#6 так мы все-таки с AI или без? 

за последний год я наблюдала очень смешную трансформацию отношения компаний к AI, и girl it's confusing.

стадия 1.
"о, вы хотите использовать эйай? круто, давайте подумаем, где он реально поможет, какие есть риски и как его встроить в работу."

стадия 2.
"раздаем доступы вообще всем. продакты, маркетологи, аналитики — идите вайбкодьте. сколько это стоит, никто особо не считает. главное быстрее внедрять."

"мне клод сказал, что у нас метрика упала, говоришь не упала? нет ну мне же клод сказал"

стадия 3.
"так... а почему счета такие большие? срочно всем режем кредиты. переходим на более дешевые модели. а работать быстрее вы ведь уже научились, правда?"

и вот сейчас ощущение, что индустрия понемногу приходит в себя.

уже никто не спорит, нужен AI или нет. вопрос скорее в другом: где он реально экономит время, а где ты просто сжигаешь деньги компании, потому что можешь. но при этом надо и быстрее, и дешевле, и вообще... может джунов дешевле нанимать?

#7 Европейский закон, который делает аналитику интереснее

GDPR — европейский закон о защите персональных данных. Его цель довольно простая: дать человеку больше контроля над тем, кто, зачем и как использует его информацию.

Отсюда все эти плашки с просьбой принять cookies. Компании должны объяснять, какие данные они собирают, где хранят и для чего используют. А пользователь может отказаться от части трекинга или попросить удалить информацию о себе.

Звучит хорошо для пользователя. А что это значит для аналитики?

В маркетинге становится гораздо сложнее восстановить полный путь человека: от рекламы, которую он увидел, до покупки. Часть пользователей не соглашается на cookies, часть данных теряется между устройствами и платформами, а Google, Meta и TikTok не отдают компаниям подробную пользовательскую информацию.

То есть атрибуция — система, которая пытается ответить на вопрос «какая реклама привела этого пользователя», — видит далеко не всю картину. И становится всё более смещённой.

С экспериментами похожая история. Например, чтобы провести поюзерный тест вместе с рекламной платформой, часто нужно, чтобы человек согласился на обработку данных и на стороне платформы, и на нашем сайте.

А люди, которые согласились на всё, точно похожи на тех, кто отказался? Смещённая ли это выборка? :)

И вот тут особенно востребованным становится то, что я в аналитике как раз обожаю:

- Marketing Mix Modeling, или MMM, не путать с другой известной МММ, хотя там тоже много вопросов к тому, куда ушли деньги

- гео тесты, где рекламу включают в одних регионах и сравнивают результат с другими

- любые другие методы, которые работают не с историей каждого отдельного человека, а с агрегированными данными.

В итоге приватность делает привычную маркетинговую аналитику сложнее. Так что лично для меня GDPR — это закон, который неожиданно делает работу интереснее.

#8 Как статистикой пытаются закрыть проблемы процессов

Одна из самых дорогих ошибок аналитики — пытаться статистикой закрыть организационные проблемы.

Возьмем одну из самых популярных догм A/B-тестирования: эксперименты не должны пересекаться.

Во многих компаниях под это строят целые процессы. Команды бронируют слоты, ведут Excel-таблицы, договариваются, кто и когда может запускать эксперимент, чтобы никто никому не мешал.

Но а почему мы вообще решили, что пересечения — это проблема?

Обычно все начинается одинаково. Эксперимент дал неожиданный результат, и мы начинаем искать, что могло его сломать.

Может праздники. А может маркетинг запустил большую кампанию. Или параллельно шел эксперимент соседней команды и загубил наш тест.

Именно из этого рождается правило: давайте не будем пересекать тесты, чтобы точно получит чистый эффект нашей фичи.

К этому всему дается классический пример.

Одна команда перекрашивает одну страницу в стний, другая -- кнопку на этой же странице в синий. Запустили два эксперимента, пользователь попал в тестовые группы обоих и вот часть пользлвателей уже не видит кнопку Кажется, что вывод очевиден: такие тесты нужно разводить по времени.

Но здесь я каждый раз задаю другой вопрос.

Если две новые фичи действительно настолько конфликтуют между собой, почему мы обсуждаем дизайн эксперимента, а не то, как вообще организована работа продуктовых команд?

Почему две команды одновременно делают изменения, которые ломают друг друга? Так в этом примере еще на одном и том же экране! Почему об этом становится известно только в момент анализа?

Более того, даже если мы разведем эксперименты по времени, проблема никуда не исчезнет. Сначала мы успешно раскатим первую фичу. Потом успешно раскатим вторую. И в продакшене пользователь все равно увидит их одновременно.

То есть потенциальный конфликт никуда не делся. Мы просто убрали его из эксперимента и перенесли в продукт.

Когда я работала над платформой экспериментов, мы специально проверяли, есть ли вообще такие взаимодействия. Я даже когда-то подробно писала про этот подход отдельно. Так вот, осмысленных взаимодействий было задетекчено ровно 0.

Эта история вообще не ограничивается продуктом. Сейчас я работаю в маркетинге. Представим, что мы хотим оценить эффект TikTok. Если следовать той же логике, нужно проводить тесты, чтобы оценить эффект от рекламы, последовательно, только тогла мы получим чистую оценку.

Но бизнесу такой ответ совершенно не нужен. Бизнес работает не в вакууме. Его интересует, что произойдет, если увеличить бюджет TikTok при текущем медиамиксе, а не в мире, где больше ничего не существует.

Поэтому каждый раз, когда я вижу очередную попытку еще сильнее ограничить пересечения экспериментов, мне кажется, что обсуждение идет не в ту сторону.

Вместо вопроса «как сделать статистику чище?» иногда полезнее задать вопрос «а существует ли проблема, которую мы сейчас пытаемся решить?».

Потому что очень часто оказывается, что проблема вовсе не статистическая.

Она организационная.

#9 Про выгорание — 1/2

Выгорание — абсолютное зло. И самое неприятное, что приводит к нему обычно не нелюбовь к работе, а наоборот, очень сильная вовлеченность.

Несколько лет назад у меня Slack стоял на телефоне, я спокойно отвечала на сообщения вечером, могла обсуждать какие-то рабочие вопросы в шесть утра или в одиннадцать вечера, а еще искренне считала, что именно так и выглядит хороший сотрудник. Если кто-то писал, мне казалось неправильным ответить только на следующий день, потому что я же все равно увидела сообщение.

Сейчас после шести вечера моей работы практически не существует. Я не только не открываю ноутбук, но и стараюсь лишний раз вообще не думать о том, что происходит в компании, потому что за последние несколько лет мое отношение к работе очень сильно изменилось.

Самая неприятная мысль, до которой я в итоге дошла, звучит очень просто: от вас на этой работе ничего принципиально не зависит.

Если завтра вы уволитесь, компания не развалится. Если завтра уволится ваш руководитель, компания тоже не развалится. Даже если уйдет очень сильный специалист, без которого, как всем кажется, невозможно представить команду, через какое-то время процессы перестроятся, задачи перераспределят, кого-то наймут, а бизнес продолжит работать.

Я понимаю, что очень хочется думать, будто это все относится к кому-то другому, а вот именно вы действительно держите на себе половину компании. Мне кажется, практически каждый человек, который начинает выгорать, хотя бы раз ловил себя на этой мысли.

Самое эффективное лекарство от ощущения собственной незаменимости — ✨увольнение✨.

Когда вы сами уходите из компании, становится очень хорошо видно, насколько быстро она адаптируется. Через пару недель ваши задачи уже постепенно разбирают другие люди, через месяц начинают перестраивать процессы, а еще через несколько месяцев оказывается, что все продолжает работать примерно так же, как и раньше.

И знаете, это вообще неплохая новость.

Если компания может пережить уход любого человека, значит процессы в ней построены достаточно хорошо. Если не может, то проблема была не в отсутствии конкретного сотрудника, а в том, что организация слишком долго держалась на героизме отдельных людей.

После того как я это по-настоящему приняла, закрывать ноутбук вечером стало намного проще. Я перестала воспринимать каждое непрочитанное сообщение как потенциальную катастрофу, потому что это никогда ей не является. Мы не людей тут спасаем.

Выгоревшие, выгорающие и горящие, расскажите как у вас 👇

#10 Уроки из менеджерства, которые использую как IC

Я тут рассказывала, что мой опыт менеджерства был для меня непростым. В какой-то момент я решила вернуться в IC и посмотреть, захочется ли через время снова идти в менеджмент. Но есть пара навыков, которые я отточила, которые пригодятся каждому IC 

1. Видеть вширь и вглубь на более высоких уровнях абстракции

Умение думать стратегически и не на уровне вот конкретного проекта, а на уровне домена / организации и больших импактов очень помогает. И видеть как это все организовано, а еще невероятно ценить финансы :) 

2. Кайфовать от работы с людьми умнее тебя

Самые сильные команды — это не те, где менеджер самый умный. А те, где вокруг люди, которые знают больше тебя в своих областях. И это вообще огромное удовольствие. Для меня наличие сильных коллег — один из главных критериев при выборе команды.

3. Сводить всё к деньгам

Любая задача конкурирует за время команды. Любой проект стоит денег. Любая идея — это инвестиция. Поэтому я почти автоматически начинаю задавать вопросы: какой эффект это даст? Что будет, если этого не сделать? Почему именно сейчас? Стоит ли это тех ресурсов, которые мы потратим? Это, наверное, сильнее всего поменяло мой способ принимать решения.

4. Решать вопросики и уметь договариваться (с разным успехом) 

Что-то не работает, где-то блокеры, до кого донести, как разжевать, как продать -- база. Когда я считала моих стейкхолдеров на прошлой работе, их было под сотню, поэтому и управлять ожиданиями и собирать боли - это мое. 

5. Думать про пиар и как продавать

Вот мы делаем что-то, а об этом кто знает? Внутри орги и снаружи? 
А мы теми словами про это говорим? А они как об этом думают и какие слова используют? Иногда если просто говорить об одной и той же штуке по-разному или ставить разные акценты — все начнет работать!!

И это только часть. Очень благодарна за этот опыт, точно абсолютная трансформация.

На что (не) уходят сотни евров на AI на моей работе

Я прошла от супер AI скептика до сертифицированной вайбкодерки! Код пишется за меня подавно, но еще и репорты, и дашики 🤭

База, на которой все держится:

1. Огромная кодовая база проекта, которую я сама и написала)) И очень много структурированных репо коллег, в том числе — описание данных.
2. Огромное количество документации. Я та еще шитпостерка, у меня есть документация на всю методологию, правила принятия решений, экспериментирование. Я всегда веду записи встреч, поэтому даже если это проговорено — я даю как контекст задачи.
3. Если я выполняю какое-то действие дважды, оно становится скиллом, то есть маркдаун файликом с правилами как это делать. Обновление модели, рефреш дашбордов, структура репортов — все описано. Коллеги тоже постоянно пишут скиллы, поэтому даже если ты работаешь с новым доменом, найти правила не составит труда.

Если задача сформулирована и есть четкий DoD, она выполняется за пару часов вместо дней.

Все, можно увольняться? Есть очень много но:

1. Ревью — боттлнек. Количество сгенеренного кода огромно, и все равно нужно каждый раз ревьюить, в тч на логику. Даже если задание хорошо прописано, в процессе может появиться странный ассампшен/ источник/ логика, которая не ок. Пир ревью легче тоже не становится, потому что в первую очередь проверяется методология и смысл, а подводных камней может быть ну очень много.
2. Не все данные описаны… И если intermediate слой понятен, то вот логика формирования сырых данных… А если это еще и 3d party….
3. В большинстве задач нет четкого DoD, моя работа часто в вижене, стратегии, обсуждении, убеждении, решении вопросиков. Модельки это средство убеждения, но на самом деле меньшая часть работы. AI тоже полезен в стратегии, но если ничего не описано, если не понятно какие у нас цели, тут ничего не поможет

Как-то так, рассказывайте на что тратите денюжки вы 👇

Что происходит с берлинским тех-рынком?

Последние новости немного напрягают. Uber покупает Delivery Hero, немецкая часть бизнеса и так давно продали, но офис то был в Берлине. Его как и сотрудников обещают сохранить до 2029 года, а дальше ну... посмотрим.

А HelloFresh делает свой AI + engineering hub в Варшаве. Zalando перетягивает часть процессов в Бухарест и сокращает часть сотрудников тут.

Параллельно Германия становится все дороже. Для компаний из-за стоимости найма. Для сотрудников из-за растущих обязательных взносов. Например, государственная медицинская страховка уже может стоить 500–600 € в месяц, это никак на качестве не отражается, а запись к врачу иногда приходится ждать месяцами.

На этом новостном фоне хочется начать паниковать, что все, пора опять собирать чемоданы. Я уже пару таких постов прочитала…

Тренд правда тревожный, но если по фактам, то

1 - в Берлине все еще очень сильная концентрация международных компаний. Даже если одна-две компании сократят найм или перенесут часть команд, рынок от этого не развалится. про Амстердам, например, я такое сказать не могу (но я принципиально не работаю в стартапах, поэтому тут biased)

Из тех, что сразу приходят в голову: Wolt (DoorDash), Bolt, GetYourGuide, Klarna, Grammarly ну и Amazon (:

2 - у Берлина по-прежнему остаются сильные стороны: можно строить карьеру полностью на английском, хороший work-life balance, сильная социалка и очень большое комьюнити.

Но для меня это еще один повод не завязывать карьеру на одном работодателе или даже одном городе. Компании покупают друг друга, меняют стратегии — это происходит постоянно.

Поэтому лучший способ чувствовать себя спокойно — строить карьеру так, чтобы следующий оффер зависел в первую очередь от твоих навыков.

Вайбкодинг для жизни

Рассказываю чего я делаю с вайбкодингом, чтобы жечь креды делать жизнь лучше! Принцип такой: автоматизирую бесячее, упрощаю и увеселяю занудное, делаю краше некрасивое.

1 - 🇩🇪 Ботик адаптированных немецких новостей @learn_through_news_bot
Чтение — моя любимая форма изучения языков, но адаптированных интересных текстов на немецком немного. Плюс обожаю Берлин и почти все, что в нем происходит узнаю из бота. Текстики адаптированы под A2/B1, а еще по ним есть подкаст, чтобы и аудирование тренировать. Слова можно в карточки сохранять, а грамматические конструкции подсвечиваются.

Крутится на raillway, подписка за 5 евро себя более чем окупается. Саммаризация на клоде , озвучка google cloude WaveNet. Все вместе стоит мне 8 евро в месяц.

2 - Финансовый трекер
Три кита вайбкодинга - финансовый трекер, трекер привычек и калорий. И у меня есть два из них)) С финансами все просто, я делаю несколько чекинов в месяц: распределение зарплаты, медитация на остаток в середине и рефлексия в конце. Мне надо видеть свои планируемые покупки и траты на отпуска, чтобы настраивать бюджет, по категориям я не отслеживаю. Для этого никакой автоматизации не нужно, все локально, простой дашик в стримлите.

3 - Полив цветочков
Захотелось 1) перестать убивать растения, 2) видеть их рост. Поэтому придумала тамагочи в виде растений, загружаю фотки всех растений — получаю простите цифровой аватар, полную диагностику и календарь полива. Выглядит прикольно, но как только у меня стало больше 10 растений, стало не до автоматизаций)) Сейчас оно вообще не масштабируемое и даже для меня обходиться в 10 евро в месяц.

Какие проблемы я не решила:
- практика говорения на немецком
- создание контента
- (внезапно!) трекеры калорий
- разбор немецких бумажек

Как-то так, показывайте результаты своего вайбкодинга 👇

Как работать с плохим менеджером?

дисклеймер: я счастливая и мне всегда везло с менеджерами, абсолютно каждый в сердечке и я бы точно не выросла так без них. Но ситуации бывают разные, поэтому давайте поговорим про них.

Адекватный менеджер — это половина успеха. Но в чем вообще эта адекватность измеряется? Менеджмент — штука без правильных ответов, да и учиться управлять можно только на практике, поэтому косяки неизбежны.

Для меня хороший менеджер — это человек, который:

1. умеет признавать свои ошибки и берет ответственность за свой проеб на себя
2. дает свободу действий в заранее определенной зоне ответственности
3. может ответить на вопрос "куда мы идем и почему", а если не знает — честно говорит об этом
4. остается устойчивым в кризисе
5. не находится в постоянном режиме все вокруг дураки
6. умеет сказать нет
7. но при этом с ним можно договориться и услышать да

Вообще, главный критерий для меня очень простой.

Если с менеджером работается спокойно, чувствуешь уверенность и понимаешь, чего от тебя ждут — скорее всего, все хорошо.

Если боишься идти на 1:1, начинаешь думать, что сходишь с ума, потому что у человека семь пятниц на неделе, договоренности меняются каждый день, а любой разговор превращается в "нет, такого не было"... ну... уже чет не то.

И вот что тогда делать?

1. А я то сам точно не дурак?
В расследовании главное не выйти на себя.
Поэтому сначала стоит честно проверить себя: я прозрачна? Выполняю договоренности? Делаю работу качественно?
Если да — отлично. Значит, можно идти дальше.

2. Сказать, что что-то не работает

У вас могут быть разные стили коммуникации, разные ожидания, разные приоритеты или просто разный контекст — такое бывает. Поэтому сначала стоит спокойно проговорить, что именно не работает и почему. Часто это может быть просто недопониманием или проблемой процесса и фиксится.

3. Если ничего не меняется

Если в ответ на фидбек — молчание, "нет, такого не было" или "тебе показалось", то вариантов не так много.

1. Забить, делать минимум необходимого и параллельно искать новую работу.
2. Перевестись в другую команду.
3. Эскалировать проблему выше. Но очень аккуратно: только с фактами, примерами и рассказом о том, что вы уже пытались решить ситуацию напрямую. И с пониманием, что после этого отношения могут стать еще хуже.
4. Если менеджер любит тотальный микроменеджмент — перестать сопротивляться ему. Фиксировать договоренности письменно, отправлять апдейты, просить подтверждения, записывать решения после встреч. Во-первых, это убирает пространство для "я такого не говорил". Во-вторых, иногда люди внезапно понимают, насколько абсурдным стал процесс.

И самое главное — валидируйте свою картину мира. Поговорите с коллегами, которым доверяете. Спросите, так же ли устроена работа у них в команде. Иногда оказывается, что проблема действительно в конкретном менеджере, а не в вас.

Если менеджер — аутлайер, скорее всего, проще поменять команду.
Если так устроена вся компания — возможно, пора менять уже компанию.

Ну и главное, работа не должна превращаться в ежедневную попытку угадать настроение руководителя или доказать, что ты не верблюд. Иногда лучший карьерный шаг — это не научиться терпеть, а найти место, где можно спокойно делать свою работу.

Как крутые DS могут делать бизнесу хуже

Я сама наступала на все эти грабли, и часто проблема вообще не в отдельных специалистах, а в структуре организации: за сложное решение хвалят, за честное «мы не можем это доказать» — не очень. Но мне всё больше кажется, что сильный DS отличается не тем, что способен везде прикрутить что угодно, а тем, что понимает, где этого делать не надо.

Когда всё обсуждение проекта сводится к тому, какую бы хитрую модельку сделать или какой сложный метод применить... ох. Я несколько раз видела модели, которые в итоге делали хуже: их не тестировали, плохо тестировали, не проводили обратный тест после внедрения или просто забивали, когда эффект куда-то исчезал.....

У аналитиков та же история с методами оценки. Можно бахнуть мэтчинг для оценки скидочной механики, потому что ну чего делать процессы для аб-тестов, когда получить красивый положительный эффект и зарепортить несуществующие миллионы. База.

Мне кажется, у этого три корня и все мы так или иначе подверженны этому

1/ Мы связываем свою профессиональную ценность с тем, насколько сложные модельки и методы знаем.

Понятно, почему это работает, когда ты джун и пытаешься стать миддлом: тебе действительно нужно расширять техническую базу. Но где-то после этого сложность перестаёт быть самостоятельным признаком качества.

При этом целью проекта всё равно часто становится не разобраться с данными, починить измерение или прикрутить простую эвристику, а сразу пилить космолет.

Хотя бизнесу обычно вообще всё равно, насколько сложное решение находится внутри. Если эвристика приносит больше денег, быстрее запускается и нормально тестируется, это хорошо. А единственный понятный смысл космолета — потом рассказывать о нём на конференциях

Ну и если честно многих именно это и привлекает в работе, но если позиция именно applied и близко к бизнесу — мэтча не происходит :(

2/ Вообще нет фокуса на деньгах
Мне тоже нравится иногда сделать что-нибудь просто потому, что это прикольно. Но эффект проекта — это не сложность решения, не красивая презентация и даже не рост модельной метрики. Это реальное влияние на реальные деньги.

Поэтому я из квартала в квартал деприоритизирую технические приколы и вместо них выбираю что-нибудь более понудное, но с доказанным эффектом. Иногда лучший проект — это не новая модель, а нормальный эксперимент, починенные данные или выключенная механика, которая незаметно жрала деньги.

3/ Плоховато с культурой

Нам сказали, что A/B-тест не получится… пупупу, идём считать эффект методом с кучей предпосылок и в итоге показываем непонятно эффект чего. Но если какую-то вещь нельзя нормально измерить, иногда ответ состоит не в том, чтобы построить ещё более сложную модель. Иногда нужно признать, что надёжный вывод здесь сделать нельзя, и сконцентрироваться на тех задачах, где мы действительно можем отделить эффект от шума.

В конце концов, все эти цифры уходят дальше в бизнес и финансы. Репортить несуществующие деньги только потому, что никто не захотел заранее договориться о нормальном тесте — тоже минус вайб.

Нужна ли вам (иностранная) мага

Когда я училась в универе, мне казалось, что образование за рубежом — это что-то на богатом: нужны деньги, связи и желательно родители, которые могут оплатить тебе жизнь в Европе.

Сейчас вокруг зарубежного образования вижу две крайности. С одной стороны — помогаторы для переезда и романтизация студенческой жизни. С другой — тейки, что без огромного бюджета туда можно даже не смотреть.

Я закончила магистратуру в Нидерландах с полным покрытием, поэтому хочу поделиться своим опытом: что иностранная магистратура действительно дает, чего она не дает и главное — нужна ли она вообще вам. Потому что иностранная магистратура — это всё-таки серьезный коммитмент. Переезд, адаптация, бюрократия, бессонные ночи перед дедлайнами — и даже со стипендией это не всегда полностью бесплатно.

Поэтому для начала стоит понять, зачем вы вообще туда едете.

1/ Я хочу сменить сферу

Если вы уже занимаетесь чем-то смежным, возможно, проще самостоятельно добрать знания, найти работу и переехать уже по рабочему контракту. Денег будет больше, стресса немного меньше, а визовый статус не будет зависеть от того, сдали ли вы очередной экзамен.

Если переход радикальный, например, раньше вы были юристом, а теперь хотите стать ML-инженером, — магистратура тоже не обязательно решит проблему. Для поступления часто нужны пререквизиты, а зарубежные университеты обычно хотят видеть бакалавриат по тому же или смежному направлению. Исключения бывают, и все истории о них обычно очень счастливые, но строить на исключении весь план я бы не стала.

2/ Я хочу повысить шансы найти работу за рубежом

Иногда магистратура действительно помогает: вы уже находитесь в стране, получаете местное образование, знакомитесь с людьми и можете искать стажировки. Для профессий, где магистерская степень практически обязательна, это может быть очень логичным маршрутом.

Но если вы разработчик, аналитик или другой специалист, которого и без магистратуры нанимают из-за рубежа, уже возникают вопросы. Возможно, два года работы дадут вашему резюме больше, чем еще один диплом.

И отдельно: сам по себе иностранный диплом не гарантирует оффер. Искать работу всё равно придется вам.

3/ Я не знаю, чего хочу

Вот здесь магистратура может быть отличным вариантом, особенно если получится получить стипендию. Она дает легальный и относительно структурированный способ пожить в другой стране, попробовать разные проекты, познакомиться с несколькими направлениями и понять, чем вам вообще интересно заниматься.

Но я бы всё равно заранее проверила, насколько программа позволяет исследовать разные области, а не загоняет вас с первого семестра в очень узкую специализацию.

4/ Я хочу немного почиллить и попутешествовать

Это тоже нормальная мотивация, хотя вслух её почему-то произносить не принято.

Магистратура действительно может дать возможность пожить в новой стране, поездить по Европе и познакомиться с кучей людей. Но тогда программу и страну нужно выбирать особенно внимательно.

Не стоит брать исследовательскую магистратуру, которая официально рассчитана на 40 часов учебы в неделю, а потом удивляться, что вместо Италии на выходных вы сидите в библиотеке и дописываете очередную работу.

5/ Я хочу заниматься академией

Тогда магистратура практически обязательна. Но академия — это очень специфическая занятость, поэтому до поступления стоит разобраться, как на самом деле устроена жизнь на пхд и после него.

Сколько вы будете получать? Насколько часто придется переезжать между странами и университетами? Сколько в вашей области постоянных позиций? Есть ли нормальные выходы из академии, если через несколько лет вы поймете, что больше не хотите этим заниматься?

Мне кажется, главный вопрос при выборе зарубежной магистратуры не «могу ли я поступить и найти деньги», а «какую конкретно проблему в моей жизни она должна решить».

Потому что поступить бесплатно или почти бесплатно вполне реально. Но даже бесплатная магистратура может оказаться очень дорогим способом получить то, что можно было получить проще.

Кринж → стыд → риск → reward

Есть такая научпоп-музыковедка Анна Виленская. Она рассказывает про очень разную музыку через призму музыкальной теории. И вот она выпустила курс, в котором эксперты по очень узкой и специфичной теме нашли несколько ошибок.

Я не сколько дней наблюдала за обсуждением: правильно ли вообще брать деньги за курс, если ты не супернишевый эксперт по теме? Можешь ли ты называть себя экспертом, если допустил ошибки? А достаточно ли ты вообще компетентен после такого?

И читая это все, я в очередной раз подумала, как же в нашем культурном пласте принято полоскать других и себя за ошибки. Если ошибся, надо обязательно взять большую палку и хорошенько побить себя по голове.

Я наблюдала и за своей реакцией на весь этот срач: замереть и побыстрее прекратить это читать.

А Анна, наоборот, очень круто среагировала. Предложила добавить видео критикующих экспертов прямо в свою лекцию (они отказались), не закрывалась, продолжала отвечать и довольно открыто показывала свои чувства по поводу ситуации. Для меня это прям пример офигенной выдержки. Вот тут она сама написала о том, как ей удалось это пройти.

И я вот что думаю. Ошибаться вообще-то офигенно. Мы все ошибаемся. Иногда делаем фигню, иногда даем неправильные рекомендации, факапим, проебываем свои и чужие деньги.

Не ошибаться гораздо проще. Можно просто заранее сказать «это не мое» и ничего не делать. Можно тысячу лет учиться, перечитать все книжки и все еще чувствовать, что ты не готов, потому что а мало ли скажешь что-то не то. Можно отказываться от возможностей, потому что пока недостаточно хорош. Можно не запускать продукт, пока он не идеален. Не писать, пока не уверен, что мысль достаточно умная. Не брать на себя новую роль, потому что вдруг облажаешься. Вот это как раз легко.

А для ошибок нужна смелость. Пишу это и для вас, и для себя: почти все самое классное приходит через ошибки. Продукты запускаются через ошибки. Новые ниши находятся через ошибки. Новые навыки появляются через ошибки. И почти всегда рядом с этим есть кринж, чувство неуместности, неловкость и мысль «господи, зачем я вообще сюда полезла».

Я сейчас пытаюсь рефреймить это для себя так: если мне кринжово, возможно, мне как раз надо это делать.если мне немного стыдно и некомфортно, возможно, я как раз вышла туда, где есть риск. А где есть риск, там хотя бы появляется шанс на reward.

Короче, давайте идти туда, где кринжово, и собирать шишки