Олена Бачинська — Data Scientist та Head of Engineering в Zalando SE у Берліні. Закінчивши кафедру ядерної фізики КНУ імені Тараса Шевченка, вона вступила в аспірантуру Гамбурзького університету, а згодом покинула науку й потрапила в ІТ. В інтерв’ю для DOU Олена розповіла про сексизм на фізфаці, підводні камені науки й найголовніше в роботі з людьми.
— Чому ви вирішили вступати на фізику?
Пам’ятаю, ще зі шкільних років мені дуже хотілося бути як всі, та натомість я була «ботаніком». Вчила все, читала все, але ніколи не грала за правилами. Наприклад, трохи заробляла в школі.
— Що ви маєте на увазі?
Писала твори з різних предметів на замовлення. В
А взагалі я завжди із захопленням вирішувала цікаві задачі, спеціально шукала їх в різноманітних збірниках, адже інтернету не було. Пам’ятаю, як натрапила на олімпіадну задачу з міжнародних відносин і довго сиділа над нею, а рішення виявилося доволі банальним. Результат для мене — невимовне задоволення. Остаточно вступати на фізику я вирішила після участі в Малій академії наук. Наша вчителька математики співпрацювала з викладачами КНУ імені Тараса Шевченка. Разом ми конструювали різні прилади. Я розробила звуковий датчик для людей з обмеженими зором. У нашому селі Володарка, що на Київщині, дуже пишалися студентами з фізфаку. Та й з природничими науками я дружила, тому вступила на фізфак КНУ. Я бачила, що фізика — то не тільки наука, а весь світ. Нас було 20 людей в групі, з яких лише 4 дівчини. Всі з престижних шкіл, переможці олімпіад та відмінники — і я, яка боялась увімкнути комп’ютер.
— Що ви мали на увазі, сказавши «фізика не наука, — це увесь світ»?
На мою думку, фізика — основа всіх природничих наук. Фізика пояснює, як збудований світ. Є тіла, за ними — молекули, далі атоми — і так безперервно. Після розмови з одним з викладачів фізфаку я зрозуміла, що потрібно більше обмінюватися знаннями, їздити на конференції за кордон, знайомитися з людьми і розширювати світогляд. Адже багато ідей народжуються в дискусії.
— А чому боялися увімкнути комп’ютер?
Я справді відчувала страх. Хоч у школі нас вчили програмувати на Delphi і писати на Pascal, але ми не знали, для чого це все. Єдине, що я вміла, — друкувати текст у Word. А в університеті вже з першого курсу треба було самостійно писати алгоритми на С++/С. Я була в паніці. Книжки не допомагали з лабораторними. Бігла до одногрупників.
Але згодом у мене з’явилася ідея створити електронний каталог усіх моїх книг для зручнішого пошуку, заодно підучила SQL-бази. Потім почалися експерименти. Так і пішло. Якось ми взяли джерело іонізуючого випромінювання та детектор для реєстрації. Зібрали дані й почали все обраховувати. Згодом треба було опрацювати мільйони експериментальних подій, й іншого виходу, крім автоматизації, не було.
— Як ви себе почували на факультеті, де здебільшого вчаться лише хлопці?
Бувало непросто. На
— Як ви реагували на такий сексизм в університеті?
Тоді це було нормою, але не для мене. Це було тоталітарне патріархальне суспільство. Поки навчалася — багато терпіла, адже не хотілося витрачати енергію на це. Протистояти самій було дуже складно.
— Як ви опинилися в університеті Гамбурга?
На
У США їхати не хотілося, бо це дуже далеко. Тому Німеччина здавалася найкращим рішенням. Там було досить багато українців. Відчувала, що хочеться працювати, ночами сидіти разом із одногрупниками й готуватися до конференцій, шукати баги в коди. Фізика навчила хорошому дебагу.
— Як?
Я писала код щодня. І не було в мене IntelliJ, С++ і Kate (навпаки, я була палкою прихильницею KDE i SUSE Linux). Запускаєш на ферму обрахунки — і бачиш, що пік графіка не в тому місці. Доводиться шукати помилку. Код начебто і компілюється, а відповідь не та. Інколи дивишся на графіки і бачиш, що щось не так, прочісуєш код вздовж і впоперек у пошуках помилки.
— Чим навчання в Гамбурзі відрізняється від навчання в Україні?
Аспірантура в Німеччині дуже прикладна. Немає іспитів, філософії, мінімум теорії. Також німцям не потрібне додаткове вивчення іноземних мов. Ще зі школи вони знають щонайменше дві. Без англійської до аспірантури взагалі не беруть.
За три роки важко написати кілька статей у галузі фізики високих енергій через тривалий збір даних. Важливий фокус. Перший рік зазвичай дуже технічний: можна обрати семінари чи лабораторні з професором або зайнятися електронікою (hardware task).
Я обрала друге, та в результаті все одно дістала купу практикантів-бакалаврів з КНУ та Києво-Могилянської академії. Паралельно в перший рік потихеньку розробляла свою тему. Тоді було незручно використовувати GRID для збору даних, і ніяких тобі хмарних сховищ. Через деякий час я зрозуміла, що ця тема заведе в глухий кут, бо не вистачає роздільної здатності детектора, щоб досягти кращої точності, ніж у попередній публікації.
Я вирішила обрати щось із незавершених публікацій інших учених. Другий і третій рік повністю присвятила цій роботі. Раз на тиждень влаштовувала професорові friday demo, але це було неефективно. Одного разу до Гамбурга завітав інший професор з Frascati (Італія), і це дало справжній поштовх. Ми дуже сумлінно ставилися до роботи, щодня писали один одному, телефонували, постійно обмінювалися порадами.
— Як ви потрапили в ІТ-сферу?
Що таке Data Science і машинне навчання, я не знала, але була на 100% упевнена, що математика і невеличкий досвід у програмуванні допоможе мені стати аналітиком. Виявилося, що Data Science та експериментальна фізика схожі обсягами даних та підходами в їх обробці. Термінологія різна, але роки в КНУ пройшли недаремно. Математичні символи всюди однакові. Після закінчення аспірантури чоловік отримав постдокторську позицію в Гамбурзі, а я була в пошуках себе. Мене «відшили» в багатьох місцях по роботі у сфері науки. Виявляється, у фізиці треба мати добрий network, щоб отримати хорошого постдока. На той час у мене опускалися руки, я просто покинула науку, стала безробітною. В цьому плані фізика нагадує політику. Усе залежить від того, наскільки ти відомий, наскільки популярна твоя тема. Я себе недооцінювала. Це часто трапляється з талановитими вченими. Щодня я сумнівалася у виборі кар’єри.
— Як ви вибралися з цього стану?
Покинувши науку, я пішла у мовну школу. Це був переломний момент. Там я побачила десятки обдарованих архітекторів, письменників, юристів, економістів, які покинули все і почали вчити мову, щоб почати спочатку. Мені було так приємно спілкуватися і вчитися з ними. У всіх була мета — нове майбутнє. Мене неабияк підтримував чоловік, завжди в мене вірив. Від цього якось і прийшла мотивація та розуміння, що потрібно шукати себе. Згодом отримала пропозиції роботи в Японії, Італії. Мій чоловік просто палав програмуванням. Ми вирішили перейти в індустрію. У мене 50 з лишнім заявок — і нічого в результаті. А чоловіку дали пропозицію Junior Software Developer в Zalando. Але Берлін — це маленька Кремнієва долина, тільки в Німеччині. Тому я звернулася до стартаперів і отримала роботу Zalando Qualitative Data Scientist. Проекту терміново були потрібні фахівці. У стартапах більш американізована культура, можна швидко всьому навчитися.
— Чим ви займаєтесь у Zalando?
В Zalando я вже 5 років. Починала з прогнозу цін на товари, потім узяла на себе Engineering в команді. Для мене код на Python і база даних MySQL з відкритими портами були чимось непідйомним. Якщо щось ламалося, я ремонтувала. Оскільки в мене диплом фізика, мені не поспішали довіряти великих завдань, хоч рівень моїх математичних знань був набагато вищий за деяких математиків. Шоком було те, що основною мовою начебто й була англійська, уся команда розмовляла німецькою. Я тільки кивала головою, наче собака.
Перший рік в Zalando був дуже складний ще й через те, що я завагітніла. Сил додавало бажання працювати і вчитися. За рік у компанії я вивчила більше, ніж за три в аспірантурі, познайомилася з різними людьми і тихенько ненавиділа Берлін за його великі масштаби.
Після декрету я повернулася на роботу зовсім іншою людиною — набагато дорослішою і з ідеальним time management. Саме малюк навчив мене, що якщо є лише година на прочитання книги, то треба все встигнути. Я прочитала багато літератури з психології, і це допомогло по-новому поглянути на світ. Я збагнула, що справжній професіонал виконує роботу у встановлений термін. Кожен може засиджуватися до ночі, а от завершити все вчасно і спокійно піти додому — і є майстерністю.
Після виходу з декрету я приєдналася до побудови нового бренду компанії. Якось на ребрендинговій презентації мені прямо зі сцени сказали: «Olena, you have so many bright ideas, may be you can become a people lead». Я всю ніч думала, чи це серйозна пропозиція чи жарт, а на ранок вирішила підійти до боса і сказати сказати: «Ok, I would like to take the challenge, when do I start?».
Я пройшла співбесіду і два наступні роки займалася винятково people management. Я відповідала за персональний розвиток інженерів, узгодження зарплат, оцінку роботи та ефективності. Працювала з
Я це чітко зрозуміла, коли 2017 року мене попросили взяти групу працівників. Я провела особисті зустрічі з кожним з них. Перші 3 місяці в новій групі я була обережною й намагалася не нашкодити. Подібно до американських президентів, я старалася робити перші зміни не раніше, ніж через 100 днів. Воно того варте. Не раз переконувалася, що перша думка — оманлива.
— Яким, на вашу думку, є ринок Data Science в Німеччині?
Data Science з’явилася в Німеччині одночасно із США. Дотепер сформувалася власна школа науки про дані. Німецькі університети — технічний у Берліні і Мюнхенський імені Людвіга і Максиміліана — випускають добрих фахівців. Машинне навчання використовують у нейробіології, фармакології, медицині, останнім часом — і у фізиці високих енергій. Спілкуючись із фахівцями з України, я бачу багато потенційних кандидатів з кібернетики / Computer Science / Software Engineering, а саме з Data Science / Machine Learning — менше. Знайти хорошого експерта з машинного навчання можна в Бангалорі (Індія), де дуже потужна школа.
— Над яким проектом вам було найцікавіше працювати?
Для мене найважливіші люди. З цікавими й вмотивованими працівниками можна навіть підмітати підлогу. Але навіть таке завдання потрібно виконувати з максимальною віддачею, чи то нудний тест в коді, чи то оновлення Cassandra, чи рефакторинг старого, як світ, коду на Java 6, чи новий проект на Scala.
— Не шкодуєте, що пішли з науки?
Я навчилася не шкодувати про зроблене, бо минулого не зміниш. Кожне рішення і кожен вчинок — це наш власний вибір. А вдалий чи хибний — ми дізнаємося, коли спробуємо. За наукою я не жалкую. Інколи не вистачає цього фрістайлу, коли єдиний дедлайн — це конференція. От в індустрії кожнісінька година має принести якийсь досвід чи прибуток компанії. Тому зараз я не так часто відвідую конференції. Коли займалася фізикою, можна було і світ побачити, і вивчити багато корисного у сфері. Зараз теж є й багато цікавих заходів і можливості подорожувати. Але тепер я вільний час проводжу з родиною, а не з роботою.
В індустрії все динамічно. Зазвичай, ми використовуємо методи, розроблені провідними вченими, але ми їх доповнюємо до наших даних і вже за
— Як знання фізики допомогли вам у сфері ІТ?
Важлива не фізика, а здатність вчитися і розуміти математичні концепції.
— Як це постійно працювати з людьми?
Стівен Кові, автор книги «7 звичок високоефективних людей», вважає, що зараз, у епоху індивідуалізму, виграють незалежні, але здатні до взаємодії люди. Лідер, який прагне вибудувати довіру, повинен прислухатися до думки своїх співробітників. Наприклад, у машинному навчанні часом треба брати відповідальність за ризикований продукт. У нас був випадок з Outfits. Серед трьох варіантів на вибір один був напрочуд сумнівний, але й найбільш привабливий. Наш продакт-менеджер від початку не був у захваті, але ми ризикнули й не програли. У нас був план Б, В, Г, ми знали, на що йшли. При роботі з людьми варто пам’ятати, що рішення варто ухвалювати разом з ними, а під час конфліктних ситуацій, стояти горою за своїх колег. Це і є командна робота.
Підписуйтеся на наш Telegram-канал про релокацію, щоб не пропустити цікаві вакансії, події, статті.