• 11430.07
  • 12299.90
  • 147.90
weather Тошкент: +27.1°C
Detail image

Javohir Jo‘rahodjayev 2000-yil Farg‘ona viloyatida tug‘ilgan. Maktabda va litseyda aniq fanlar bo‘yicha o‘qib, so‘ng Inha’ning Dasturiy va kompyuter injiniringi yo‘nalishida bakalavrni bitirgan.

Hozirda Germaniyaning Berlin shahridagi Yevropa menejment va Texnologiyalar biznes maktabida (ESMT Berlin) Analitika va sun’iy intellekt bo‘yicha magistraturada tahsil olmoqda.


“Ma'lumotlar muhandisiga talab yo‘q edi”

Toshkentdagi Inha universitetida o‘qib yurgan paytlarimda veb-sayt yozish, ilova yaratish, backend, frontend bo‘yicha kichik loyihalar qilib ko‘rdim, lekin bu sohalarda o‘zimni ko‘ra olmadim. Men odamlarga ko‘proq ta’sir beradigan, texnik, biznes va statistika jamlangan sohada ishlashni istardim. Shu sabab ma’lumotlar muhandisi bo‘lishni tanladim.

IT-sohasidagi birinchi ishim. Dastlabki ishim Toshkentdagi “Oson apteka” kompaniyasida python developer pozitsiyasi edi. 2020-yil dekabrda stajirovkaga kirib, 5 oy ishladim. Ishga kirishdan avval data science, keyin python’ni mustaqil onlayn-kurslar orqali o‘rgandim. So‘ng veb-sayt yaratib, u yerga bajargan loyihalarim jamlangan portfolioni yukladim.

Avvaliga python developer va backend pozitsiyalari bo‘yicha amaliyot uchun dastlabki urinishlarimda ko‘p kompaniyalardan rad javobini olganman. Keyin dasturchi tanishim — “Super Dispatch” kompaniyasi xodimi, ishlarim unga yoqqanligi sabab meni “Oson Apteka"ga tavsiya qildi. Dekabrda kompaniyadan qo‘ng‘iroq bo‘lib, suhbatga chaqirildim va deyarli bir soat davom etgan suhbatdan so‘ng ish taklifini oldim.

Bu paytda data science sohasida ketishimni aniq bilardim, lekin afsuski o‘sha paytda O‘zbekistonda bu yo‘nalish bo‘yicha ish yo‘qligi sababli vaqt ketkazmaslik, men tanlagan sohada ko‘p ishlatilgani uchun python bo‘yicha ishladim. Besh oydan keyin data sciencega ko‘proq vaqt sarflash, kurslar o‘qish uchun “Oson Apteka"dan ketdim.

xorijda ish, xorijdagi o'zimiznikilar

Toshkentdagi Inha universiteti bakalavr bosqichini tamomlash kuni. Foto: Javohir Jo‘rahodjayevning shaxsiy arxividan

Berlinda o‘qish va grant qo‘lga kiritish imkoniyatlari

Inha’da o‘qishimni tugatgach, 2023-yil sentyabrdan Berlindagi Yevropa menejment va texnologiyalar biznes maktabida o‘qiy boshladim. Bu Germaniyadagi Top-3talikka kiradigan biznes maktablardan biri va aynan men xohlagan oliygoh edi.

Men 20% grant qo‘lga kiritganman, 100% lik grant yutish imkoniyati ham mavjud. Bunda, albatta, baholar katta ahamiyat kasb etadigan jihatlardan biri. Menda faqat ish tajribasi yaxshi bo‘lgani sabab oz grant bilan qabul qilishgan.

ESMT Berlin. Foto: shaxsiy arxiv

Grant yutish uchun hujjatlarni ertaroq topshirish kerak, bu uchun ham sizga ma’lum miqdorda bonus bor. Ikkinchidan, motivatsion xat yaxshi yozilishi, o‘qishdan tashqari qilgan volontyorlik yoki boshqa faoliyatlarga ham qaraladi. Intervyu bosqichida ham o‘zingizni ko‘rsata olishingiz lozim.

O‘qish sizga beradigan imkoniyatlardan birinchisi, shubhasiz yuqori sifatli ta’lim. Ikkinchidan, juda yaxshi netvorking zonasi. Ko‘p millat, har xil davlat va har xil sohadan kelganlar bilan tanishish imkoniyati bo‘ladi. Top-kompaniyalarda ishlash va doimiy ishga joylashish imkoniyati mavjud.

Shaharga keladigan bo‘lsak, ingliz tili nemis tiliga nisbatan keng qo‘llanadi. Ingliz tili bilan bu yerda yashash osonroq. Bundan tashqari, Myunxen, Frankfurt kabi shaharlarga nisbatan yashash arzonroq, deb hisoblayman. Sayohatlar, sanoat, IT bo‘yicha ham Germaniya markaz sanaladi. Mamlakatda ko‘plab katta kompaniyalarning IT-ofislari mavjud. Shaharning ba’zi salbiy taraflari ham mavjud, ya’ni “kvartira” topish muammosi va hujjatbozliklar.

Nega analitika va sun’iy intellekt. Data science’da doim analitika, sun’iy intellekt, ma’lumotlar muhandisligi — hammasi kerak bo‘ladi. Bu yo‘nalish hozirda juda rivojlanib ketmoqda, unda magistratura darajasi bo‘lishiga esa kompaniyalarda amaliyot o‘tashga katta ustunlik beriladi.

xorijda ish, xorijdagi o'zimiznikilar

Google kompaniyasida sun’iy intellektga doir tadbirdan. Foto: shaxsiy arxiv

Bloomberg va Amazongacha bosib otilgan yo‘l

“Bloomberg” va “Amazon"gacha jami 4ta IT-kompaniyada ishlaganman. Stajyor sifatida “Oson Apteka"da 5 oy, “Applied Labs"da 3 oy, “iTechArt” kompaniyasida junior muhandis sifatida deyarli 10 oy va 2023-yil maydan Gollandiyadagi “Nielsen"da 8 oy associate data engineer sifatida masofadan ishlaganman.

Berlinda o‘qishga kirgach, ular ham ishlab, ham o‘qishim mumkinligini aytishgan, biroq oliygohda 09:00dan kechki 17:00gacha band bo‘lib, yana 18:00dan kechki 21:00—22:00gacha kompaniyaning ishlarini qilish meni jismoniy tarafdan charchatib qo‘ydi.

Bundan tashqari, darsdan keyin har xil tadbirlar, studentlarni netvorking, presentation, communication skil’larini oshirish maqsadida tanishtirish, uchrashuvlar, musobaqa va guruh loyihalar bo‘lardi. O‘shanda ko‘p narsadan qolib ketayotganimni sezib, “Nielsen"dagi ishimdan ketishga qaror qilganman.

“Amazon"ga birinchi topshirishim emas, ikkinchisi omadli keldi. 2023-yil boshida kompaniya bilan birinchi marta business intelligence engineer pozitsiyasi uchun intervyu qilganman. Unda oxirgi bosqich intervyusidan o‘ta olmaganman.

Ikkinchi marta hujjatlarimni 2023-yil sentyabrda topshirgandim, intervyuga taklif kech keldi — jarayon 2024-yil yanvarda boshlandi. Suhbat uch bosqichdan iborat bo‘lib, 1-bosqichda Python, SQL, yana boshqa mavzular bo‘yicha texnik bilimlar tekshiriladi. O‘sha yerda ishlab, natijasini berishingiz uchun bir nechta misollar beradi va video orqali kuzatib o‘tirishadi.

Texnik intervyudan muvaffaqiyatli o‘tsangiz, keyingi ikki bosqichda xulq-atvor, xarakteristika, jamoa bilan ishlash bo‘yicha (behavioral) intervyu bo‘lib o‘tadi. Har bir bosqichda o‘rtacha 4−5ta savol beriladi. Barcha bosqichdan o‘tganingizdan keyin 5 ish kuni ichida javob berishadi. Menga 3 kunda kelgan, lekin hozircha joy yo‘qligi sababli, biroz kutib turishimni so‘rashdi.

Shu payt davomida “Bloomberg” bilan ham jarayon boshlagan edim. Kompaniya bilan intervyu to‘rt bosqichda bo‘ladi. Birinchi phone intervyu, unda 30 daqiqa sizni data structures and algorithms, python, SQL va boshqa bilimlaringizni tekshirib, rezyumengiz, nega “Bloomberg"ga qiziqqaningiz bo‘yicha savol-javoblar bo‘ladi. Keyin texnik bosqich boshlanadi, unda asosan python, SQL, data modeling, data taxonomy, hypotesis, statistika bo‘yicha bilimlar tekshiriladi.

xorijda ish, xorijdagi o'zimiznikilar

Foto: shaxsiy arxiv

Menda pythonda 3−4ta masalani yechish, data modeling va data taxonomy bo‘yicha 1tadan holatni ko‘rib chiqish bo‘ldi. Birinchi texnik bosqichda intervyu 1 soat davom etdi. Undan o‘tgandan keyin ikkinchi texnik bosqich bo‘ladi. Bunda ko‘proq ma’lumotlar tahlili (data analysis) bo‘yicha bilimlar tekshiriladi. EDA va Pandasda vazifalar berib, o‘sha yerda yechimlarini berish kerak bo‘ladi.

Undan ham o‘tilsa, 4-bosqich engineering manager bilan intervyu bo‘ladi. Unda meni qilgan loyihalarim va ularda ishlatgan usullarim, texnologiyalarim, nega “Bloomberg"ga qiziqqanim, kompaniya haqida yetarlicha ma’lumotim bormi, shular haqida so‘raldi. Uch kundan so‘ng, recruiter telefon qilib suhbatlardan o‘tganimni aytib, amaliyotga ish taklifi berishdi.

Bloomberg va Amazon beradigan imkoniyatlar

“Bloomberg” tekin viza va aviachiptalar bilan ta’minlab beradi. Masalan, men Berlindaman, Londondagi ofisga borishim uchun vizam yo‘q. Bunday vaziyatda vizaga o‘zi topshirib, bepul hal qilib beradi. Keyingisi housing bonus, ya’ni oylikdan tashqari kvartira va boshqa xarajatlarimga to‘lash uchun beriladigan ma’lum miqdordagi pul. Bu yiliga 40−45 ming funt sterling ($50−56 ming) atrofida bo‘lib, buni oyga bo‘lib to‘g‘irlab beradi.

Keyingisi return offer, o‘qishni bitirgandan keyin to‘liq stavkadagi ish taklifi beriladi. Hech qanday intervyu va hujjatlarsiz. Bu deyarli ko‘plab katta kompaniyalarda mavjud, shu qatorda “Amazon"da ham. Bunday kompaniyalarda ishlash sizni rezyumengiz uchun katta ustunlik beradi, boshqa kompaniyalarda suhbatga chaqirilish imkoniyatingizni oshiradi.

Ish tartib. Ish asosan bitta jamoa ichida qilinadi, bitta mentor bo‘ladi. Ish jarayoni kompaniyadagi qaysi jamoaga qo‘shilishga bog‘liq. Bilishimcha, 5 kunlik ish kunidan 3 kun ofisda, 2 kun masofadan ishlash mumkin. Ish ertalab soat 09:00 dan 18:00 gacha. Amaliyot davomida bitta loyiha beriladi, uni bajarib topshirish lozim, keyin shunga qarab doimiy ish taklifi beriladi.

Foto: shaxsiy arxiv

Ish haqi va xarajatlar

“Bloomberg"da data science juniorlar yoki yangi bitiruvchilar uchun yiliga 70 mingdan 80 ming funt sterlingigacha ($87−100 ming). Amaliyotchi uchun yiliga 40−45 ming funt sterlingi ($50−56 ming) atrofida. Amaliyot davomida oyiga qo‘shimcha kvartira va chiptalar uchun pul ajratiladi. “Amazon"da ham shunaqa, lekin sal kamroq.

Berlinda yashash xarajatlari:

  • transportlar uchun chipta 30 dan 50 yevrogacha;
  • kvartira 400 dan 700−800 yevrogacha (markazdan 1ta xona);
  • oziq-ovqat unchalik qimmat emas, o‘rtacha 200 yevro. Agar ko‘chada aylanib, ovqatlanishlarni hisoblasangiz yana 200 yevro qo‘shishingiz kerak.

Jami: bir oy uchun o‘rta hisobda 900−1000 yevro atrofida sarflanadi.

Men biroz oshirib aytyapman, chunki keyingi talabalarga boshqacharoq bo‘lishi ham mumkin. Masalan, oyiga 600−650 yevro sarflagan vaqtlarim ham bo‘lgan.

Germaniyaga kelishdan oldin, hisobingizda bir oy yashay olishingiz uchun belgilangan pul mablag‘i bo‘lishi lozim, ya’ni 11 ming yevro atrofida. Bu mablag‘ ham yuqoridagilardan kelib chiqib hisoblangan.

Eng qiyin va eng omadli loyiha

Kompaniyalarda ishlaganimda deyarli har kuni bilmaganlarim uchrardi. Ba’zida bir haftadan keyin ishdan haydalib ketsam kerak, deb o‘ylardim. Doim qiynalardim, lekin qiziquvchanligim yuqori edi, bilmaganlarimni so‘rardim.

Shu paytgacha solishtirsam, “Nielsen"da ishlagan paytimda qilgan loyiham ham qiyinroq, ham omadli, ham ta’sirliroq bo‘lgan deb bilaman. Chunki u yerda juda katta ma’lumotlar bilan ishlaganmiz. Ya’ni odamlar har kuni nima ko‘radi, nima qiladi, internetda nimalarni qidiradi, shunday ma’lumotlar dunyo davlatlari bo‘ylab millionlab berilardi. Biz ularni tahlil qilib, kelgan biznes egalariga ma’lumotlar berardik.

xorijda ish, xorijdagi o'zimiznikilar

Applied Labs jamoasi bilan. Foto: shaxsiy arxiv

Masalan, sovun ishlab chiqaradigan tadbirkorga aholining bunga talabini tahlil qilib, reklamaga qancha byudjet ajratishi kerak, odamlarga qanday yondashtirish kerak, qaysi davlatda bunday sovunga talab bor, muammolari nima, shularning hammasini analiz qilib ishlab berardik. Men o‘sha yerdagi ma’lumotlar bo‘yicha guruhda ishlardim. Eng qiynalgan va omadli bo‘lgan loyiham takrorlanib yoziladigan jarayon uchun maxsus markazlashgan namuna (shablon) tayyorlash edi.

Biz har bir davlatdagi har xil kanallar (TV, radio, internet va hokazolar)dan kelgan ma’lumotlarga qarab jarayonni konfiguratsiya qilardik. O‘sha paytda ayrim yozayotgan kodlarimiz va jarayonlar takrorlanayotganini sezganman va bu uchun maxsus, doimiy namuna qilish kerakligi haqida o‘yladim. Keyin guruhimiz bilan shu namunani yasashga kirishganmiz va bir hafta ketadigan vaqtimizni 3−4 soatda qilish imkonini beruvchi namuna tayyorlaganmiz. Bu juda katta optimizatsiya bo‘lgan. Eng ko‘p vaqtim ketgani ham, xarajatlarni kamaytirgani ham, ko‘p narsa o‘rganganim va eng omadli bo‘lgani ham shu loyiha edi.

Qiyinchiliklarni yengish yo‘llari

Bu sohada hali boshlang‘ich bilimlarga ega bo‘lsangiz, qiynalayotgan masalada kurs ko‘rish, mavzu bo‘yicha qidirib o‘rganish (Google, Stackoverflow, ChatGPT va boshqa bir qator qidiruv tizimlari, platformalar) samarali usullardan biri. Men ulardan topa olmasam, hamkasblarimdan, mentor, seniorlardan yo‘nalish berishini, maslahat so‘rardim. Ba’zi paytlari umuman nima qilishni bilmay qolganda, biroz dam olish eng yaxshi yechim bo‘ladi. Chalg‘ib, dam olib qaytib kelgan paytlarimda, boshqa ish qilayotganimda yechimlar kelib qolgan vaqtlar ham bo‘lgan.

Ma’lumotlar muhandisi bilishi kerak. Data science sohasida talablar kompaniyalar va pozitsiyaga qarab biroz farqlanishi mumkin. Ba’zi joylarda Ma’lumotlar muhandisligiga, ba’zilarida esa ma’lumotlar tahlilchisi bo‘yicha talablar ko‘proq bo‘ladi.

Umumiylashtirganda, asosan SQL, Python yoki R, statistik va matematik dasturlarni bilish talab qilinadi. Katta ma’lumotlar bilan ishlashda ularni qayta ishlash uchun kerakli qurollar (tools) bor, PySpark kabi, yana AWS, yoki Google Clouds yoki Microsof Azuretlarni bilish juda katta ustunlik beradi.

Bu soha biznesga bog‘liq bo‘lgani uchun biznesga doir bilimlar bo‘lishi, data modeling, machine learning, sun’iy intellektlar bilan ishlashni ham bilish kerak. Data-vizualizatsiya uchun esa tableau, power BI’ni bilish lozim.

Ўхшаш янгиликлар