себе. Меня зовут Женя, на момент подачи заявки на стажировку я заканчивал 3 курс МФТИ, Факультет инноваций и высоких технологий (сейчас может быть известен как Физтех-школа прикладной математики и информатики). Мне хотелось выбрать компанию, в которой можно получить опыт работы в области компьютерного зрения: картинки, нейронные сети и вот это вот все. Собственно, с выбором я не прогадал – ABBYY действительно для этого отлично подходит, но об этом позже.
Отбор на стажировку
Сейчас мне уже трудно вспомнить, что конкретно повлияло на мое решение податься в ABBYY. Возможно, это был День карьеры, который проводился в нашем институте, а может быть, отзывы знакомых, которые проходили стажировку в прошлом году. Как и в большинстве компаний, отбор состоял из нескольких этапов. При подаче через сайт первым этапом является скрининг резюме и выполнение тестового задания по машинному обучению, которое проверяет базовые умения работать с данными и обучать модели. Акцент на подаче через сайт не случаен – для студентов кафедр ABBYY (кафедра распознавания изображений и обработки текста и кафедра компьютерной лингвистики в МФТИ) действует упрощенная схема отбора, поэтому студенты кафедры автоматически прошли на второй этап.
К слову, о втором этапе. Он заключается в собеседовании с HR, на котором спрашивают о твоем опыте и планах на будущее. Ну и, конечно же, задачки на математику и программирование. После этого меня ожидало техническое собеседование с руководителями команд, в которые я подал заявку. На собеседовании опять же говорили о моем опыте, спрашивали теорию по глубокому обучению, в частности много говорили о сверточных нейронных сетях, что неудивительно, т.к. я хотел заниматься Computer Vision. В конце собеседования мне рассказали подробнее о задачах, которыми предлагается заниматься на стажировке.
Моя задача на стажировку
На летней стажировке я занимался применением методов Neural Architecture Search к уже имеющимся в компании нейросетевым моделям. Если вкратце, то мне нужно было написать программу, которая позволяет подобрать оптимальную архитектуру для нейронной сети. Скажу честно – данная задача не показалась мне простой. Это, на мой взгляд, круто, потому что за период стажировки мы с моим коллегой неплохо прокачали свои навыки разработки на Keras и Tensorflow. Вдобавок методы Neural Architecture Search являются передовой областью в сфере глубокого обучения, поэтому мне пришлось удалось ознакомиться со state of the art подходами. Приятно понимать, что ты используешь в работе реально современные вещи. Стоит учесть, что такое может подойти не всем – если у вас небольшой опыт в применении нейросетевых моделей, то даже при наличии необходимого математического аппарата на стажировке будет тяжело. Эффективная работа со статьями подразумевает наличие хорошо развитых навыков ориентироваться в соответствующих инструментах разработки.
Коллектив
Работать в коллективе было суперкомфортно, многие сотрудники действительно ходят по офису в тапочках! Как мне показалось, среди стажеров были в основном ребята из ВШЭ и МФТИ, поэтому одновременно со мной стажировалось много моих знакомых. Для нас организовывали встречи, на которых сотрудники компании рассказывали о своем карьерном пути в ABBYY: с чего они начинали и какими задачами сейчас занимаются. Ну и, конечно же, были экскурсии по офису.
Также мне очень понравился график работы в ABBYY – его нет! Ты сам можешь выбирать во сколько приходить на работу и во сколько с нее уходить – это суперудобно, особенно для студентов, но лично для меня это стало и небольшой проблемой, так как летом слишком велик соблазн подольше поспать и прийти на работу позже. Соответственно, частенько нужно было остаться допоздна, чтобы успеть сделать запланированные задачи. Замечу, что у меня никогда не возникало проблем с тем, чтобы отпроситься или поработать удаленно в какой-то день. Главное, не забывать показывать результат своей работы своему ментору, который на протяжении всей стажировки помогает определиться в каком направлении двигаться дальше.
В ABBYY все общаются друг с другом на «ты», можно смело делиться идеями со своим начальником и не бояться быть непонятым. К слову, в период стажировки компания отмечала свое 30-летие на мероприятии ABBYY Day, на которое пригласили и стажеров. К сожалению, мне не удалось поприсутствовать на нем лично, но мой коллега передал мне небольшой фотопривет.
Офис и быт
Офис ABBYY расположен недалеко от метро Отрадное, на севере Москвы. Если вы студент Физтеха, то удобнее добираться от Новодачной до станции Дегунино, на которой, кстати, нет турникетов. Правда, при таком маршруте вас будет ожидать пешая прогулка длиной в 25-30 минут, поэтому если вы не любитель много ходить, то все же лучше добираться на метро.
На территории бизнес-центра есть несколько столовых, на каждом этаже есть торговые автоматы, в том числе с горячей едой. В среднем, сытный обед выходит на сумму 250-300 руб. Отличительной особенностью ABBYY для меня стало большое количество бесплатных фруктов для сотрудников. Компания в целом топит за ЗОЖ и экологию – это круто! На 5 этаже можно сдать сразу батарейки, бумагу, картон, крышечки от бутылок, энергосберегающие лампы и сломанную технику.
В офисе есть тренажерный зал, в котором можно провести время после работы. Еще очень хочется отметить зону для чилла летнюю веранду, на которой можно поработать, валяясь на мягком пуфике под солнышком. Ну, или обсуждать с коллегами последние новости.
Еще немного расскажу про зарплату стажеров, т.к. уверен, что многим это тоже интересно. На стажировке в ABBYY платят больше, чем в среднем получают стажеры в других крупных компаниях. Но, естественно, зарплата не должна быть единственным критерием при выборе компании.
В общем, основная мысль, которой я хочу поделиться: если вы поняли, что хотите начать строить карьеру в области deep learning, то обязательно попробуйте податься на стажировку в ABBYY. Удачи!
Автор: eueevnn
