Сардару Конурбаеву из Алматы 19 лет. Сейчас парень учится в одном из лучших университетов мира – Purdue University. Несмотря на возраст, он уже успел поработать в авиакомпании Delta Airlines и стартапе по производству электромобилей Rivian. А не так давно алматинец стажировался в Apple, где попал в команду, которая занимается разработкой продуктов AirPods.
В материале для Digital Business Сардар рассказал, благодаря чему смог поступить в топовый американский вуз и как прошел отбор в Apple, где на 6 вакантных мест претендовало около 3 тысяч человек. Также поговорили об особенностях работы в штаб-квартире технологического гиганта в Купертино, корпоративной культуре и зарплатах в Apple.
«Всегда мечтал работать в NASA или SpaceX, чтобы строить ракеты и космические аппараты»
– Я из простой семьи. Папа работает в банковской сфере, мама – в логистике. Они очень трудолюбивые люди. Благодарен родителям, что у меня с детства была возможность пробовать себя в разных направлениях. Когда возник интерес к технологиям, меня отправили в компьютерную академию. Там изучал основы программирования, занимался 3D-моделированием и верстал сайты. А в качестве выпускного проекта создал полноценную компьютерную игру.
Позже стал участвовать в международных соревнованиях по робототехнике FIRST. Работал с ребятами из USTEM Foundation (оператор всемирной образовательной программы для школьников FIRST в Центральной Азии – прим. Digital Business) над реальными инженерными задачами. Подобный опыт помог прокачать hard skills, научил эффективно взаимодействовать в команде и искать нестандартные подходы.
Когда пришло время выбирать, куда поступать, начал изучать вузы в США. Больше всего понравился Purdue University, который известен программой по аэрокосмической инженерии. Этот университет подготавливает большое количество астронавтов. Один из самых известных выпускников Purdue University – Нил Армстронг (первый человек, побывавший на Луне).
Поступление сюда было непростым, ведь конкуренция очень высокая. Но у меня получилось пройти на механическую инженерию. Хотя, если честно, хотел попасть в аэрокосмическую программу. Всегда мечтал работать в NASA или SpaceX, чтобы строить ракеты и космические аппараты. Однако для этого необходимо иметь гражданство США или грин-карту, так как данная отрасль относится к сфере национальной безопасности.
Однако не жалею о своем выборе. На механической инженерии дают прочную техническую базу. После лекций работаем в лабораториях, участвуем в инженерных клубах, собираем ракеты, гоночные и электрические автомобили, марсоходы и спутники.
«Apple искала человека с опытом в машинном обучении и анализе вибраций. Я идеально подходил»
– Уже на первом курсе учебы стал искать себе стажировку и попал в авиакомпанию Delta Airlines. Там было много рутинной работы. В основном по написанию текстов – Word-файлов с инструкциями по ремонту самолетов для механиков.
В следующем году удалось поработать в стартапе по производству электромобилей Rivian. Там мне доверили позицию Product Excellence Engineer, главная задача которого – изучать различные проблемы, обнаруженные в машине после выхода с конвейера. По сути, был в команде последней обороны: разбирались с теми задачами, которые до нас никто не смог решить.
Там научился пользоваться инструментами для измерения вибрации: акселерометрами, датчиками, сенсорами, микрофонами. Также понял, как анализировать информацию и получать из нее вывод – «правильные» эти вибрации или нет. Потом даже делал алгоритм машинного обучения для команды.
В августе 2024 года увидел в LinkedIn пост от команды Apple Acoustics – подразделения, которое занимается продуктами вроде AirPods и звуком в целом. Они искали стажеров. Отправил резюме и спустя месяц начался отбор – 5 этапов интервью, включая технические с инженерами и менеджерами.
Конкуренция была огромной – на 6 мест претендовали около 2,5-3 тысяч кандидатов, включая магистрантов и докторантов. Думаю, меня выбрали из-за достаточно уникального скилссета. Стажировка подразумевала применение алгоритмов машинного обучения в анализе вибраций. Это довольно нишевая сфера, в которой работает не особо много людей. А Apple и вовсе искала человека, который имел бы опыт в двух этих областях. Мой профиль идеально подходил.
Требования Apple к претендентам на стажировку
Плюс я соответствовал 4 обязательным и 6 дополнительным требованиям Apple. Если подходишь по всем пунктам – тебя зовут на интервью. Я к нему хорошо подготовился. До этого в школе занимался дебатами, практиковал speaking, проходил много mock-интервью. Поэтому смог отлично себя показать и получил оффер на стажировку.
«Занимался исследовательской работой, связанной с AirPods»
– Поначалу меня больше всего поразил масштаб. Если посмотреть на карту Купертино, создается ощущение, что половина города принадлежит Apple – их офисы буквально повсюду. А когда впервые оказался внутри кольца Apple Park испытал сильные эмоции. Ведь раньше мог видеть все только на картинках и видео, а теперь хожу здесь на обед с коллегами.
Кстати, в команде меня тепло приняли. В Apple действительно сильная корпоративную культура: все четко структурировано, поддержка ощущается с первого дня. Сразу назначили ментора, познакомили с менеджером, выдали учебные материалы и составили индивидуальный план. Все люди очень открытые и доброжелательные.
Во время стажировки занимался разработкой алгоритмов машинного обучения, применимых в виброакустике. Запускал и настраивал симуляции, обрабатывал и очищал данные, подготавливал их для обучения моделей. У меня была исследовательская работа, связанная с продуктами AirPods, которые находятся в производстве. Получил возможность пройти полный цикл работы над проектом в реальной команде Apple.
Особым вызовом стала специфика области, так как до стажировки не было глубоких знаний по вибрации и акустике. Чтобы наверстать упущенное, в первую неделю прочитал несколько технических книг, изучил основы симуляции и освоил специализированное ПО. Это помогло быстро погрузиться в тему и закрыть пробелы в знаниях.
Одно из самых ценных приобретений на стажировке – новые профессиональные связи. Общался с талантливыми стажерами из ведущих университетов мира и инженерами, которые создавали ключевые технологии AirPods. Возможность учиться у таких специалистов – огромный бонус.
«У меня хороший фидбэк как от ментора, так и от менеджеров»
– Стажировка была оплачиваемая – $45 в час, плюс около $2 тысяч на жилье после налогов. Это стандарт для Кремниевой долины. Также доступны бенефиты обычных сотрудников: медстраховка, скидки на продукцию Apple, аренду авто и отели.
В целом, доволен стажировкой в Apple. У меня хороший фидбэк как от ментора, так и от менеджеров. Смог полностью закрыть все задачи, которые требовалось. А еще получил невероятный опыт. Работа в Apple – не просто строчка в резюме, а ежедневный вызов и рост.
Полноценный оффер, к сожалению, не получил. Дело в том, что у меня еще как минимум 1,5 года учебы. А у Apple цикл рекрутинга устроен так, что full-time после стажировки предлагают тем, кто заканчивает университет в течение 6 месяцев. Конечно, я бы хотел в будущем работать в Apple. Ведь эта компания создает продукцию, которой пользуются сотни миллионов людей по всему миру.
«Apple любит узкоспециализированные профили, а не универсальных солдат»
– Тем, кто хочет попасть на стажировку в Apple, советую заниматься разными активностям вне учебы. Делайте личные проекты, участвуйте в технических клубах, запускайте стартапы, работайте с профессорами над исследованиями. Все это в разы повышает шансы. Apple любит узкоспециализированные профили, а не универсальных солдат. Им нужны те, кто уже обладает необходимыми навыками. Если чего-то не хватает – можете быстро это изучить и адаптировать свое резюме.
Что касается моих планов на будущее, то из краткосрочных целей – завершить обучение в университете. А в ближайшие 5-10 лет хотел бы основать свою компанию. Это давняя мечта. Но понимаю, что сперва нужно набраться опыта, в том числе в корпоративной среде.
Меня особенно интересует пересечение инженерии и машинного обучения. Эта область кажется перспективной. Сейчас многие компании внедряют алгоритмы машинного обучения, но в инженерии это сложно – из-за особенностей данных, которые часто имеют физический смысл. Именно здесь могу быть полезен как специалист, который разбирается и в инженерных принципах, и в алгоритмах.