Привет! o/

Меня зовут Айгуль, и я работаю дата инженером в крупной компании👩‍💻

Кратко о себе:
🐦 окончила вуз по направлениям "Бизнес-информатика" и "Программная инженерия"
🐦 посвятила время фронтенд- и бэкенд-разработке, но основную часть – работе с данными
🐦 сейчас использую технологический стек: Spark, Hadoop, Hive, Python, Scala, Airflow, dbt, ClickHouse, Superset

В этом канале я буду:
🐤 рассказывать о своем пути: с чего начинала, чего достигла и как я оказалась в этой точке
🐤 рассказывать о настоящем: чем занимаюсь сейчас, какие курсы прохожу, какие проекты поделываю для души
🐤 рекомендовать подборки материалов и полезных ресурсов
🐤 постить интересные задачки и лайфхаки на тему данных (и не только!)
🐤 помогать прокачиваться быстрее, чем это делала я

В общем, впереди много всего крутого😎

На вас смотрит серьезное личико, потому что мы будем серьезно говорить о несерьезных вещах. Ну, или наоборот)

Добро пожаловать!🤗

Мой путь в сфере данных начался в 2019 году, когда я пошла на день открытых дверей в PwC - аудиторскую компанию из "большой четверки". Там я узнала про летние академии, зарегалась и прошла отбор. По результатам участия в этом двухнедельном мероприятии должны были выбрать особо активных студентов, чтобы потом пригласить на собес. Я не знаю, каким образом я туда попала, потому что вот эта аудиторская тематика, анализ деятельности компаний, проведение инвентаризаций - все было мимо меня))

Ну ладно, на собесе (вдруг!) спрашивали про sql и просили писать запросы. Я не готовилась, с базами данных перестала контактировать года 2 как до этого, предмет был, но я все равно не до конца его понимала и даже забыла, как правильно написать order by😂

Но меня взяли🥳 и спустя 4 месяца я пришла на предрабочие тренинги. Такие правила игры🤷‍♀️ больше рабочих рук требовалось в бизи сизон с января по март в пик отчетностей. Когда меня спросили: "В какую команду ты устраиваешься?", я вообще понятия не имела) Предположили, что буду сидеть на звонках, но фух, пронесло))

В общем, меня взяли в команду JET (Journal Entries Testing) - это когда аудиторы присылают транзакции компании, оборотно-сальдовую ведомость, свои критерии тестирования и требуют сделать, чтобы все разницы сошлись по нулям. Другой большой стрим - переоценка нереализованных курсовых разниц. Там своя тема с валютными балансами, и все пересчеты тоже должны были сходиться.

В этой команде я проработала почти 3 года, где через мои руки и голос прошли 14 коллег, которых я коучила и ревьюила, паралелльно сдавая экзы в маге👩‍💻 За это время я получила hands-on experience в sql (были те еще извращения) и научилась сохранять все рабочие файлики (потому что когда-нибудь оно всплывет). И, конечно, много всего другого.

По итогу получилось так, что я окончила магу и решила уходить. Параллельно работать было на 300% комфортно, но расти дальше тоже нужно. Потихонечку опрашивала покидавших нас коллег, куда они шли и куда могла бы стремиться я) Но по факту я чисто сходила на корпорат, получила повышение, забрала премию и ушла😂

Я и не предполагала, что уже через год поменяю еще одну работу и один город. Но об этом уже в следующей серии...

Спустя 5 дней я уже сидела в новеньком офисе в роли SQL-аналитика в Совкомбанке. Собес проходил в два этапа - решить тест на дому за полчаса и пообщаться с руководителями.

В тесте было 2 задания: написать запросы и технически объяснить, что выдаст уже написанный один большой запрос. Задания были основаны на использовании case when, between, in, like, having, подзапросов, оконок, встроенных функций типо current_timestamp, datediff, на понимании видов джойнов и кругов Эйлера. Тут есть очень удобная штука для визуализации этих кругов SQL Visualizer, но сейчас доступна только под впн(

Я попала в отдел фрода, и у меня был доступ ко всем транзакциям физических лиц😎 Еженедельно собиралась статистика по тому, сколько у кого украли и скольких беззащитных бабулек мы смогли вразумить. Цель - проанализировать поведение мошенников и обычных людей и сделать так, чтобы мы со 100% точностью ловили первых и не беспокоили вторых. Но реальность неидеальна😔 Цепочка транзакций могла сильно разрастаться:
• Петя берет у нас кредит, выводит
• Вася берет кредит в другом банке
• Вася переводит деньги из другого банка к нам на свой счет
• Вася переводит эти деньги Пете
• Петя снимает деньги в кассе
(если что, это все отлавливается, так что не пытайтесь!)

Почти с самого начала я подметила токсичненькую атмосферу, и мне захотелось поменять отдел или компанию. Тут начался необычный этап поиска, о котором я расскажу в следующий раз.

🐝Всего я проработала 5 месяцев, и, хотя после испыталки все вдруг наладилось и меня даже не хотели отпускать, осадочек засел очень глубоко. Видимо, как есть стресс-интервью, так есть и стресс-испыталка. Все равно я многому научилась: писать 200-строчные запросы, триггеры и процедуры, разбираться в логике проведения банковских транзакций. Еще узнала важную истину: многие магазины блефуют, когда предлагают оплатить через сбп. За него не списывается комиссия за пользование pos-терминалом (куда мы прикладываем карточку) и не начисляется кешбэк, потому что под капотом это обычный перевод🐦

Через пару месяцев (в декабре прошлого года) я начала искать работу. Так как уходить так быстро я не собиралась, то не могла осознать, чего же я хочу сейчас. В тот момент многие мои знакомые уехали за рубеж, и мне тоже захотелось попытать счастья🌝 Мне вкинули идею с линкедином, я создала страничку и начала откликаться на вакансии (добавиться можно тут).

Про свои поиски я рассказывала друзьям, и один из них предложил по рефералке закинуть меня в международную компанию и скинул список оф. вакансий на дата инженера (спасибо!). Я никогда не задумывалась о поиске на такую роль. И начала разбираться, чем отличается куча столь похожих профессий: Data Analyst, Analytics Engineer, Data Engineer, Data Scientist, ML Engineer. Позиции были технически скилловые и очень крутые, и в этот момент я задумалась: а может, я всегда хотела быть дата инженером?

Тогда я начала искать конкретно датаинженерные вакансии. Моей целью было получить хотя бы опыт собеседований на английском. Но я отправила около 100 откликов за пару месяцев и не получила ни одного приглашения☹️

Зато промониторила рынок.

И создала файлик "Things I Should Know" из тех требований, которые встречала чаще всего:
❄️ Snowflake
❄️ AWS
❄️ Azure
❄️ Spark
❄️ Hive
❄️ Hadoop
❄️ ETL/ELT
❄️ Kafka
❄️ Redshift
❄️ Kubernetes
❄️ Databricks

А потом я наткнулась на два очень полезных ресурса, которые круто изменили мою жизнь!⏩