Я поступил на мехмат МГУ, уже после первого курса попал на стажировку в крупный банк, занимался аналитикой, машинным обучением и работал в образовательном стартапе. Со стороны эта траектория выглядела как хороший вход в IT. Но продолжать карьеру в найме я не стал.
Эта история не о том, что IT «плохое», а преподавание «хорошее». Мне хочется показать более важную вещь: интерес к технологиям, умение программировать и желание работать в конкретной индустрии — не одно и то же. Иногда человеку нравится код, но не подходит формат работы. Иногда привлекает образ профессии, а сами задачи быстро утомляют.
Как складывался мой путь в IT
- 2017
Поступление на мехмат МГУ
Математическая база, олимпиадный опыт и сильное окружение дали хороший старт для дальнейших проб.
- 1 курс
Стажировка в Tinkoff
Я попал на позицию аналитика, получил реальные рабочие задачи и впервые увидел процессы большой компании изнутри.
- 2 курс
Анализ данных и машинное обучение
После обучения мне предложили продолжить работу в отделе рисков. Одновременно росла нагрузка в вузе, и я взял паузу, чтобы осознанно оценить направление.
- 3 курс
Удалённые проекты и стартап
Во время пандемии я работал с продуктом и рекламой, затем присоединился к образовательному стартапу, ориентированному на зарубежный рынок.
- Дальше
Собственный фокус на образовании
Опыт проектов, преподавания и продвижения соединился в одном направлении: личные занятия, образовательный контент и онлайн-курсы.
В первую стажировку я пришёл с большим энтузиазмом. Мне нравилось, что менторы общались с нами на равных и давали настоящие задачи. Но довольно быстро проявилась и другая сторона: повторяющиеся операции, согласования и меньше свободы, чем представлялось со стороны.
Это не недостаток конкретной компании. В любом взрослом проекте есть ограничения, ответственность и рутина. Ошибка — сравнивать реальную работу не с другой реальной работой, а с красивым образом профессии из социальных сетей.
Почему я сменил основной фокус
В образовательном стартапе я увидел масштаб рынка и понял, что могу соединить несколько своих сильных сторон: математику, программирование, умение объяснять, продуктовый подход и интерес к самостоятельным проектам.
До этого у меня уже был опыт личных занятий и кружков по точным предметам. После выхода из стартапа я сделал ставку на онлайн-преподавание. Первые годы ушли на привлечение учеников, систематизацию процессов, развитие социальных сетей и создание курсов.
Важно: я не «ушёл из программирования». Код, аналитика и технологические инструменты остались частью моей работы. Я отказался от конкретной карьерной траектории, которая в тот момент откликалась меньше, чем собственный образовательный проект.
Именно эту разницу полезно увидеть до выбора профессии. Вам может нравиться Python, но не нравиться продуктовая разработка. Может нравиться анализ данных, но не подходить корпоративный ритм. Может нравиться идея удалённой работы, но не ежедневное изучение чужого кода.
Как проверить, подходит ли вам программирование
Ответ не находится в тесте на тип личности. Его лучше искать в небольшой, но настоящей работе. Не смотрите только лекции — возьмите задачу, где результат должен работать.
Это не математическая формула, а практическая модель проверки. Одного интереса к инструменту недостаточно: важно оценить весь процесс.
Для первого эксперимента подойдёт небольшой проект: обработать таблицу, написать Telegram-бота, автоматизировать одно повторяющееся действие, сделать простой сайт или решить серию алгоритмических задач. Главное — пройти полный цикл: понять условие, написать код, столкнуться с ошибкой, найти причину и довести результат до рабочего состояния.
На какие сигналы смотреть
Вам интересно разбираться, почему код не работает
Ошибки занимают значительную часть практики. Если после первого раздражения появляется желание найти причину — это хороший сигнал. Если хочется только увидеть готовый результат, стоит попробовать другие роли в технологической сфере.
Вы готовы уточнять задачу
В реальной работе редко дают идеальное условие. Нужно задавать вопросы, понимать ограничения и иногда признавать, что первоначальное решение было неверным.
Вам нравится не только начинать, но и завершать
Прототип можно собрать быстро. Надёжный результат требует проверки крайних случаев, исправления ошибок и аккуратной структуры. Именно на этом этапе романтический образ программирования встречается с реальностью.
Вы различаете профессию и способ заработать
Высокая зарплата может быть разумной причиной рассмотреть сферу, но плохо поддерживает мотивацию на длинной дистанции. Нужно хотя бы нейтрально относиться к ежедневным задачам, а не только к возможному результату.
Эксперимент на две недели
- Выберите одну задачу, которая решает понятную вам проблему.
- Ограничьте инструменты: один язык, один курс или учебник, один небольшой проект.
- Работайте регулярно по 40–60 минут, а не один раз шесть часов.
- Записывайте затруднения: непонятна теория, сложно придумать алгоритм, мешает синтаксис или быстро теряется интерес.
- В конце повторите задачу без подсказок или сделайте похожую.
После эксперимента оценивайте не только качество программы. Ответьте себе: было ли интересно возвращаться к задаче, хотелось ли понять ошибки, понравилось ли улучшать уже работающий результат?
Если ответ отрицательный, это не означает, что у вас «нет способностей». Возможно, не подошла задача, способ обучения или конкретная роль. В IT есть аналитика, тестирование, дизайн, управление продуктом и много других направлений. Но бесконечно убеждать себя полюбить процесс только из-за модного названия профессии тоже не нужно.
Главный вывод
Мой путь через аналитику, машинное обучение и стартап не оказался потерянным временем. Эти навыки помогают мне строить образовательные продукты, автоматизировать работу и лучше понимать учеников, которые изучают программирование.
Профессиональный выбор не обязан быть окончательным. Намного важнее честно замечать, что вам подходит сейчас, и не продолжать чужую траекторию только потому, что она хорошо выглядит со стороны.
