Истории 11 декабря 2017

Как попасть на стажировку в «Яндекс», поучаствовать в разработке «Алисы» и остаться в штате

Истории 11 декабря 2017

Валерия Бородина

Редактор проекта

Валерия Бородина

Стажеры «Яндекс» рассказали Rusbase, как попасть на стажировку в компанию и остаться там работать.

Этим летом Олеся Голуб, выпускница Томского политехнического университета, и Федор Минькин, студент Московского физико-технического института, прошли стажировку в «Яндексе». Практика у ребят длилась три месяца – работали они 40 часов в неделю, как и штатные сотрудники.

Что делают стажеры в «Яндексе»

Федора Минькина взяли в отдел голосовых технологий, где он участвовал в работе над проектом «Алиса» – виртуальным голосовым помощником на основе искусственного интеллекта.

У отдела есть два подотдела: диалоговые системы, которые отвечают за качество диалогов «Алисы», и распознавание голоса, где я и работал. Моя стажировка проходила в научно-исследовательском формате. С одной стороны, я изучал разные научные работы, пытаясь проанализировать, что пригодится в нашей системе распознавания речи, а с другой стороны – был ответственен за инженерную часть: за написание кода, тестирование работоспособности, ускорения работы и прочее.

Система распознавания речи синтезирует фразу, которую произнес человек, а после выдает несколько гипотез – что он сказал. Федору нужно было выбрать из этих гипотез лучшую с помощью нейросетей и других алгоритмов машинного обучения.

На фото Федор Минькин с одногруппниками

Олеся Голуб попала в отдел качества рекламы, который разрабатывает продуктовые возможности для Директа – системы контекстной рекламы на страницах «Яндекса» и сайтов партнеров рекламной сети (РСЯ). Отдел включает в себя много разных проектов: от прогнозирования вероятности клика по рекламе и внедрения рекламных аукционов до алгоритмов автоматической генерации рекламных объявлений. На стажировке она занималась оптимизацией подготовки данных.

На фото Олеся Голуб

Моя задача – найти в коде неэффективные операции и оптимизировать их. Но это не все. Если рекламодатель добавил новые баннеры в свою рекламную кампанию, важно, чтобы они прошли обработку и начали показываться быстрее. Сейчас есть некоторые сложности с тем, что при изменении настроек рекламной кампании рекламодатель видит результат только через несколько дней, и подобрать оптимальные настройки становится сложнее. Я работаю над тем, чтобы сократить этот промежуток времени.

После стажировки ребят пригласили в штат «Яндекса». Федор работает младшим разработчиком отдела голосовых технологий, а Олеся – разработчиком в отделе качества рекламы. «Перед стажером ставятся такие же задачи, как перед штатным сотрудником. Разница лишь в ответственности. Стажером я мог делать какие-то ошибки и набивать себе шишки», – делится Федор.

Как узнали о стажировке

О наборе стажеров в «Яндекс» Олеся Голуб узнала на международном чемпионате по спортивному программированию «Яндекс.Алгоритм» (участником чемпионата может стать каждый, кто умеет решать алгоритмические задачи и воплощать решения на одном из 13 языков программирования. – Прим.ред.) За время учебы в университете ей удалось принять участие во многих соревнованиях по спортивному программированию. Девушка говорит, это и помогло ей попасть на стажировку:

На соревнованиях участники должны за ограниченное время решить несколько алгоритмических задач и написать программу на одном из доступных языков программирования. Программа обязана уложиться в заданные ограничения по времени и по используемой памяти, что заставляет придумывать действительно оптимальные решения. После такого опыта тесты на собеседовании кажутся совсем легкими. Некоторые из них я давала студентам ТПУ, которым помогала готовиться к чемпионату, вспоминает Олеся Голуб.

На фото Федор Минькин

Федор узнал о стажировке в университете – он учится на факультете инноваций и высоких технологий в МФТИ, на котором есть кафедра «Анализ данных» от «Яндекса». Каждый май университет проводит отбор на кафедру: второкурсники МФТИ сдают контрольную, а потом проходят собеседование:

Контрольная состоит из задачек на математические темы, связанные с Computer Science: элементы математического анализа, линейная алгебра, теория вероятностей, дискретная математика. Также в неё входят вопросы на знание алгоритмов и структур данных, а еще – на знание языка программирования.

Федор предупреждает: график учебы на кафедре очень напряженный. Зато благодаря знаниям, которые он получил там, смог попасть в «Яндекс». «В универе я решил много задачек по типу тех, что дают на собеседовании, поэтому мне было несложно».

Как проходит собеседование в компанию

Собеседование состоит из нескольких этапов. После подачи резюме HR-специалисты направляют кандидатам тест в автоматизированной системе, в котором нужно решить несколько алгоритмических задач и написать заданный код.

Нам дали пять часов на шесть задач. Кажется – много, но на самом деле время пролетает очень быстро, вспоминает Федор.

После теста начинается серия собеседований общего плана с разными отделами «Яндекса»: резюме кандидатов рассылают по командам, которые выбирают себе понравившихся стажеров. Собеседуют стажеров опытные разработчики, которые могут справедливо и точно оценить навыки кандидата. HR-специалист в этом процессе не участвует – скорее, занимает роль посредника. Федор приезжал на собеседование в офис, а вот Олеся проходила его по Skype, так как жила в Томске:

Девять команд звали меня к себе! С четырьмя командами я провела собеседования и выбрала группу модернизации рекламных технологий. Мне она показалась самой интересной.

На работу можно приходить к 12:00

По словам героев, рабочий день у стажеров строится так же, как и у штатных сотрудников. Все корпоративные привилегии — к их услугам: кофепойнты с едой и напитками, компенсация питания, медицинская страховка.

Больше всего ребят удивила возможность начинать рабочий день в комфортное время – в офисе можно находиться 24/7. Главное – успевать общаться с командой.

Рабочий день у разработчиков начинается в среднем около 12 дня– большинство из них совы и предпочитают поспать. В течение дня мы занимаемся своими задачами. У нас есть еженедельные встречи команды, где мы подводим итог по проделанной работе и обсуждаем дальнейшие планы. Есть еженедельные встречи с другими командами, где обсуждается прогресс общих задач. Первое время для стажёров из нашего отдела часто устраивали «курс молодого бойца» – встречи, где рассказывали про архитектуру проектов и другие подробности работы, вспоминает Олеся Голуб.

Самый запоминающийся момент на стажировке

Больше всего ребятам запомнился «День стажера»:

Мы разбились на команды и проходили подготовленный сотрудниками «Яндекса» квест. Пока разгадывали айтишные ребусы, играли в «Крокодила» с терминами разработчиков и выполняли другие задания, познакомились с офисом, его историей и друг с другом.

Публикация от Яндекс (@yandex)Ноя 2 2017 в 6:02 PDT

Для Олеси еще одним запоминающимся моментом стал сам переезд в столицу. «Яндекс» оплатил ей билеты на самолет и услуги риэлтора, который помог найти съемную квартиру в районе офиса. Пока она искала жилье, компания предоставила ей гостиницу.

Сложности

Первое время в компании было самым сложным для Олеси Голуб:

Незнакомая обстановка, незнакомые инструменты разработки, незнакомые термины – первое время было сложно понять, о чем говорят коллеги. Всему виной отсутствие опыта – это моя первая работа.

Публикация от Яндекс (@yandex) Май 26 2016 в 4:31 PDT

А Федору тяжелее всего было в последний месяц стажировки. У него было по два-три дедлайна в неделю на кафедре «Яндекса», один в университете, и работа. Главный кейс, который он получил на практике:

Я думал, что встроить Deep Learning в наше распознавание речи (главный инструмент в общении с «Алисой») – легко. Находишь научную статью и реализуешь ее на практике. Не тут-то было! Использование нейросети требует сильно развитой инфраструктуры: мощные сервера, дорогое оборудование, классные видеокарты (они служат основным ресурсом для DL, в связи со спецификой вычислений в процессе работы нейросети). В статьях о многом умалчивают. Кто-то не упомянул, что тренировали модели на огромных кластерах из видеокарт, а кто-то — о том, что их модель работает только в определённых условиях. В итоге научные статьи, на которых базировалась моя разработка, не помогли – большую часть пришлось модифицировать и изменять.