Женя Козлов — Я был первым аналитиком Яндекс Маркета | Подкаст | karpov.courses

Сегодня в гостях подкаста «IT-шниками не рождаются» Женя Козлов, Yandex Fellow (что это значит — обсудим в выпуске). Сейчас он помогает Яндекс.Маркету, а до 2020 строил и руководил аналитикой в Яндекс.Такси.

Поговорили с Женей об обучении на Мехмате МГУ, создании первого веб-сайта и работе в Яндексе; о том, как сложное сделать простым и научить бизнес и инженеров говорить на одном языке.

Тайм-коды:
00:00 — Нарезка избранных моментов выпуска
00:42 — Как называется твоя позиция в Маркете, и что ты делаешь?
02:40 — Детство: про первый компьютер, интернет и создание первого веб-сайта
11:48 — Как ты выбирал универ? И было ли у тебя ЕГЭ?
Про Мехмат МГУ, важность студенческого окружения и жизни в общежитии
20:40 — Где появилось первое программирование? Про обучение по книгам, шаблоны проектирования и «банду четырёх»
26:06 — Про кафедру вычислительной механики, суперкомпьютеры и создание софта для инженеров
32:44 — «Я решил, что хочу как-то быть связанным с интернетом», и не просто где-то, а в Яндексе
37:13 — Что было до Яндекса: собственный стартап, маркет-плейс для репетиторов
42:41 — Про два этапа собеседования в Яндекс
44:13 — Про выстраивание команды, руководство несколькими направлениями и выбор одного основного
49:17 — Про выгорание, общение с рынком, консалтинг и работу в Маркете
53:57 — Про коммуникацию между разными направлениями для совместных проектов, и про долгое обучение этой коммуникации
1:00:30 — Чем бы ты хотел заниматься в собственной бизнесе, если можно выбрать что угодно?
1:05:21 — Про нехватку нетворкинга, проблему конференций и собственный ивент Data Driven Top 100
1:12:33 — Про ведение блога и потребность делиться
1:20:40 — Что ты посоветуешь человеку, который хочет в IT?
1:32:00 — Стоит ли идти в IT ради денег?
1:34:05 — Про машинное обучение и нейросети: что ты думаешь про свою работу и интеграцию с нейронками, и видишь ли ты в них угрозу?
1:47:36 — Про вакансии в IT и точно ли вам нужно именно туда?
1:50:49 — Подкаст выходит при поддержке школы karpov.courses


Учитесь Data Science с нами: https://karpov.courses/