Как россиянка создала метод машинного обучения, которым пользуются Netflix и Aviasales

Я выросла в Москве в семье математиков, но из четверых детей только я пошла по их стопам. С детства нравилось все, что связано с этой наукой. При этом я училась в гуманитарной школе с уклоном на немецкий язык, там была слабая математика, и она давалась мне легко. Быстро решала задачи и думала, что это врожденный талант и меня ждет Нобелевская премия. В школе я не разбиралась, куда можно поступить, поэтому единственным вариантом для меня был МГУ, где я выбрала факультет вычислительной математики и кибернетики.

Первый курс дался мне тяжело. Многие однокурсники были хорошо подготовлены, мне было сложнее, но я догнала их примерно через год. Поэтому считаю, что детей нужно учить математике с младших классов. Я не знаю другой страны, где такое же сильное техническое образование, как в России. У нас действительно много математических школ, после которых можно рассчитывать на хорошую карьеру.

Про программирование я узнала уже в университете. Оно понравилось мне, потому что дает возможность создавать что‑то с нуля. Это творческая область, в которой нужны все математические знания — абстрактное мышление, логика, теория вероятностей, статистика. Обычно тебе не объясняют, как они могут пригодиться на практике. А когда ты приходишь в программирование и начинаешь решать сложные задачи, математика очень помогает.

После университета я случайно попала в Школу анализа данных (бесплатная двухгодичная образовательная программа для IT-специалистов. — Прим. ред.). Очень люблю ее и считаю, что обязана ей всем в жизни. Тогда меня интересовала теория вероятностей, и бывший однокурсник посоветовал сходить на лекцию Альберта Ширяева (профессор МГУ и заведующий кафедрой теории вероятностей. — Прим. ред.) в ШАД. Но ее заменили семинаром Евгения Бурнаева (заведующий лабораторией интеллектуального анализа данных. — Прим. ред.) — он очень интересно рассказывал и задал много задач на дом. Мне тоже разрешили решить их — так я стала ходить на курс. А весной сдала вступительные экзамены и начала учиться полноценно. ШАД — уникальное место в России, куда стоит постараться попасть. Там хороший преподавательский состав, сильные студенты, и можно получить знания, которые помогут устроиться на любую работу.

Параллельно с ШАД я устроилась в компанию ABBYY. Там я проработала восемь месяцев. Потом мне как выпускнице МГУ стали приходить письма с приглашениями на собеседования от разных компаний. Мне написали из московского офиса Google, а потом подтвердили мою кандидатуру, но я выбрала Microsoft. На тот момент я думала, что переезд в Америку — очень крутой и логичный шаг для развития в профессии, и переехала в Сиэтл.

Штат Вашингтон, как и Кремниевая долина, крупное место, где собраны все IT-компании мира. В Microsoft мы писали внутреннюю систему для экспериментов с машинным обучением. Она использовалась в поисковике Bing для автоматизации процессов, в частности для сортировки поисковой выдачи. Там я проработала примерно два года, а потом решила вернуться домой. Я получила хороший опыт, но все близкие остались в России, и было неудобно общаться с ними из‑за большой разницы в часовых поясах. Сейчас я понимаю, что это было правильное решение с карьерной и профессиональной точки зрения.

Ты просто делаешь задачи и не задумываешься, действительно ли они нужны и полезны. В «Яндексе» и других российских компаниях, если ты хорошо работаешь, то растешь гораздо быстрее. У меня так и получилось. Пришла в «Яндекс» разработчицей и довольно быстро стала руководительницей группы. Не могу представить, что в Microsoft получилось бы так же вырасти за такой короткий промежуток времени.

На момент, когда я увольнялась из Microsoft, я выбирала между «Яндексом» и московским офисом Google. Мне нравились оба предложения, но устроилась в Google, потому что там предложили зарплату чуть выше. Тогда это были равноценные варианты, так как я плохо понимала разницу между работой в локальном и главном офисе. Московский офис Google был маленьким разработческим центром. Обычно в такие приходят не самые важные и интересные задачи, поэтому есть много ограничений карьерного роста. После закрытия московского офиса я пошла в «Яндекс», где оказалась в центре событий.

Сейчас я руковожу группой, которая занимается инструментами для машинного обучения. Они используются в «Яндексе» и открытом программном обеспечении. Эти технологии широко распространены и применяются в разных сферах. Моя команда пишет инструменты и библиотеки для поисковой системы, «Дзена», персонального ассистента Алисы, беспилотников и других проектов.

Когда я пришла в «Яндекс», у них была внутренняя технология машинного обучения «Матрикснет». Я начала развивать ее, и через несколько лет работы мы с командой сделали библиотеку CatBoost — моя гордость, лучшая в своем классе. При помощи нее в «Яндексе» строится поисковая выдача, прогноз погоды, рекомендации музыки и кино, фильтрация спама, предсказание пробок и многое другое.

Создавать новое в IT — одна из основных компетенций, и для меня важно иметь пространство для развития и творчества. В «Яндексе» каждый может разработать новую технологию или создать продукт, в том числе воспользовавшись уже имеющимися наработками. Еще есть формат экспериментов: если у тебя появляется идея, вы с коллегой можете создать прототип, прийти в комитет [экспериментов], защитить идею и получить поддержку и финансирование.

Безусловно, сексизм существует, но по своему опыту и опыту близких скажу, что гораздо острее стоит проблема с домогательствами. Например, в школьные годы многие девочки сталкивались с тем, что их трогали в метро. К сожалению, бывают преподаватели, которые позволяют лишнее, и никто не борется с этим в России.

Были те, кто пытался доказать мне, что мужчины умнее женщин или женщина не может быть хорошим руководителем. Но я не слышала ничего подобного на работе. Карьерный рост был достаточно быстрым, и никто не вставлял палки в колеса и не лишал ничего просто потому, что я женщина.

В США есть больше вариантов для работы. Если ты программист, то можно выбрать Кремниевую долину или штат Вашингтон. Там есть несколько компаний-гигантов, организации поменьше, много стартапов — просто бесконечное разнообразие. У нас выбор меньше, и большинство талантливых людей собираются именно в «Яндексе». Есть, наверное, другие места, но их немного.

В России, в частности в «Яндексе», можно быстрее получить повышение, если ты действительно много работаешь и показываешь успехи. В Штатах гораздо сложнее. Также есть разница в оплате труда: в России нужно дорасти до большой зарплаты, а в Штатах достаточно быть начинающим специалистом. После переезда из России жизнь сильно изменилась с финансовой точки зрения. Я смогла ходить в рестораны и снимать квартиру рядом с офисом. Если ты закончил университет в Америке и устроился на работу, то у тебя сразу будет все это. Но расходы там тоже выше.

Я много работаю, но не могу сказать, что мне не хватает времени на себя. У меня примерно пять тренировок в неделю, они помогают жить по графику. Хочу развивать свою команду, расти сама и увеличивать область ответственности. Но в течение нескольких дней у меня появится ребенок, и будет небольшой перерыв в работе. Не знаю, насколько это правильная позиция, но сейчас у меня есть возможность бесплатно с точки зрения карьеры уйти в отпуск и заниматься не только ребенком, но и подтянуть вещи, которые я хочу развивать.