«Я научился предсказывать будущее уже в начале карьеры»

Алексей стал руководителем и работает над крупными госпроектами, но он продолжает изучать Data Science, чтобы менять мир к лучшему.

Фото: личный архив Алексея Гайдабуры

Анна Серпер

Автор Skillbox Media. Три года в деловой и авторской журналистике. Любит писать об экономике, технологиях и людях.

Алексей Гайдабура

Россия, Москва

Пройденные курсы

«Профессия Data Scientist»

Достижения

Сменил несколько руководящих постов, погрузился в науку о данных, чтобы оптимизировать рабочие процессы и побороть бюрократию.

Алексей рассказал:

о работе в портах Чёрного моря;
как можно предсказать будущее с помощью статистических данных;
каково быть свободным художником в НИИ;
почему руководитель должен в первую очередь постоянно учиться.

О начале карьеры и нетривиальных задачах руководителя

— Твоя карьера началась в администрации морских портов Чёрного моря. Как ты попал туда?

— В моём, тогда зашоренном, мире госслужащие были примерами успешных людей, ведь в небольших провинциальных городах выше среднего получают только чиновники. Поэтому после школы я поступил в институт одного из органов исполнительной власти и стал учиться по специальности «Психология управления». После окончания учёбы я по распределению попал в администрацию портов.

Там я управлял персоналом. Это была интересная работа, хоть и не без рутины. На Кубани, на берегу моря, своя специфика: повсюду хутора и станицы, люди активно отдыхают, так что мне приходилось бороться даже с пьянством служащих. Невыход сотрудника на работу может привести к простою судна, а это — потеря денег. В общем, задачи передо мной стояли нетривиальные, но приходилось их решать.

Зато потом, сразу на старте карьеры, я получил руководящую должность в отделе автоматизированных систем.

— А как ты так быстро перешёл в новую сферу?

— Я проявлял интерес именно к техническим нюансам нашей работы и хотел автоматизировать процессы: сделать работу порта более технологичной и современной. И возможность руководить этим отделом пришла ко мне сама. Там я впервые почувствовал себя руководителем. Этому нельзя научиться в вузе или на курсах — только на практике.

— Как тебе удалось стать руководителем технического отдела без технического образования?

— Задачи, которые входили в мои обязанности, решались с помощью статистических методов обработки информации. С ними я хорошо знаком ещё с университета — психология и теория управления построена на статистических методах. Я быстро освоил и язык математического моделирования. К тому же на вузе моё обучение не закончилось — я стал заниматься учёбой самостоятельно.

О выходе на федеральный уровень и погружении в аналитику данных

— Как ты заинтересовался Data Science?

— Тогда даже не было такого термина — Data Science. Но я помню, что хотел предсказывать будущее с помощью статистических данных.

— Предсказывать будущее?

— Да, мы тогда планировали расписание паромов с помощью анализа статистических данных. Было задействовано много людей и инфраструктуры, а неправильное расписание приводило к затратам и проблемам с судовым сообщением. Чтобы спрогнозировать количество пассажиров на наших судах, я решил создать модель их движения. Сначала модель была довольно примитивная, но со временем мы начали использовать всё больше собранных данных и — вуаля! Мы научились предсказывать, сколько пассажиров в конкретный день будут нуждаться в транспорте.

Я выстроил логичную и работающую систему и понял — пора двигаться дальше. Мою работу заметили, и перед Олимпиадой 2014 года позвали руководить центром обработки данных Министерства связи и массовых коммуникаций в Сочи.

— Круто! А чем занимался в Сочи?

— На этой работе на мне было ещё больше ответственности. Помимо Олимпиады, проводилась сотня важных общественных мероприятий, где требовались силы нашего центра по обработке данных. Каждое событие — это поток из тысячи людей, важно прогнозировать, сколько посетителей ждать на конкретной площадке, сможет ли она вместить всех желающих. Поэтому сперва я научился выполнять ту работу, которую делали мои подчинённые. И только после полного погружения в тонкости рабочего процесса стал трансформировать отдел.

Вообще, считаю, что если руководитель не способен самостоятельно справиться с задачами, которые он ставит, то это плохой руководитель.

— Чему ты научился в центре обработки данных?

— Во-первых, это была работа на федеральном уровне, где взаимосвязаны огромное количество государственных структур и информационных систем. И я получил бесценный опыт работы с серьёзными протоколами защиты, хранением и использованием данных.

Во-вторых, я выстроил структуру управления, при которой работа кипела уже почти без моего участия… и у меня появилось время для экспериментов с данными. Поэтому я продолжил развиваться в машинном обучении, а под конец работы в этом подразделении уже с головой погрузился в Data Science.

— А что за эксперименты с данными ты проводил?

— С данными можно проворачивать что угодно — это до сих пор поражает меня. Я выдвигал гипотезу, смотрел на данные и менял процессы: в транспорте, в логистике, в других сферах. Если изменения выходили статистически значимые, значит, наш эксперимент прошёл успешно.

Алексей говорит, что практически любая работа после изучения данных перетекает в поиск уже созданных моделей, которые, как правило, есть в открытом доступе. На скриншоте показана Alias-Free Generative Adversarial Networks. Это инструмент с возможностью интерактивной визуализации, с его помощью можно изучать характеристики уже готовой модели работы с данными. Скриншот: предоставлен Алексеем Гайдабурой

— Как развивалась твоя карьера дальше?

— В 2020 году меня пригласили в Государственный научно-исследовательский институт приборостроения. Сюда я пришёл на роль свободного художника.

Я наконец-то оказался в положении, когда у меня нет начальников и грубых рамок: можно заниматься тем, чем хочу, — набирать команду, генерировать идеи и реализовывать их.

Здесь я руковожу проектами и исследую данные. Сейчас моя работа очень разноплановая: иногда приходится чуть ли не заправлять самолёт топливом, а на следующий день закупать оборудование для спутников. В НИИ мы проводим много научно-исследовательских работ, добираемся до сути проблемы и внедряем готовые биометрические решения.

С помощью технологий я меняю мир вокруг себя, и это то, чем я действительно горю.

О потребности в новых знаниях

— Ты сменил не одну руководящую должность и многого достиг в карьере. Зачем пошёл учиться, чего тебе не хватало?

— Закончив проекты по внедрению биометрических систем, я понял, что мне нужны именно фундаментальные основы, которых я не имею, — Data Analysis, Data Science, Data Engineering.

Кроме того, я считаю, что существующие системы управления в госструктурах устарели и их давно пора менять. Как руководитель, я хочу выстроить для своих разработчиков систему, при которой они будут заняты своим любимым делом, а не бюрократией.

— И как успехи на курсе?

— Во время учёбы сфера Data Science полностью меня затянула. При таком глубоком погружении в науку о данных я начал понимать, как можно эффективно реализовать свои идеи. У меня амбициозные планы, и я не собираюсь останавливаться. Мне нравится менять жизнь людей вокруг, а чтобы менять её в лучшую сторону — нужны знания.

— Что тебе даётся сложнее всего?

— Пожалуй, Data Engineering, потому что изначально у меня не было хард-скиллов, которые есть у разработчиков программных продуктов. Но в онлайн-курсе программа выстроена людьми, которые досконально разбираются в своём предмете, — и для меня это важно. Я не стесняюсь задавать вопросы, если что-то не понимаю или упускаю.

И ещё я уверен: никогда нельзя переставать учиться, ведь знания дают непрерывное движение вперёд. Я давно выработал эту привычку — для меня это как спорт.