Пользователь Эрик Лённрот рассказал, как он резко поменял направление карьеры и перешёл из консалтинга в разработку. В этом ему помогли бесплатные курсы и использование ИИ-инструментов.
Всё началось с того, что 38-летний Эрик сломал лодыжку во время пробежки и оказался на больничном. Он просматривал соцсети, где пользователи делились «историями о магии ИИ и о том, как они построили прибыльный микро-SaaS-бизнес за выходные». Тогда мужчина решил, что ему стоит научиться кодировать.
Ещё будучи 27-летним, Лённрот уволился с позиции консультанта по управлению в фирме Big 4, чтобы присоединиться к начинающему технологическому стартапу в качестве низкооплачиваемого менеджера по развитию бизнеса. Желая пройти ускоренный курс по предпринимательству, он решил присоединиться к хакатону по big data. Вместе с товарищем они придумали идею продукта, который можно было бы реализовать за выходные. Пока тот и другие программисты были заняты кодированием, самому Эрику пришлось оставаться в стороне. Тогда он решил пройти ускоренный курс по JavaScript. В итоге после двух дней упорной работы его команда заняла первое место в хакатоне, а Лённрот «научился создавать веб-страницу с кнопкой, которая меняет цвет по клику».
Однако мотивация парня быстро угасла, так как он посчитал, что изучать программирование в таком возрасте уже поздно. Вместо этого он занялся карьерой менеджера по продукту, выступая в качестве посредника между инженерами и всеми остальными. За эти годы Эрик научился эффективно общаться и время от времени решал примитивные проблемы, связанные с программированием.
Несколько лет спустя он предпринял ещё одну попытку научиться программировать и попытался создать приложение для электронной книги, но через несколько месяцев отказался от проекта.
Последние два года Лённрот провёл большую часть времени, наблюдая за возможностями и подводными камнями внедрения ИИ в процесс обучения программированию. В начале 2023 года он запустил одного из первых в Африке ботов-репетиторов в WhatsApp вместе со своим приятелем и создателем Bear Blog.
Однако авторы проекта быстро поняли, что большинство пользователей рассматривают репетиторский сервис как способ делегировать свою домашнюю работу, а не осваивать материал. При этом отдельные студенты всё же проявляли интерес к учёбе и задавали боту вопросы для осмысленного обмена идеями. При этом они обращались к ИИ скорее как к человеку. «Очеловечивание взаимодействия с ИИ, казалось, вызывало у студента большую эмоциональную заинтересованность, что приводило к увлекательным, иногда философским, дискуссиям с ботом-наставником, которые закрепляли их концептуальное понимание на глубоком уровне», — отмечает Лённрот.
Вдохновленный этим примером, мужчина решил подойти к программированию с ИИ как к возможности задать много вопросов и построить прочное концептуальное понимание шаблонов программного обеспечения. Он установил для себя несколько правил:
отдавать приоритет пониманию концепций, а не синтаксису;
добиться полного погружения и как можно быстрее пройти стадию новичка, чтобы добраться до реализации собственных идей;
не тратить деньги на курсы и использовать бесплатные ресурсы, например CS50 от Гарварда;
получить работу по должности инженера.
Сначала потребовалось выбрать язык программирования. Эрик остановился на HTML, CSS и JavaScript для фронтенда и выбрал Python для бэкенда.
В течение следующей недели он прошёл 15 часов лекций Гарварда по программированию на Python с удвоенной скоростью и взялся за каждый из наборов задач. Парень планировал каждое решение в псевдокоде (смешивая Python и простой английский), а затем просил ChatGPT критиковать его. После включения обратной связи он набирал код вручную, прося ИИ о синтаксической помощи только там, где это было необходимо.
К концу вводного курса Эрик получил поверхностное понимание Python, усвоил терминологию и идеи, которые позволяли вести более содержательные беседы с ИИ-помощниками. Его дипломным проектом стала реализация популярной игры Wordle на отгадывание слов на Python, которую парень назвал PyWordle.
После завершения курса CS50 Introduction to Python он приступил к другому курсу Гарварда, на этот раз по веб-разработке, который познакомил его с фреймворком Python Django. Лённрот также посетил семинар по Django и добавил HTMX, Alpine.js и TailwindCSS к своему стеку обучения.
Через две недели обучения Эрик почувствовал, что готов взяться за собственный проект. Он начал создавать Make My Meal Plan, полнофункциональное веб-приложение с рецептами, сгенерированными ИИ, и автоматически заполняемыми списками продуктов, чтобы избавить пользователей от хлопот по планированию, покупке и приготовлению блюд. Разработка заняла 150 часов и включает 25 тысяч строк кода.
За эти недели Лённрот познакомился с Python Django, HTMX, Alpine.js, TailwindCSS, PostgreSQL, интеграциями API, пользовательскими командами управления, промежуточным программным обеспечением, статическим управлением файлами, конфигурацией сервера, контейнерным развёртыванием, тестированием Playwright, CI/CD и многим другим. Хотя он сталкивался с багами при разработке, но сумел обходить их, привлекая ИИ. В итоге проект удался.
Тогда Лённрот решил устроиться на работу инженером. Он использовал нетворкинг, чтобы получить рекомендации. В итоге Эрик пришёл в небольшую консалтинговую компанию в Лондоне, которая хотела нанять архитектора данных. Как и большинство подобных компаний, она по-прежнему полагалась на электронные таблицы и старые настольные приложения для анализа данных, но сотрудники хотели, чтобы кто-то организовал конвейеры данных и внедрил автоматизацию, чтобы заменить устаревшие инструменты и сэкономить на подписках. Эрик прошёл четыре раунда собеседований без необходимости выполнять программирование или задачи Leetcode. Его портфолио проектов оказалось достаточно, чтобы получить позицию. При этом парень не скрывал от работодателя, что обучился программированию всего за несколько месяцев и использовал ИИ. Его взяли на трёхмесячный испытательный срок.
«Я получил оффер с конкурентоспособным компенсационным пакетом через 100 дней после того, как решил окунуться в программирование. Мои общие финансовые вложения составили около $120 за три месяца Claude Pro и Cursor, расходы были обусловлены скорее удобством, чем необходимостью, поскольку существуют бесплатные альтернативы, такие как ChatGPT и Grok», — отмечает Эрик.
Недавно он прошёл испытательный срок с положительным отзывом и получил новые обязанности. Мужчина работает удалённо. Теперь он углубляется в статистический анализ с помощью библиотек, таких как numpy и pandas, и изучает геопространственные данные с помощью таких инструментов, как ArcGIS. В настоящее время Лённрот создаёт приложение Django для изучения распределения населения и доходов домохозяйств по всей Великобритании, а для справки использует Deep Research.
«Я рассматриваю свой поворот в середине карьеры как микрокосм более широких изменений в экономике знаний. Обучение по принципу “точно вовремя” заменяет раздутые учебные программы “на всякий случай”, навязываемые академическими привратниками. Опытные работодатели делают акцент на находчивости и инициативе, а не на степенях и дипломах», — заключил Эрик.
Источник: habr.com