Спасательный скил: можно ли найти работу в IT без опыта
Можно ли комфортно работать, если нужные навыки только формируются? Вместе со Светланой Шиманской, руководительницей центра карьеры в Skypro, разбираемся, какие компании нанимают с минимальным опытом или вообще без него, почему в сфере IT нужно постоянно учиться, и рассказываем про системы грейдирования.
Почему компании нанимают без опыта
Один из самых простых путей в IT — тестирование. Попасть сюда будет проще, чем, например, в разработку: специальные навыки не нужны — но и конкуренция из-за этого будет выше. Кандидатам понадобится больше усилий при поиске работы.
Без знаний можно попасть почти в любую профессию — кроме хардовых типа разработчика. Например, без понимания, как работает IT-рынок, можно стать IT-рекрутером. Или продактом, если вы раньше руководили проектами или командой.
С нулевым или минимальным опытом могут брать на начальные позиции и на стажировки. Для этого хватит прочитать одну книжку, уметь презентовать себя, иметь четкую мотивацию и мочь объяснить, почему вы выбрали эту профессию. Иногда это гораздо важнее, чем знания.
Таких людей еще нанимают, если не закрывается потребность рынка, — кандидаты нужны, но их нет. Тогда компании готовы брать сотрудников и с меньшим уровнем знаний. Например, в городах, где хорошо развита IT-инфраструктура, а квалифицированных людей не хватает. Условно, Йошкар-Ола — там базируется iSpring.
Почему в IT нужно постоянно учиться
В IT-сфере важнее то, как быстро вы учитесь и развиваетесь, чем база. Но надо показать, почему должны взять именно вас: того, кто не знает ничего или знает минимум.
Часто студенты жалуются: «Нам дали информацию, а, чтобы сделать домашку, пришлось гуглить». Но IT — это всегда про поиск, про «узнавать что-то новое», «изучать рынок».
Например, ML-инженеры делают модели и оставляют их на неделю самообучаться. Всё это время они ничего не делают руками — ждут, пока закончится предыдущая итерация. Но в это время они читают безумное количество материалов: Machine Learning развивается семимильными шагами. Если ML-инженеры не будут постоянно учиться, уже через полгода отстанут — причём фатально.