Тишина лабораторий

Forwarded from Маша Грин и айти 🥂

Какие скилы, полученные в науке, помогают в айти?

Многие помнят, что я ушла в айти из лабы - третий год как.
Сейчас знакомые из науки один за другим также думают об этом переходе.
Какие навыки помогут втянуться в новый мир, а что хорошо бы подтянуть?
Мои мысли такие (сугубо личное мнение, конечно):
Плюсы:
1. Софты. Разговаривать с людьми, доносить информацию так, чтобы ее поняли, задавать вопросы, подвергать сомнению. Вопреки расхожим стереотипам, все это нужно не только менеджерам - если твоя работа идет в сцепке с чьей-то еще (у нас это верно в почти 100% времени), нужно синхронизироваться.
2. Дизайн и проведение экспериментов. Кто лучше нас умеет заказывать реактивы заранее, желательно с денег от одного проекта, под следующий?)) Умение ставить полный пайплайн, от гипотезы до тестов - бесценно.
3. Python. Я занималась биоинформатикой, и если вы тоже ранее обрабатывали данные, то уже в курсе про пайплайны дата аналитики.
4. Статистика. Куда без нее)

Чего может не хватить:
5. Общее инфраструктурное понимание о том, “как все устроено”. Сервера, виртуалки, Git, хранение данных, безопасность, Docker, CI/CD, и др . Если у вас небольшие проекты, вы пилите код для статьи или вообще для себя - большая система вам не нужна. Но именно внутри нее вы и окажетесь внутри большой корпорации.
6. Готовность тушить пожары и работать в четкой системе. Да, айти - это не с 9 до 18, более гибкий режим, но у многих есть прод и инвесторы - а значит, и очень конкретные сроки, в которые от вас ждут результатов. И налить воды в отчет не получится. Нужно быть включенным и на связи - это часто противоречит научной рутине. На собесах людей из науки мы всегда спрашиваем, хотят ли они только писать статьи, или готовы на такой активный расклад.
7. Agile & Scrum. Дейлики, спринты, ретро - планирование в айти более краткосрочное и взаимодействия более интенсивные.
8. Культура кода. Code-review, комментирование, покрытие тестами.

Что еще помогло мне 3 года назад?
Хакатаны и то, что мы несколько раз выиграли (это считай мини-проект). Дает понимание, что люди хотят как заказчики в этой области + как реализовывать сложные проекты.

Кто думает о переходе или недавно это сделал, интересно вас послушать, какие мысли по этому поводу?)

👍127❤‍🔥6✍5🤔2🫡1

www.tgoop.com/empty_laboratory_spaces/210

1.79K viewsMay 14 at 07:05

Какие скилы, полученные в науке, помогают в айти?

Многие помнят, что я ушла в айти из лабы - третий год как.
Сейчас знакомые из науки один за другим также думают об этом переходе.
Какие навыки помогут втянуться в новый мир, а что хорошо бы подтянуть?
Мои мысли такие (сугубо личное мнение, конечно):
Плюсы:
1. Софты. Разговаривать с людьми, доносить информацию так, чтобы ее поняли, задавать вопросы, подвергать сомнению. Вопреки расхожим стереотипам, все это нужно не только менеджерам - если твоя работа идет в сцепке с чьей-то еще (у нас это верно в почти 100% времени), нужно синхронизироваться.
2. Дизайн и проведение экспериментов. Кто лучше нас умеет заказывать реактивы заранее, желательно с денег от одного проекта, под следующий?)) Умение ставить полный пайплайн, от гипотезы до тестов - бесценно.
3. Python. Я занималась биоинформатикой, и если вы тоже ранее обрабатывали данные, то уже в курсе про пайплайны дата аналитики.
4. Статистика. Куда без нее)

Чего может не хватить:
5. Общее инфраструктурное понимание о том, “как все устроено”. Сервера, виртуалки, Git, хранение данных, безопасность, Docker, CI/CD, и др . Если у вас небольшие проекты, вы пилите код для статьи или вообще для себя - большая система вам не нужна. Но именно внутри нее вы и окажетесь внутри большой корпорации.
6. Готовность тушить пожары и работать в четкой системе. Да, айти - это не с 9 до 18, более гибкий режим, но у многих есть прод и инвесторы - а значит, и очень конкретные сроки, в которые от вас ждут результатов. И налить воды в отчет не получится. Нужно быть включенным и на связи - это часто противоречит научной рутине. На собесах людей из науки мы всегда спрашиваем, хотят ли они только писать статьи, или готовы на такой активный расклад.
7. Agile & Scrum. Дейлики, спринты, ретро - планирование в айти более краткосрочное и взаимодействия более интенсивные.
8. Культура кода. Code-review, комментирование, покрытие тестами.

Что еще помогло мне 3 года назад?
Хакатаны и то, что мы несколько раз выиграли (это считай мини-проект). Дает понимание, что люди хотят как заказчики в этой области + как реализовывать сложные проекты.

Кто думает о переходе или недавно это сделал, интересно вас послушать, какие мысли по этому поводу?)

BY Тишина лабораторий