Хабрахабр

Стажировка в ABBYY: компания, с которой можно на «ты»

Всем привет! В этом посте я хочу рассказать вам о моей летней стажировке в ABBYY. Постараюсь осветить все моменты, которые обычно интересны студентам и начинающим разработчикам при выборе компании. Надеюсь, что кому-то данный пост поможет определиться с планами на следующее лето. В общем, поехали!

image

Меня зовут Женя, на момент подачи заявки на стажировку я заканчивал 3 курс МФТИ, Факультет инноваций и высоких технологий (сейчас может быть известен как Физтех-школа прикладной математики и информатики). Для начала расскажу немного о себе. Собственно, с выбором я не прогадал – ABBYY действительно для этого отлично подходит, но об этом позже.
Мне хотелось выбрать компанию, в которой можно получить опыт работы в области компьютерного зрения: картинки, нейронные сети и вот это вот все.

Сейчас мне уже трудно вспомнить, что конкретно повлияло на мое решение податься в ABBYY. Возможно, это был День карьеры, который проводился в нашем институте, а может быть, отзывы знакомых, которые проходили стажировку в прошлом году. Как и в большинстве компаний, отбор состоял из нескольких этапов. При подаче через сайт первым этапом является скрининг резюме и выполнение тестового задания по машинному обучению, которое проверяет базовые умения работать с данными и обучать модели. Акцент на подаче через сайт не случаен – для студентов кафедр ABBYY (кафедра распознавания изображений и обработки текста и кафедра компьютерной лингвистики в МФТИ) действует упрощенная схема отбора, поэтому студенты кафедры автоматически прошли на второй этап.

Он заключается в собеседовании с HR, на котором спрашивают о твоем опыте и планах на будущее. К слову, о втором этапе. После этого меня ожидало техническое собеседование с руководителями команд, в которые я подал заявку. Ну и, конечно же, задачки на математику и программирование. я хотел заниматься Computer Vision. На собеседовании опять же говорили о моем опыте, спрашивали теорию по глубокому обучению, в частности много говорили о сверточных нейронных сетях, что неудивительно, т.к. В конце собеседования мне рассказали подробнее о задачах, которыми предлагается заниматься на стажировке.

На летней стажировке я занимался применением методов Neural Architecture Search к уже имеющимся в компании нейросетевым моделям. Если вкратце, то мне нужно было написать программу, которая позволяет подобрать оптимальную архитектуру для нейронной сети. Скажу честно – данная задача не показалась мне простой. Это, на мой взгляд, круто, потому что за период стажировки мы с моим коллегой неплохо прокачали свои навыки разработки на Keras и Tensorflow. Вдобавок методы Neural Architecture Search являются передовой областью в сфере глубокого обучения, поэтому мне пришлось удалось ознакомиться со state of the art подходами. Приятно понимать, что ты используешь в работе реально современные вещи. Стоит учесть, что такое может подойти не всем – если у вас небольшой опыт в применении нейросетевых моделей, то даже при наличии необходимого математического аппарата на стажировке будет тяжело. Эффективная работа со статьями подразумевает наличие хорошо развитых навыков ориентироваться в соответствующих инструментах разработки.
Работать в коллективе было суперкомфортно, многие сотрудники действительно ходят по офису в тапочках! Как мне показалось, среди стажеров были в основном ребята из ВШЭ и МФТИ, поэтому одновременно со мной стажировалось много моих знакомых. Для нас организовывали встречи, на которых сотрудники компании рассказывали о своем карьерном пути в ABBYY: с чего они начинали и какими задачами сейчас занимаются. Ну и, конечно же, были экскурсии по офису.

Ты сам можешь выбирать во сколько приходить на работу и во сколько с нее уходить – это суперудобно, особенно для студентов, но лично для меня это стало и небольшой проблемой, так как летом слишком велик соблазн подольше поспать и прийти на работу позже. Также мне очень понравился график работы в ABBYY – его нет! Замечу, что у меня никогда не возникало проблем с тем, чтобы отпроситься или поработать удаленно в какой-то день. Соответственно, частенько нужно было остаться допоздна, чтобы успеть сделать запланированные задачи. Главное, не забывать показывать результат своей работы своему ментору, который на протяжении всей стажировки помогает определиться в каком направлении двигаться дальше.

К слову, в период стажировки компания отмечала свое 30-летие на мероприятии ABBYY Day, на которое пригласили и стажеров. В ABBYY все общаются друг с другом на «ты», можно смело делиться идеями со своим начальником и не бояться быть непонятым. К сожалению, мне не удалось поприсутствовать на нем лично, но мой коллега передал мне небольшой фотопривет.

image

Офис ABBYY расположен недалеко от метро Отрадное, на севере Москвы. Если вы студент Физтеха, то удобнее добираться от Новодачной до станции Дегунино, на которой, кстати, нет турникетов. Правда, при таком маршруте вас будет ожидать пешая прогулка длиной в 25-30 минут, поэтому если вы не любитель много ходить, то все же лучше добираться на метро.

В среднем, сытный обед выходит на сумму 250-300 руб. На территории бизнес-центра есть несколько столовых, на каждом этаже есть торговые автоматы, в том числе с горячей едой. Компания в целом топит за ЗОЖ и экологию – это круто! Отличительной особенностью ABBYY для меня стало большое количество бесплатных фруктов для сотрудников. На 5 этаже можно сдать сразу батарейки, бумагу, картон, крышечки от бутылок, энергосберегающие лампы и сломанную технику.

Еще очень хочется отметить зону для чилла летнюю веранду, на которой можно поработать, валяясь на мягком пуфике под солнышком. В офисе есть тренажерный зал, в котором можно провести время после работы. Ну, или обсуждать с коллегами последние новости.

image

image

уверен, что многим это тоже интересно. Еще немного расскажу про зарплату стажеров, т.к. Но, естественно, зарплата не должна быть единственным критерием при выборе компании. На стажировке в ABBYY платят больше, чем в среднем получают стажеры в других крупных компаниях.

Удачи! В общем, основная мысль, которой я хочу поделиться: если вы поняли, что хотите начать строить карьеру в области deep learning, то обязательно попробуйте податься на стажировку в ABBYY.

Теги
Показать больше

Похожие статьи

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Кнопка «Наверх»
Закрыть