Когда надо расти в корпорации?

Сюрприз - ответ индивидуален. Попробуем написать несколько if-else, полезных для принятия решений (с порядком выполнения определяйтесь сами :)

Дисклеймер: рост - понятие многозначное, можно годами выполнять одну и ту же задачу на одной и той же должности, но делать это быстрее, совершеннее, предусмотрительнее, и так далее и так далее. Это тоже рост вас как профессионала. Но далее мы говорим именно про карьерный рост: получение более высоких грейдов, рост в корпоративной иерархии, т.к. часто у людей есть запрос именно на такой рост.

Когда НЕ надо расти:

- Когда просто не хотите. Зачем делать то, на что у вас нет запроса? Очень много неудовлетворенности в карьере возникает от делания чего-то через силу непонятно зачем

- Когда запрос на рост внешний, а не внутренний. Например, все друзья заряжены на успех и карьеризм, а вам оно не надо, но не хотите быть белой вороной. Или когда просто нужно больше денег, но вы в гробу видали ту работу, которую надо делать. Потерпеть всегда можно, уметь превозмогать полезно, но это должна быть конечная история с понятным вам горизонтом, и важно помнить, какая у вас цель - самоутвердиться перед друзьями (которым пофиг или которые могут оказаться и не друзьями вовсе), заработать денег (которые вероятно можно заработать на более интересной для вас работе) или что еще.

- Когда презираете корпоративные интриги и разборки и вообще весь такой честный и правильный в белом пальто стоите красивый в сторонке. В любой системе где много людей есть подковерные игры, это часть природы человека, и скорее всего ваша тоже (вспомните, всем ли вы в своей жизни рассказываете все как есть и когда вы с кем-то вместе перемывали кости другому человеку). Начинается уже с трех человек в коллективе, иногда даже с двух, но когда у вас 5-10-20 коллег в параллели и даже десяток сотрудников в вашем отделе - готовьтесь, будет весело.

- Когда не принимаете корпоративное правило, что все что вы сделали - достижения вашего босса, а его успехи - успехи его босса и так далее. Жалобщики на «мой босс себе присвоил» вылетают первыми. Есть одно исключение - если у вас прямой контакт с боссом своего босса, тогда это может быть частью стратегии продвижения по карьерной лестнице, но во всех других случаях - совсем бессмысленно.

Когда НАДО расти:

+ Когда хотите расти. Хочешь быть счастливым - будь им, хочешь быть биг боссом - будь им и так далее как Тони Роббинс завещал

+ Когда вы идете по менеджерской линии развития и хотите решать все более масштабные задачи

+ Когда вам не только хочется квартиру побольше, тачку побыстрее, кабинет посолиднее и так далее, но и нравится то, что в этой роли будете делать

+ Когда вы чувствуете, что сделаете работу следующего уровня лучше других, и что это поможет вам самореализоваться и почувствовать свою профессиональную ценность

+ Когда принимаете и понимаете, что в любом коллективе люди будут делить между собой ресурсы, сравнивать себя друг с другом, и все не будут друзьяшками ни при каком условии

+ Когда понимаете, что корпорация это просто куча людей, которые живут по своим внутренним правилам, и чтобы продвигаться выше надо понимать эти правила и уметь по ним играть

Главное - помните, что позиций биг боссов всегда меньше, чем позиций боссов поменьше и работяг, так что в том, чтобы ограничивать свое стремление наверх, есть рациональное зерно. Чем больше альтернативных вакансий, тем вы свободнее и гибче во взаимодействии с работодателем. Когда ваша позиция на рынке штучная, вы постоянно в тисках и понимаете, что после ухода еще год-два будете искать подходящую по уровню и оплате работу. Это позволяет работодателю (и боссу в частности) очень многое. Так что в любом случае вы будете жертвовать своей свободой при росте, потому особенно важно понимать зачем.

Запускаем с Сергеем отдельный курс по математике - для тех, кому вводный модуль базы ML показался слишком быстрым, и для тех, кто уже понял, насколько перечисленные в программе темы нужны в ML, и готов разбираться глубже.

Математика – главный барьер для тех, кто хочет войти в машинное обучение

И это нормально. У большинства новичков именно она вызывает страх. «Я не справлюсь с производными», «Не понимаю, зачем нужны матрицы», «Вероятность, это тёмный лес». Но без этой базы тяжело понять, как работают модели, и сложно пройти собеседование. Из-за этого многие откладывают старт на месяцы, думая: «Сначала подтяну математику», а в итоге просто теряют время.

Чтобы закрыть этот барьер, мы запускаем новый курс по математике для ML.

Спикер курса Сергей Жестков. Практик с 10+ годами преподавания, автор курсов для Сбера, Тинькофф, Otus и Skillbox, дважды «Преподаватель года» МФТИ. В курсе он собрал только ту математику, которая реально нужна в ML и Data Science.

Вот полная программа курса:
▪️ Занятие 1. Отображения/функции/примеры/логарифмическая функция;
▪️ Занятие 2. Производная, её геометрический смысл, правила дифференцирования;
▪️ Занятие 3. Исследование функций с помощью производной, экстремумы, графики;
▪️ Занятие 4. Функции двух переменных. Частные производные. Градиент;
▪️ Занятие 5. Экстремумы ФМП: обычные и условные;
▪️ Занятие 6. Матрицы, операции с ними, детерминанты матриц;
▪️ Занятие 7. Скалярное произведение, уравнение плоскости;
▪️ Занятие 8. Классическая вероятность, условная вероятность;
▪️ Занятие 9. Дискретные случайные величины, их характеристики;
▪️ Занятие 10. Непрерывные распределения, ЦПТ.

Курс будет особенно полезен тем, кто планирует идти на 4-й поток «База ML», который начнется 13 октября. Курс даст уверенность в математике и поможет сосредоточиться именно машинном обучении.

Это первый поток и сейчас у вас есть возможность записаться на курс с максимальной сидкой. Заполните форму для предзаписи и с вами свяжется менеджер и ответит на все вопросы.

Почему MLщики не торгуют и правда ли это

На лекциях часто спрашивают, почему MLщики не идут торговать на биржу с помощью алгоритмов. Единичные примеры разумеется есть и их все знают (даже те, кто задают эти вопросы на лекции))). Но массового явления не наблюдается.

Обычно я начинаю с ответа, что каждый сам выбирает себе интересное занятие. Кому-то интересно подсказки в поиске улучшать, кому-то умную колонку делать, а кому-то на бирже торговать, и странно ожидать, что все пойдут в одну сферу.

Ряд стандартных ответов про скорость инференса и предпочтительность более простых стратегий для HFT, а также сложность конкурирования с компаниями, которые занимаются этим в гораздо большем масштабе, чем может индивидуальный участник рынка, я конечно тоже даю. Ну и, напоследок, важный момент, что работая в продуктовой компании ты можешь решить задачу просто достаточно хорошо, а чтобы переигрывать других участников рынка, наверное нужно быть одним из лучших, что вообще-то гораздо сложнее и требует большой доли соревновательности в характере.

Но все это все равно звучит как отговорка. Кроме того, есть немаленький крипторынок, на котором по идее все то, что придумывают в традиционных финансах, должно происходить с некоторым запозданием - может там у людей чаще получается что-то наторговать?

Да и в конце-концов самому уже интересно, как на самом деле все обстоит с ML в торговле активами. Кто что-то знает/слышал/общался живьем с людьми, у которых получается - напишите в комментах, что думаете

Вот что подумал: в этом канале аж 12 тысяч подписчиков и 100% есть те, кто делает алгоритмы, торгующие акциями, криптой или другими активами (или не для быстрых торгов, а для долгосрочных инвестиций). Давайте сделаем так: если вы торгуете и вам интересно привлечь больше денег, команду сильных MLщиков или просто пообщаться - оставьте свой контакт в форме, а я с вами свяжусь 🙂 Мне интересно узнать про ваш опыт, а в ответ может быть вам тоже буду чем-то полезен

Ох уж этот загадочный Валерий из Великобритании 🤔

Дальнейшие изыскания привели к интересным находкам. Первая - что есть целое направление инфобиза про как заниматься трейдингом на питоне)) Ценники на доступ к материалом с первого же этапа солидные, из чего возникает гипотеза, что дальше может быть какой-то офер на 25/50/100к. Так что как минимум можно сказать, что заработать на трейдинге можно независимо от успешности трейдинга, главное, чтобы торговали при этом не вы. И помимо совсем примитивных вариантов в духе предложений ботов в комментах тг каналов, есть чуть более продвинутые штуки с питончиком и прохладными лозунгами типа "Join 1,510 alumni that are using Python to make money"

Кроме того, я вспомнил, что знакомился много лет назад с Георгием Черемовским, фаундером Wunderfund ( wunderfund.io ). От него я узнал, что они запустили соревнование как раз для тех, кому интересно применять ML в трейдинге. И в нем можно сейчас поучаствовать: wundernn.io , $13600 призового фонда, срок проведения до 1 декабря