Образование: учить сложному, а не под вакансию

Евгений Соколов начинает с самого начала: Ростовская область, город Белая Калитва, обычная школа, интерес к программированию, потом к олимпиадам и диплом Всероссийской олимпиады по информатике, с которым можно было поступать куда угодно. Он выбрал ВМК МГУ и попал на кафедру про машинное обучение — слов про искусственный интеллект и data science тогда, по его словам, ещё не звучало. Работать начал на четвёртом курсе, успел побывать в двух стартапах, дольше всего проработал в Яндексе, где руководил группой рекомендательных систем. Преподавать он начал сразу после выпуска и несколько лет совмещал: записывал онлайн-курсы, собирал специализации, обсуждал первую в России онлайн-магистратуру с Coursera. В какой-то момент стало ясно, что совмещать нельзя. Выбор в пользу образования он объясняет двумя аргументами: здесь проще сделать большой импакт, потому что программа покрывает всю страну и можно влиять на другие вузы, а рук не хватает — толковых менеджеров и преподавателей; и это ощущается социально полезным делом.

Ведёт он классическое машинное обучение — табличные данные, линейные модели, деревья, бустинг, а не нейросети. Основная аудитория — студенты прикладной математики и информатики, флагманской программы факультета, куда идут олимпиадники. Вторая — майнор: в вышке студент в конце первого курса обязан записаться на набор из четырёх семестровых курсов не по своему направлению, и востоковеду нельзя взять китайский, а интеллектуальный анализ данных — можно. На этот майнор приходит 300–350 человек в год: экономисты, востоковеды, журналисты; многие потом меняют карьерный путь, и немало его выпускников работает в Т-Банке аналитиками и разработчиками. Там же он читает и нейросети. Александр замечает, что курсом можно поменять траекторию человека, — Евгений осторожен: хочется верить, но судить самим студентам. Масштаб факультета он приводит отдельно: сейчас там учится около 5000 студентов, тогда как на курсе факультета Александра в МФТИ было чуть больше сотни человек, а весь первый курс МФТИ — меньше тысячи.

Партнёрство с индустрией Евгений объясняет через две философии. Первую практикуют онлайн-школы, готовящие массовых специалистов: прийти в компанию и вытащить очень конкретный список — не «должен знать Spark», а какие именно задачи и настройки, — а потом собрать программу ровно под эти навыки. Их подход другой: берут очень сильных людей, которым конкретику объяснять бессмысленно, и учат сложному, чтобы студент рос через преодоление и набирал эрудицию. Роль компании тогда — вести сложные курсы: почти все программистские курсы с первого года отданы компаниям, что-то ведёт Яндекс, что-то Т-Банк, а взамен компании влюбляют в себя студентов. Александр сравнивает первый подход с ПТУ, а второй — с фундаментальным образованием, и вспоминает, как в Т-Банке студенты собирали поверх готовых коробок то, что на рынке толком не решалось: они не знали, что это сложно. Для старта отлично, но через десять лет такие решения складываются в схему взаимосвязей, как у героя «Игр разума», — работает, но это придётся распутывать.

Студентов Евгений делит на два типа. Первые оптимизируют доход и позицию: в 2008-м, когда он поступал, стажировок почти не было, а сейчас берут школьника с шестнадцати лет, и первокурсник-олимпиадник спокойно проходит собеседование на джуна. Отсюда прагматизм: работающий фултайм студент смотрит на второй матанализ, считает, сколько раз ему пригодился криволинейный интеграл, получает ноль — и приходится авторитетом заставлять его вкладываться; зато в машинное обучение на третьем курсе, когда на работе уже кругом модели, он вкладывается максимально. Минус — выпадение из студенческой жизни и нетворкинга. Вторые хотят решать интересные задачи и метят в науку, и их нужно грузить: с сентября на факультете запустили исследовательские программы с повышенной нагрузкой, с января этим студентам дадут научных руководителей из лабораторий, а чтобы они не ушли работать, нужна стипендия. Вывод жёсткий: студента, который просто пришёл учиться, почти не осталось. Александр видит здесь продуктовый подход с архетипами и jobs to be done и вспоминает, как сам после рождения сына переключился на работу и выпал из студенческой жизни.

Отдельная линия разговора — как удержать студента, который оценивает пользу в моменте. Евгений считает, что курс должен уметь ответить, зачем он стоит в учебном плане: из-за таких рассуждений дифуры на факультете стали необязательными — в машинном обучении, распределённых системах и теоретической информатике они использовались редко, хотя сейчас возвращаются через генеративные модели. Он каждый год уговаривает коллег-математиков встраивать лабораторные на Python, но держит и оборону: коллеги из лабораторий приходят и просят пожёстче, больше линейной алгебры. Западную модель, где бакалавриат простой, а хардкор начинается в магистратуре, брать не хотят — выпускники рассказывают, что за рубежом магистерские курсы даются им как первый курс дома. Про софт-скилы Евгений приводит историю коллеги: харизматичные преподаватели с общими теориями и матрицами провалились, а инструкция «нужно уволить человека — раз, два, три» зашла отлично.

Александр отвечает на это практикой. Коллеге, спросившему на встрече для новых сотрудников, что почитать про эксплуатацию своих систем, он посоветовал не книгу, а учения на тестовом контуре: сломать систему, дать команде починить, разобрать постмортем — и только после этого рекомендовать материалы. Так же он предлагает вести проектирование: студенты дизайнят системы, а преподаватель добавляет сетевые задержки, отказы и падения виртуалок, чтобы стало видно, чьё решение не полетело; он ссылается на «A Philosophy of Software Design», написанную по итогам семестровых проектов с личным разбором студенческих решений. Преподавателей Евгений тоже раскладывает по типам: профессиональные математики, передающие академическую культуру; прикладные исследователи, которым курсы дают видимость, учеников и в итоге статьи; люди из индустрии, часто свои же выпускники, — у них самая большая ротация, но именно они драйвят изменения программы. Четвёртым он называет управленцев в образовании, к которым относит себя: без них остальные три типа разойдутся.