На прошлой неделе мы провели Python-стрим с Сергеем Васильевым (aka nolar), Software Engineer в компании Datafold. Стрим проходил при поддержке Geekfactor.io, которая предлагает программу поддержки в трудоустройстве в зарубежные стартапы совместно с Getmentor.dev. 2 ноября состоится бесплатный вебинар про нюансы трудоустройства за рубеж, а еще программа включает mock-интервью и консультации по резюме. Консультации и интервью платные, но мы выберем 5 человек, которые получат интервью и консультацию бесплатно. Программа будет повторяться регулярно. 6 лет назад Сергей релоцировался в Берлин.  Я не тот человек, который старательно проходит все собеседования и долго готовится. Все случилось внезапно - на предыдущей работе что-то сильно не понравилось, я психанул в фейсбуке и знакомый порекомендовал меня в компанию в Берлине.  Не релокация, а эвакуация? С этим я не согласен.  Я прошел все собеседования, получил оффер, за два месяца сделали визу и переехал. Я не готовился к переезду специально - до этого в Германии не был даже туристом, поэтому все было новое. В итоге, уже 6 лет уже здесь проживаю. Важно все сделать быстро, чтобы не успеть испугаться. Было не до мандража, потому что я бегал по переводчикам и посольствам, переводил дипломы, и не успел испугаться, пока не переехал. Испугался, когда уже переехал, но тогда уже было поздно. Английский изначально был достаточным для прохождения собеседования. Далек от совершенства, но для технических задач было достаточно. Язык я натренировал в путешествии по США и Канаде, покупал еду, сам практиковался. Важно вести черновички на английском. Немецкий до сих пор не выучил, 6 лет выживаю с английским, и его в целом хватает. Разницы в собеседованиях между Россией и Германией в целом нет, они больше зависят от компании, нежели от страны. Когда устраивался в корпорацию, собеседования были более формальными, в 6-7 этапов. В компаниях поменьше было проще, 1-2 собеседования, иногда просто по телефону. Работал CTO, вырос от тимлида до технического директора, за счет скиллов и за счет взятия дополнительной ответственности, но СТО - не та роль, которая мне подходит. Много времени на собеседованиях, нужно проинтервьюировать 100 разработчиков, чтобы нанять одного. В итоге здорово выгорел, полгода восстанавливался, и с тех пор в управление - ни ногой. Теперь я фокусируюсь на инженерных задачах, а не на управлении людьми. Предпочитаю расти в экспертности, а не по карьерной лестнице.  Открыть дверь для возможностей Zalando - это один из крупнейших е-коммерсов в Европе по части моды. 14-15 тысяч человек по Европе, и около 2000 разработчиков. Есть нюансы работы в такой компании. В этой армии разработчиков здорово выстраваются процессы, и было интересно узнать, как, например, устроены ежегодные performance-review. Но корпорация корпорации рознь, и Zalando - компания больше с культурой стартапа, она молодая и приятная.  Заландо - пожалуй, единственный случай, когда я искал вакансию, а не работа нашла меня. Естественно, работа не находится внезапно, нужно открыть эту дверь возможностей, начать отвечать рекрутерам на Линкедине и тогда какие-то варианты начинают появляться. Я начал отвечать, пообщался там и сям, и появилась вот такая вакансия. В итоге я проработал там 3,5 года или больше. А ушел, потому что за это время заскучал. За это время я вычистил по инфраструктуре и легаси, остались задачки только по переработке данных - понять поля, найти нужные таблички, доставить их к дата-сайентистам на обработку. Это мне не так интересно, поэтому я решил посмотреть, что есть на рынке.  Как попал в Датафолд? Начал смотреть, что пишут рекрутеры в Линкедине, и после очередного раунда performance-review я с помощью Geekfactor.io нашел вакансию в Датафолд. Они понравились мне со своей идеей, я понравился им, мы замечательно совпали - и всё. Датафолд делает инструментарий для отслеживания качества данных на всех этапах, причем больше на пайплайне доставки продуктов - то есть проактивное обеспечение качества, обнаружение потенциальных аномалий и нарушений в данных на этапе, когда еще только вносятся изменения в код, который эти данные производит. Garbage in - garbage out. Я присоединился к ним в начале октября и с тех пор внимательно изучал документацию, кодовую базу, необходимые инструменты. Один из уроков, который я вынес из работы в Заландо за 3,5 года - это то, что в принципе основные сложности с Machine Learning лежат не столько в самом машинном обучении, а в доставке данных. Найти эти данные, сделать так, чтобы они автоматически доставлялись, регулярно и в хорошем качестве - в этом главная сложность. Так я увидел, что качество данных - это очень болезненная тема и для нее нет готовых решений. Удаленка или релокация? Я готов рассмотреть работу в Калифорнии временно, может, на год-два скататься и поработать, но я не готов рассматривать США для переезда. Мне больше нравится Европа и ее “социализм”, ее социальная система, где всем хорошо и нет больших разрывов, даже если это через налоги происходит за мой счет. Старость в Соединенных Штатах я бы, наверное, не хотел встречать.  В Datafold вся команда распределенная, мы работаем из разных часовых поясов, поэтому в нем релокация и не нужна.  И в целом мне кажется, что окно возможностей для релокации исторически закрывается, причем за счет короны это происходит быстро. В удаленную работу двигаются не только разработчики, но и компании - они понимают, что могут нанимать хороших разработчиков без релокации, бюрократических препонов и иммиграционных лимитов. Компания Geekfactor.io cовместно с Getmentor.dev проводит программу подготовки к трудоустройству в зарубежные стартапы (бесплатно помогаем подготовиться к интервью и показываем резюме классным компаниям) — почитать о ней подробней и зарегистрироваться можно тут. Читайте также:  7 платформ для подготовки к техническому интервью на английском языке Пять распространенных проблем кандидатов (по результатам 600 технических собеседований) Сооснователь MoscowPython и Geekfactor.io