Code of Leadership #22 - Интервью с Дмитрием Аношиным про data engineering

В этом выпуске ко мне пришел в гости крутой гость, Дмитрий Аношин. Дима является экспертом в data engineering, а также он почти 10 лет работал западных Bigtech компаниях. Мы обсудили следующие темы

Как Дима вошел в IT порядка 15 лет назад
Как Дима прокачивал свои навыки как дата инженер
Как он уехал в Канаду и адаптировался там
Как развивалась карьера Димы в Amazon, Microsoft и что он вынес из этого опыта
Как Дима стал создателем обучающих проектов datalearn, surfalytics
Как Диме удалось написать целую гору книг
Как находить мотивацию для роста и развития

Если говорить подробнее про Дмитрия, то он уже больше 15 лет занимается аналитикой и инжинирингом данных, а 10 последних лет проработал в Северной Америке. Из них 5 лет в Амазоне, где работал в нескольких командах, включая Alexa AI (в Бостоне) и Customer Behaviour Analytics (в Сиэтле). Поучаствовал в действительно инновационных проектах, где драйвером являются данные. Видел и Big Data и Machine Learning в действии в масштабе крупнейшей компании мира. После Амазона работал 4 года в Microsoft Xbox и Microsoft Azure Data&AI. Активно принимал участие в развитии Microsoft продуктов для аналитики - Synapse, Fabric, Azure Databricks.

Теперь, Дмитрий помогает создавать инновационные аналитические решения, дата команды и модернизировать устаревшие решения через свою компанию rockyourdata.cloud и глобально готовит инженеров и аналитиков через свое сообщество Surfalytics.com (на английском), до этого несколько лет развивал проект Datalearn.ru, на котором делился фундаментальными знаниями и помогал бесплатно всем желающим войти в ИТ, знания там все еще актуальны.

Дмитрий написал несколько книг по аналитике и преподает несколько лет Облачные Вычисления (Cloud Computing) в партнерстве с Microsoft в Университете Виктории.

Еще из интересных проектов:
Создал онлайн выставку писем CEO про увольнения в крупных компаниях https://www.layoffmemos.com/
Совместно с Московским Зоопарком и Вконтакте организовал группу по наблюдению за популяцией пеликанов и экомониторинга с использованием AI - https://www.scifly.ai/

Из последнего, Дмитрий создает главный Российский портал Дата Инженеръ посвященный карьере дата инженера, куда он планирует добавить road map для вакансий Инженера Данных, Аналитика и BI разработчика и ссылки на лучшие бесплатные ресурсы: книги, тренинги, курсы, видео, телеграмм каналы, и многое друго, что поможет понять, кто такой иженер данных и как таким стать, преимущественно на русском языке.

Timeline:
00:00 - Введение и знакомство
01:51 - Как Дима попал в IT
07:03 - Начало карьеры в IT (первое собеседование)
09:52 - Важность английского языка
14:33 - Как Саша попал в IT
16:25 - Про индивидуальных контрибьюторов (individual contributor)
21:09 - Преимущества работы в bigtech компаниях (FAANG)
24:57 - Культурный код компании
27:41 - Принципы работы
29:31 - Реакция на действия и выборы Трампа
32:22 - Переезд в Канаду
38:53- Жизнь в Канаде и переезд в Британскую Колумбию
43:30 - Дата инженер и выход за рамки обязанностей
44:26 - Переломный момент в карьере
47:13 - Важность софт скилов и политических умений
50:55 - Переход в IT и работа с новым руководителем
54:38 - Коллаборативная работа и организационная культура
57:23 - Проблемы с эскалацией задач
58:20 - Культура и принципы в компании
01:01:30 - Личный опыт работы в Amazon
01:04:56 - Проблемы с корпоративным подходом
01:06:49 - Выгорание и поиск новых вызовов
01:10:44 - Создание собственного контента (tg канала и консалтинговой компании)
01:11:40 - Создание Telegram-канала и консалтинговой компании
01:14:30 - Создание курса по Data Science
01:17:16 - Личный бренд и сообщество
01:24:08 - Проблемы с привлечением местных специалистов в коммьюнити
01:26:00 - Проблемы с реализацией проектов
01:28:14 - Важность комьюнити и мотивации
01:30:06 - Влияние книг и публичных выступлений
01:31:54 - Статистика как инструмент
01:35:11 - Применение данных в реальной жизни
01:37:56 - Использование генеративных моделей
01:39:48 - Ассистенты и операционные процессы
01:41:35 - Компании и их стратегии
01:46:39 - Продуктовый подход к разработке
01:49:11 - Будущее технологий и роль человека
01:51:04 - Обучение и адаптация
01:54:49 - Преподавание и углубление знаний
01:56:23 - Рефлексия и книги
02:00:50 - Проблемы и преимущества книг
02:07:37 - Видеокурсы и обучение
02:14:39 - Документирование и взаимодействие
02:19:20 - Чтение исходного кода
02:22:10 - Заключение