मैंने एक स्टार्टअप में बेसिक साइंस को कैसे छोड़ा

आज, विज्ञान में बीस साल के ठीक छह महीने बाद, मैं एक स्टार्टअप में गया, जो सिंथेटिक डेटा बनाने के लिए सॉफ्टवेयर विकसित करता है, जिसमें मैं मशीन लर्निंग सिस्टम को अंतिम उत्पाद में एकीकृत करता हूं। चूंकि यहां ऐसे लोग हैं जो अभी भी इस तरह का कदम उठाने का फैसला कर रहे हैं, मैं अपने रास्ते का वर्णन करूंगा, या बल्कि, मेरे रास्ते की दिशा में बदलाव।

अकादमी

मैं एक पेशेवर भौतिक विज्ञानी हूं और पीएचडी प्राप्त की है। मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी के भौतिकी विभाग में। उन्होंने सैद्धांतिक भौतिकी और प्रयोगात्मक दोनों में काम किया। प्रकृति और पीआरएल में लेख, 700 से अधिक उद्धरण और हिर्श सूचकांक 14. ये विवरण किसी के साथ कुछ मापने के लिए नहीं हैं, बल्कि बड़ी तस्वीर को समझने के लिए हैं। यदि हम एक वर्ष से अधिक समय तक चलने वाले अनुबंधों को लेते हैं, तो ऐसे लंबे पदों पर उन्होंने पश्चिमी यूरोप के चार देशों में काम किया। सब कुछ ठीक होगा, लेकिन हाल ही में, विज्ञान ने एक व्यवसाय में बदलना शुरू कर दिया है। विश्वविद्यालयों में लोग केवल एक स्थायी स्थिति प्राप्त करने के बारे में सोचते हैं। अनुसंधान के लिए पैसे की निरंतर खोज - अनुदान आवेदन लिखना सीधे विज्ञान करने से अधिक समय लेना शुरू कर दिया। यदि आपके पास ईआरसी (यूरोपीय अनुसंधान परिषद) परियोजना नहीं है, तो आपको किसी भी अधिक या कम सामान्य यूरोपीय विश्वविद्यालय में दिलचस्पी नहीं होगी, भले ही आपके पास उत्कृष्ट प्रकाशनों और परियोजनाओं का एक समूह हो। इसके अलावा, अंत में सभी प्रयास कुछ भी नहीं में बदल सकते हैं। एक पद पाने की अंतिम संभावना क्या है? 0.5 से 2% तक जब आप सही समय पर सही जगह पर पहुंचते हैं, तो यह भाग्य की बात है (डैनियल काहनमैन और नासीम तालेब के लिए हैलो)। दस साल का शोध बेकार हो सकता है, न कि "फैशनेबल"। इस तरह की गतिविधियाँ अधिक से अधिक निराशाएँ लाने लगीं। और अगर काम खुशी लाना बंद कर देता है, तो उसके आस-पास की हर चीज खुश करना बंद कर देती है। हां, और आंकड़े बताते हैं कि स्थिति में सुधार की संभावना नहीं है। लिहाजा, उनका अकादमिक करियर खत्म करने का फैसला किया गया। मेरे लिए आगे की गतिविधियों का प्रश्न स्पष्ट था - प्रोग्रामिंग। लेकिन जल्दी से कहानी प्रभावित होती है, लेकिन जल्दी से बात पूरी नहीं होती ...

प्रोग्रामिंग

क्यों प्रोग्रामिंग, डेटाशाइन नहीं? यहां सब कुछ सरल है - मुझे प्रोग्रामिंग और सॉफ्टवेयर विकास में कम से कम कुछ अनुभव था। हां, यह व्यक्तिगत और आंतरिक शैक्षणिक उपयोग के लिए सीमित विकास का अनुभव था, लेकिन मेरा सॉफ्टवेयर काम करता है और अन्य लोग इसका उपयोग प्रयोगशालाओं और गणनाओं में करते हैं। मैंने डेटा एकत्र करने और बड़े प्रायोगिक सुविधाओं की निगरानी के लिए सिस्टम विकसित किया (उदाहरण के लिए, परमाणु विसंक्रमण उपतंत्र के साथ एक विघटन रेफ्रिजरेटर), डेटा विश्लेषण और पायथन में दृश्य। इससे पहले, संख्यात्मक गणना के लिए फोरट्रान ने बहुत सारे और C ++ का थोड़ा उपयोग किया। किसी भी मामले में, यह अनुभव संक्रमण के लिए पर्याप्त नहीं था। प्रोग्रामिंग (एल्गोरिदम और डेटा संरचनाओं सहित) और सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन में दोनों को "ऊपर खींचना" या बहुत सी नई चीजें सीखना आवश्यक था। मैंने अपने आप को एक वर्ष की समय सीमा निर्धारित की, अर्थात यह मेरे संक्रमण की समय सीमा थी, क्योंकि मेरा अनुबंध तब समाप्त हो रहा था, और मुझे इसे नवीनीकृत करने का इरादा नहीं था, हालांकि मेरे पास ऐसा अवसर था। उन्होंने एक छोटी व्यावहारिक प्रशिक्षण योजना "स्केच" भी की, जिसमें उदाहरण के लिए, "प्रोग्रामिंग गेम्स और पज़ल्स" (जैक्स अर्सक, 1985) पुस्तक से स्क्रिप्ट का उपयोग करके पायथन गेम बनाना और "द प्रोग्रामर्स आइडिया" (कोडर्स) के विभिन्न छोटे कार्यक्रम शामिल थे। शब्दकोश)। वैसे, मैंने अभी भी पहली पुस्तक का उपयोग कई साल पहले किया था जब मैंने स्पेक्ट्रम जेडएक्स के लिए गेम लिखा था। समानांतर में, उन्होंने दो और प्रोग्रामिंग भाषाओं - जावास्क्रिप्ट और गो का अध्ययन करना शुरू किया। सिद्धांत रूप में, सब कुछ ठीक चल रहा था, इंटरनेट पर अब प्रशिक्षण संसाधनों, पुस्तकों, उदाहरणों का लाभ पर्याप्त से अधिक है। हालांकि, कुछ समय बाद मुझे सॉफ्टवेयर विकास में सीधे तौर पर शामिल लोगों के साथ-साथ एक प्रोजेक्ट पर एक साथ काम करने के लिए व्यक्तिगत संचार की आवश्यकता महसूस होने लगी। मैंने ऐसे अवसरों की तलाश शुरू की, जिसे देखते हुए मैंने विश्वविद्यालय में काम करना जारी रखा और आत्म-शिक्षा में संलग्न रहा। और, निश्चित रूप से, मिताप बचाव में आए ...

बैठकें, परियोजनाएं

पहले समूहों में से एक FreeCodeCampVienna था, जो मुख्य रूप से वेब प्रोग्रामिंग पर केंद्रित था, लेकिन यह सामान्य था, क्योंकि संचार और संपर्क मेरे लिए महत्वपूर्ण थे, साथ ही साथ काम करने का अनुभव भी प्राप्त हुआ था। तीसरी या चौथी बैठक के बाद, हमने वेबटैग्स परियोजना पर काम करने के लिए पांच लोगों (तब केवल तीन ही रह गए) के एक छोटे समूह का आयोजन किया, जो आपको किसी भी वेबसाइट पर दोस्तों या समूहों को संदेश पोस्ट करने की अनुमति देता है। मैंने बैकएंड किया, क्योंकि मैं वेब डिज़ाइन के साथ बहुत अनुकूल नहीं हूं, कम से कम कहने के लिए। दुर्भाग्य से, हम इस परियोजना को केवल एमवीपी में लाए और बैठकों में कुछ प्रस्तुतियां दीं, लेकिन किसी भी तरह यह आगे नहीं बढ़ पाया, लेकिन मैंने आवश्यक ज्ञान प्राप्त कर लिया। एक अन्य परियोजना की तरह, "कारॉकैट - कार उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया एक समुदाय", चिंगू वॉयज -7 टीम (उन लोगों के लिए एक नि: शुल्क वैश्विक मंच, जो सीखना चाहते हैं कि संयुक्त परियोजनाओं पर कैसे काम करना है) में पूरा नहीं किया गया था। उस समय तक, मैंने पहले से ही अन्य समूहों का दौरा करना शुरू कर दिया था, जिनमें डेटाटाइन से संबंधित - वियना स्कूल ऑफ एआई, वियना में डीप लर्निंग मीटअप, वियना डेटा साइंस शामिल हैं। मेरी रुचि मशीन लर्निंग और एआई की ओर स्थानांतरित होने लगी, क्योंकि उनमें एक निश्चित "वैज्ञानिक प्रकृति" थी जो मुझे दिलचस्पी नहीं दे सकती थी ...

डेटा साइंस के बारे में थोड़ा सा

विज्ञान से दूर जाने और एक ही समय में प्रोग्रामिंग में संलग्न होने की क्षमता ने मुझे घेर लिया। मैंने मशीन लर्निंग, एआई और बड़े डेटा के साथ काम करने के कई पाठ्यक्रम पूरे किए। बैठकों में अभ्यास था, हालांकि जितना हम चाहते हैं उतना नहीं। हालांकि, मेरे लिए मुख्य प्राथमिकता संचार और संपर्क बने रहे। उस समय तक, मेरे द्वारा निर्धारित संक्रमणकालीन अवधि के लगभग आठ से नौ महीने पहले ही बीत चुके थे, और मैंने अपना फिर से शुरू करना फिर से शुरू कर दिया। विज्ञान में काम करने वालों को पता है कि वैज्ञानिक समुदाय में पाठ्यक्रम विटे का उपयोग किया जाता है, जिसमें वैज्ञानिक गतिविधि के लगभग सभी विवरण शामिल हैं। हमें एक पृष्ठ के फिर से शुरू में आठ-पृष्ठ सीवी को निचोड़ना पड़ा। एक ओर, समस्या छोटी है, क्योंकि वैज्ञानिक सीवी में बहुत सारी अप्रासंगिक जानकारी है जो किसी और के हितों की नहीं बल्कि विश्वविद्यालयों की है। दूसरी ओर, यह स्पष्ट नहीं था कि कौन सी जानकारी उपयोगी हो सकती है। अंत में, उन्होंने सॉफ्टवेयर विकास और डेटा विश्लेषण से संबंधित लगभग सभी चीजों को शामिल किया, साथ ही तीसरे पक्ष की परियोजनाओं पर काम किया। रिज्यूम को प्रोसेस करने में मुझे लगभग दो हफ्ते लग गए। मेरे द्वारा आवंटित समय से लगभग दो महीने बने रहे और मैंने खुले पदों के लिए आवेदन करना शुरू कर दिया। यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह दिसंबर था - एक ऐसा महीना जिसमें कई छुट्टियां होती हैं, और वास्तव में, सब कुछ आमतौर पर क्रिसमस और नए साल की छुट्टी का इंतजार कर रहा है। मैंने यह भी समझा कि मेरे कौशल और ज्ञान सीधे काम करने के लिए, उदाहरण के लिए, मशीन लर्निंग इंजीनियर के रूप में, अभी भी पर्याप्त नहीं थे, इसलिए मैंने डेटासेट में लगी कंपनियों पर ध्यान केंद्रित किया, लेकिन डेवलपर्स के खुले पदों के साथ ...

खोज

और मैंने अपना रिज्यूमे भेजना शुरू कर दिया। ज्यादातर मामलों में, उन्होंने दो-तीन दिनों में काफी जल्दी जवाब दिया। मेरे आश्चर्य के लिए, सभी ने तुरंत जवाब नहीं दिया। हमें टेलीफोन साक्षात्कार और परीक्षण कार्यों के बाद साक्षात्कार के एक जोड़े के लिए आमंत्रित किया गया था। हालांकि, तब उन्हें खारिज कर दिया गया। उनमें से लगभग दस थे। इस समय मैंने बैठकों में स्व-शिक्षा और संचार जारी रखा। मैंने सुना, बहुत से सवाल पूछे। शायद किसी ने परेशान किया, लेकिन अधिकांश भाग के लिए अनुकूल टिप्पणियां मिलीं। मुझे इसके खुलेपन के साथ डेटाटाइन समुदाय द्वारा मारा गया था, जिसे मैंने लंबे समय तक या बहुत कम ही "सामान्य" वैज्ञानिक वातावरण में नहीं देखा है। सिंथेटिक डेटा के निर्माण और निजी डेटा की सुरक्षा सहित कई विषयों में रुचि रखते हैं। यह वास्तव में जादू की तरह लग रहा था। मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करके मानव चेहरा बनाना या अपने लिए पर्याप्त पर्याप्त सी कोड उत्पन्न करना। एक बच्चे के रूप में, मैं एक पुस्तक या पत्रिका में एक कार्यक्रम के बारे में पढ़ता हूं जो कविता लिख ​​सकता है। तब मैंने सिनक्लेयर स्पेक्ट्रम जेडएक्स के लिए एक लिखा था, लेकिन यह केवल सरणियों में बस्टिंग कर रहा था और सही शब्दों में सही शब्दों को प्रतिस्थापित कर रहा था। और यहाँ कुछ नया बनाने के लिए कोई हार्ड-कोडित एल्गोरिथ्म नहीं है जो मौजूद नहीं था, लेकिन यह समझ में आता है! एक शब्द में - शांत। मैंने इन विषयों में गहराई से पढ़ना शुरू किया, साहित्य पढ़ा और एल्गोरिदम की तलाश की। मैंने ऑस्ट्रिया में इस विषय पर काम करने वाले लोगों को कई पत्र लिखे और जनवरी के आसपास मुझे उन लोगों के साथ एक टेलीफोन साक्षात्कार करने का निमंत्रण मिला। स्टार्टअप निदेशक। उसी समय, मुझे उन कंपनियों में से एक का निमंत्रण मिला, जिन्होंने वैज्ञानिक सॉफ़्टवेयर विकसित किया था, लेकिन मुझे डेटाटाइन चाहिए था ...

प्रस्ताव

स्टार्टअप निदेशक के साथ एक टेलीफोन साक्षात्कार के बाद, मुझे कंपनी के कार्यालय में एक साक्षात्कार के लिए आमंत्रित किया गया था और मुझे कुछ व्यावहारिक कार्य भेजे, जिनमें से एक सिर्फ एल्गोरिदम के लिए था, और दूसरा पायथन में डेटा के विश्लेषण और परिवर्तन से संबंधित था। कार्यों में कोई कठिनाई नहीं हुई, केवल कुछ कार्यों के नाम मुझे अजीब लगे। जैसा कि मुझे बाद में पता चला, ये कार्य मूल रूप से R में लिखे गए वास्तविक कोड से "निकाले गए" थे, साक्षात्कार जनवरी के अंत में हुआ था, जिसका अर्थ है कि मैं योजनाबद्ध समय सीमा को आसानी से पूरा कर सकता था और विश्वविद्यालय में अपने अनुबंध को नवीनीकृत नहीं कर सकता था। साक्षात्कार ने मुख्य रूप से प्रोग्रामिंग के बारे में बात की, परीक्षण कार्यों और पर्याप्तता और मनोवैज्ञानिक स्थिरता पर सामान्य प्रश्नों पर चर्चा की। हमने कुल दो घंटे बात की। सब कुछ ऐसा हो गया जैसे हम एक-दूसरे को कई सालों से जानते हों - कोई तनाव नहीं। कुछ दिनों बाद मुझे सीनियर सॉफ्टवेयर इंजीनियर के पद के लिए प्रस्ताव मिला। और यहीं डरावना हो गया। सबसे पहले, मैंने वैज्ञानिक सॉफ्टवेयर विकसित करने वाली एक अन्य कंपनी में प्रस्ताव से इनकार कर दिया, लेकिन यह बहुत पीड़ा के बिना था। मुख्य समस्या यह थी कि मैंने वही किया जो मैं चाहता था। और अब अंतिम (या पहले?) कदम उठाने के लिए आवश्यक था - उस विज्ञान को छोड़ने के लिए जो मैं पिछले बीस वर्षों से कर रहा था। मुझे निर्णय लेने के लिए पाँच दिन थे, मेरे जीवन का सबसे लंबा दिन। लेकिन जैसा कि वे कहते हैं, "ए", "बी" कहें। और विश्वविद्यालय में आवश्यक महीने के लिए काम करने के बाद, मैं एक स्टार्टअप में गया ...

स्टार्टअप

आज मैं कह सकता हूं कि मुझे खुशी है कि मैंने अपना नया जीवन एक बड़ी कंपनी में नहीं, बल्कि एक छोटे से स्टार्टअप में शुरू किया। मुझे पसंद है कि मैं कंपनी के हर सदस्य के साथ संवाद कर सकता हूं। हर कोई अपना काम कर रहा है। और क्या अधिक है, हम जानते हैं कि हम क्या कर रहे हैं और क्यों कर रहे हैं। पहला सप्ताह सबसे मुश्किल नहीं था, मैंने मुख्य रूप से बग फिक्स से निपटा। लेकिन छोटी कंपनियां इस तरह की विलासिता को बर्दाश्त नहीं कर सकती हैं, इसलिए दस दिनों के बाद मैं पहले से ही अपने "इंजन" में अंतर गोपनीयता एल्गोरिथ्म को एकीकृत कर रहा था, जिसे टेन्सरफ़्लो और केरस के गहन अध्ययन और समझ की आवश्यकता थी, साथ ही साथ एल्गोरिथ्म भी। उसके बाद, एक एनकोडर का विकास और कार्यान्वयन जो लाखों लाइनों और कई हज़ार स्तंभों की फ़ाइलों को एक उचित समय में संसाधित कर सकता है। ऐसा करने के लिए, मैंने स्पार्क और क्लाउड कंप्यूटिंग का अध्ययन किया। अब सास कार्यान्वयन और एकीकरण ... हर दिन कुछ नया। दिन में दस से बारह घंटे जो एक घंटे की तरह उड़ते हैं ...