Black Friday
16–27 листопада · −25% на повну оплату, −40% на перший платіж при помісячній оплаті
Logo Icon Beetroot Academy

Early Bird умови для нових знань

Забронюйте місце зараз — ціна фіксується на момент реєстрації.
до 25 Жовтня

-25%

до 1 Листопада

-15%

до 8 Листопада

–10%

Не знаєте, що обрати?

Ми поговоримо про різні можливості в ІТ й визначимо, як разом досягти ваших цілей
Ми зв'яжемося з вами якомога швидше в будні дні

Отримали вашу заявку!

Дякуємо, що цікавитесь навчанням в Beetroot Academy
Очікуйте дзвінок, ми зв'яжемося з вами протягом одного робочого дня і відповімо на усі запитання.
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!
Або ви можете написати нам в Telegram
Якщо вам так зручніше, напишіть нам, відповімо якнайшвидше в робочі години

Ваш перший крок!

Залиште свої контакти, і ми зв'яжемось із вами, щоб розповісти більше про курс і допомогти стартувати.

Отримали вашу заявку!

На вашій пошті вже чекає наступний крок, тому не забудьте перевірити вхідні і розділ "спам".
‍
До зустрічі!
Вибачте, це технічна помилка. Спробуйте ще раз!

Робота – вовк: шукай хутчіш, поки не втекла

No items found.
Читати:
minutes
хв
15 листопада, 2018
Олена Алчанова
авторка блогу Beetroot Academy
Поділитися в соцмережах
Робота – вовк: шукай хутчіш, поки не втекла
- Доброго дня, телефонуємо з приводу вакансії. Ви надсилали резюме. Ще актуально? Кожен, хто шукав роботу, хоча б раз чув схоже від рекрутерів. А далі вже – співбесіди, тестові завдання та бажаний job offer. Згадаємо, як змінилися способи пошуку роботи за пару десятиріч та розповідаємо, які з них популярні тепер.

- Доброго дня, телефонуємо з приводу вакансії. Ви надсилали резюме. Ще актуально?

Кожен, хто шукав роботу, хоча б раз чув схоже від рекрутерів. А далі вже – співбесіди, тестові завдання та бажаний job offer. Згадаємо, як змінилися способи пошуку роботи за пару десятиріч та розповідаємо, які з них популярні тепер.

Розподіл на завод та робота "по знайомству"

В Союзі із працевлаштуванням було і простіше і складніше водночас. Випускники ВНЗ та технікумів отримували направлення за фахом. На одному місці люди працювали десятиріччями. Змінити напрямок непросто – на гарні посади брали знайомих, а диплом мав підтверджувати кваліфікацію.

Деякі люди просто заходили до відділу кадрів та питали, яка робота знайдеться для них. Пізніше, в 90х, в Україні почали з’являтися офіси міжнародних компаній. Наприклад, у 1992 році відкрилося представництво Coca-Cola, а в 1993 – компанії Intel. Microsoft в Україні з’явилися вже у 2003 році. Крім міжнародних корпорацій створювалися й національні – приватні підприємці розширювали свій бізнес.

Активні, ініціативні, цілеспрямовані

З появою інтернету пошук роботи став простішим. З’явилися дошки об’яв у мережі та сайти. Ще 10 років тому траплялися вакансії, де шукали “активну та ініціативну дівчину, комунікабельну, стресостійку, з вищою освітою, для виконання різноманітних офісних завдань”.

Популярною була посада: “офіс-менеджер”. Вимагали поливати квіти та приносити шефові каву, або ж складати податкові накладні та вести бухгалтерію, або ж набирати співробітників та влаштовувати корпоративні заходи.

На співбесідах не гребували такими питаннями як: “З ким ви живете?”, “Заміж не збираєтеся?”, “А ваше особисте життя не буде заважати роботі?”. Крім того, були й стандартні, книжні: “Ким ви бачите себе за 5 років?”, “Яку користь принесете нашій компанії?”.

Роки спливали, компанії освоїли LinkedIn та Facebook. Світ роботодавців став тіснішим, виявилось – рекрутери знають одне одного. Тепер можна писати керівникові компанії в соцмережах, а співбесіди стали лояльнішими. Міленіали більш перебірливі, ніж попередні покоління, їм не легко поставити особисте та підступне питання.

Роботодавці та претенденти – на рівних. Зрозуміло, що має бути “біла” зарплатня, і ми самі вирішуємо, чи погоджуватись на “конверт”. Ми не дозволимо відмовити у працевлаштуванні за статевою або віковою ознакою. Ми впевнені у особистих якостях та розуміємо, що за терміном “стресостійкість” стоїть бажання керівника вичавити із тебе всі соки за короткий час, а комунікабельність потрібна для “холодних” дзвінків у продажах.

Як шукати роботу в 2019

Якщо хочеш почати нове життя з нового року – починай зараз. Підготуй резюме та портфоліо, підбери підходящі вакансії та атакуй роботодавців.

Навіщо потрібні резюме, супровідний лист та портфоліо

Наталка Дмитренко, HR-консультантка Beetroot Academy розповідає: “Обов’язково має бути резюме. Навіть гарних знайомих я прошу написати про свій досвід. Супровідний лист – одразу бонус для мене, але це має бути невеликий абзац тексту. Він демонструє, що людина не лінується та знає, що їй потрібно. Портфоліо дивлюся обов’язково.

Резюме має відображати релевантний досвід та добре виглядати. Недолугий вигляд найчастіше означає, що у людини не вистачає навичок.

“О, ні!”, – можу сказати про непідходящий досвід. Буває що людина працювала в п’ятьох різних банках на сімох посадах, всі їх детально окреслила, але нам не підходить. Трохи бісить, коли люди пишуть дивні речі у сімейному стані. Більше впливає наявність дітей, аніж штамп у паспорті. Один кандидат написав: “є дівчина”, – добре, думаю, не телефоную тобі.

Бувають ще дивні світлини. Один хлопець на фото був одягнений у майку, сидів, закинувши руку за голову, в плацкартному вагоні. Було видно верхню полицю та фіранку.

Буває, що в графі “про себе” пишуть, що захоплюються саморозвитком, професіональною літературою та літературою з психології. Це вже дуже бісить. Якщо людина дійсно знається на психології вона конкретизує. Наприклад: “Я захоплююся когнітивною психологією”. “Полюбляю гороскопи”. Має бути якась специфіка.

Але пункт “про себе” – потрібний. Як і світлина – допомагає скласти цілісний образ людини”.

Використовуй сайти пошуку та соцмережі

Якщо в профілі компанії немає потрібної вакансії, можна залишити заявку та підписатися на розсилку. Слідкуй за вакансіями на LinkedIn та підпишися на канали в Telegram (ми склали для тебе перелік наприкінці цієї статті).

Рекрутер компанії може виявитися спільним другом із твоїми знайомими, ти можеш написати людині в приватні повідомлення і тоді вже ваше спілкування буде важливішим за резюме.

“Я перевіряю резюме на robota.ua, LinkedIn, розробників шукаю на біржі фрілансу UpWork, а дизайнерів – на Behance. Технічні фахівці мають шукати роботу на Dou.ua, а ще – заповнити профіль в LinkedIn”, – каже Наталка Дмитренко.

Шукай роботу активно

Ми не знаємо, що мали на увазі роботодавці у 2010, коли закликали “активних та ініціативних”, але трактуємо активність по-своєму. Якщо шукаєш роботу – шукай усюди. Напиши пости у соціальних мережах та повідом усім, що відкрит(а)ий для пропозицій. Не зупиняйся на одній вакансії та не чекай відповіді занадто довго – розглядай усе, що тобі підходить.

Наталка Дмитренко вважає, що такі якості як активність, цілеспрямованість, важливі у компаніях із високою конкуренцією: “Мені більш до душі співробітництво, аніж конкуренція. З іншого боку – це гарні якості. Аби робота була зроблена, ти маєш бути активним, цілеспрямованим та стресостійким”, – каже вона.

Використовуй офлайн

Уявляєш, роботу можна знайти не тільки в мережі. Відвідуй кар’єрні виставки та конференції, знайомся із потрібними людьми на лекціях та майстер-класах. Подивись розклад лекцій у твоєму місті, наприклад на StudyDive, та дізнайся – можливо одну з них читає директор компанії, до якої ти хочеш потрапити.

Не лякайся співбесіди

Раніше вважалося, що яскрава самопрезентація – найголовніше. На співбесіду йшли як на страту. Насправді, співбесіда – розмова рівних особистостей. Обирають не тільки тебе, ти також робиш вибір. Наша HR-консультантка Наталка вважає, що адекватне спілкування важливіше, аніж самопрезентація: “Наприклад, є три рівня, – говорить Наталка. Перший – це асоціальність, другий – адекватна комунікабельність, третій – вміння себе продавати. Друга позиція – найнормальніша. Люди, які вважають, що вміють себе продати, викликають роздратування. Зазвичай вони нахабні та зарозумілі.

Віднесіться до співбесіди як до діалогу. Задавайте питання – про роботу, про компанію. Так ви проявите себе, як впевнену та зацікавлену людину”.

Обережніше із тестовими

Перед виконанням тестового врахуй, скільки часу можеш витратити на виконання. Якщо більш ніж один вечір – замислись, а чи не занадто багато від тебе вимагають? Тестові розраховані таким чином, аби претендент показав найкращі якості в найкоротший час. Якщо бачиш 5 завдань, в кожному із яких по 7 підпунктів – тікай.

Наталка Дмитренко вважає – 2-3 дні для тестового – забагато, якщо ти профі. Але молоді фахівці без досвіду можуть і не поспати декілька ночей та попрацювати масштабно.

Домовся про оплату – не дай використати свій текст/фото/код/ідею безкоштовно.

Зроби перерву

Не погоджуйся одразу, особливо, якщо ти наразі працюєш. Дай і собі, і роботодавцю час поміркувати, узгодь крайній строк відповіді та чесно запитай себе – чи твоя це посада та компанія. Два-три дні достатньо, аби прийняти рішення.

“Буває, людям не везе у пошуку роботи. Можливо, не там шукають, або навички не відповідають вакансії. А може – у вас завищені амбіції та ви не хочете йти на компроміс. Якщо відмовляють після зустрічі – це проблема в комунікації, щось відштовхує. Якщо діло не доходить до співбесіди, напевно ви шукаєте не в тій галузі”, – каже Наталка.

Ресурси для пошуку:

Work.ua, Robota.ua, hh.ua – класичні сайти пошуку

Dou.ua, djinni.co – пошук в IT-галузі

Телеграм-канали: https://t.me/lobbyx; https://t.me/hotjobsua; https://t.me/cresume; https://t.me/happymonday; https://t.me/offer_ua

Більше останніх новин

Читати:
minutes
хв
10 листопада 2026
Computer Vision Engineer: хто це, що робить і скільки заробляє

Computer Vision Engineer створює системи для аналізу зображень і відео: від збору даних і тренування моделі до її роботи в продакшені чи на пристрої. Він поєднує машинне навчання з розробкою, тому в українських вакансіях від нього зазвичай чекають і PyTorch, і впевненого Python, і розуміння того, як модель поводиться на реальному залізі.

Нижче про задачі, стек, зарплати й шлях у професію, з опорою на вакансії 2026 року і дані DOU.

Що робить CV-інженер

Тренування моделі займає меншу частину роботи, ніж здається. Типовий цикл виглядає так:

  1. Розібратися в задачі. Що саме треба знаходити, з якою точністю, на якій камері, з якою швидкістю.
  2. Зібрати й розмітити дані. Узгодити правила розмітки, перевірити якість, поділити вибірки.
  3. Обрати й навчити модель. Найчастіше це fine-tuning готового детектора; власну архітектуру з нуля пишуть рідко.
  4. Проаналізувати помилки. Подивитися, де модель помиляється, і зрозуміти чому.
  5. Оптимізувати й розгорнути. Експорт, квантизація, інтеграція у відеопайплайн чи сервіс.
  6. Супроводжувати. Стежити, як модель працює на нових даних, дозбирувати приклади й перетреновувати.

Останній пункт часто недооцінюють. Модель, яка добре працювала в день запуску, через кілька місяців може гірше впоратися, бо змінилися освітлення, камера чи самі об'єкти. Це називають data drift, і відстежувати його входить в обов'язки CV-інженера.

Стек Computer Vision Engineer: що просять у вакансіях

Ми переглянули вакансії CV Engineer українських компаній за 2026 рік, зокрема Frontline Robotics і «Атлон Авіа». Повторюється такий набір:

Навички та інструменти у вимогах до спеціалістів з комп'ютерного зору і те, як часто вони трапляються
Що Як часто трапляється
Python обов'язково майже завжди
C++ обов'язково або як перевага
PyTorch обов'язково
OpenCV обов'язково або як перевага
Детекція, трекінг, сегментація у задачах і вимогах
ONNX, TensorRT, OpenVINO як перевага
NVIDIA Jetson та інші embedded-платформи як перевага або в задачах
Linux, Git, Docker обов'язково
GStreamer, DeepStream, робота з відеопотоком як перевага

У вимогах Frontline Robotics, наприклад, окремо згадано розуміння real-time обмежень: latency, FPS, пам'ять і продуктивність. Це характерно для продуктових компаній, де модель працює на пристрої. В аутсорсі чи хмарних продуктах акцент зміщується на MLOps, API і масштабування.

Скільки заробляє Computer Vision Engineer в Україні

Окремої медіани для CV-інженерів у публічних дослідженнях немає. Найближчі дані дає зимове опитування дата-фахівців DOU 2026:

Медіана та її зміна за пів року для ролей ML/DL Engineer, AI Engineer і Data Scientist
Роль Медіана Зміна за пів року
ML/DL Engineer $2350 −$775
AI Engineer $2375 −$325
Data Scientist $2700 −$300

Важливі застереження. Вибірка невелика: 332 фахівці на всі дата-ролі. Медіана не розбита за рівнями, тому в неї потрапляють і джуни, і сеньйори. І тренд за пів року був на зниження.

В оборонній галузі картина інша. За зарплатним звітом DOU літа 2026, розробники з Python у DefTech мають найвищу медіану серед мов: $4500 проти $3500 у розробників в ІТ загалом. CV-інженери в defence-компаніях зазвичай пишуть саме на Python, тож орієнтуватися варто на ці цифри, з поправкою на рівень.

Де працюють CV-інженери

  • Продуктові компанії зі споживчими застосунками: фільтри, редактори фото, розумні камери
  • Промисловість і логістика: контроль якості, підрахунок, сортування, складські роботи
  • Агротех: моніторинг посівів, сортування врожаю
  • Медтех: аналіз медичних знімків як допомога лікарю
  • Defence і dual-use: робототехніка, автономні системи, аналіз аерофото
  • Аутсорс і R&D-центри: проєкти для іноземних клієнтів у будь-якій із цих сфер

У зимовому опитуванні DOU частка CV-інженерів серед дата-фахівців за пів року подвоїлася, з 2% до 4%. Абсолютно це невелика група, але вона росте.

Junior, Middle, Senior: як виглядає зростання

Вакансій CV Engineer для людей без досвіду мало. У переглянутих вакансіях defence-компаній ішлося про три роки досвіду в CV або ML. Тому найчастіше в професію приходять з суміжних ролей.

Початковий рівень зазвичай виглядає як розробник у команді, який бере CV-задачі: підготовку даних, інтеграцію готової моделі, оптимізацію пайплайна.

Middle самостійно веде задачу від даних до розгортання й вміє пояснити, чому модель помиляється.

Senior обирає підхід і архітектуру під обмеження продукту, оцінює ризики й відповідає за якість моделі після запуску.

Як стати Computer Vision Engineer

Найкоротший шлях веде з розробки. Embedded-інженер приносить розуміння заліза й реального часу, backend-розробник приносить продакшен-дисципліну. Обом бракує роботи з даними й нейромережами. Покроковий маршрут ми опишемо у наступній статті.

Мінімум, з яким можна претендувати на CV-задачі:

  • Python, NumPy, OpenCV
  • PyTorch на рівні fine-tuning готових моделей
  • один детектор, навчений на власних даних, з двома ітераціями
  • метрики mAP, precision, recall і вміння пояснити їх щодо задачі
  • досвід запуску моделі на пристрої або хоча б експорту в ONNX із виміром швидкості

З чого почати

Освітня програма Computer Vision у Beetroot Academy веде розробників без ML-досвіду від обробки зображень до власного детектора, його супроводу після деплою і запуску на edge: 12 практичних занять. Загальний огляд напряму є в гайді Комп'ютерний зір: що це і як працює.

Читати:
minutes
хв
4 листопада 2026
Комп'ютерний зір: що це, як працює і де застосовують

Комп'ютерний зір (computer vision, CV) є галуззю штучного інтелекту, яка вчить програми знаходити й розпізнавати об'єкти на зображеннях і відео. Камера дає лише масив чисел. Завдання CV полягає в тому, щоб перетворити ці числа на відповідь: що на кадрі, де саме і що з ним відбувається.

Нижче про те, як це працює, які задачі розв'язує комп'ютерний зір, де його вже використовують і як увійти в напрям, якщо ти пишеш код або працюєш із залізом.

Як комп'ютер «бачить» зображення

Для програми фото є таблицею чисел. Кольорове зображення 640×480 пікселів зберігається як масив 480×640×3: висота, ширина і три канали кольору. Кожне значення від 0 до 255 описує яскравість червоного, зеленого або синього в одній точці.

З цим масивом можна працювати двома способами.

Класичні алгоритми. Інженер сам описує правила: розмий шум, знайди краї, виділи контури, порахуй об'єкти. Цим займається бібліотека OpenCV. Такий підхід швидкий, передбачуваний і добре працює там, де умови стабільні: однакове освітлення, однаковий фон, однакові деталі на конвеєрі.

Нейромережі. Правила не пишуть вручну. Модель показують тисячі розмічених прикладів, і вона сама підбирає фільтри, які відрізняють один клас від іншого. Згорткова мережа (CNN) по суті робить те саме, що й класичний фільтр, тільки її ядра налаштовуються на даних. Сучасні детектори на кшталт YOLO та RT-DETR будуються на цьому принципі.

На практиці ці підходи поєднують. Нейромережа знаходить об'єкт, а класичний алгоритм уточнює його межі чи рахує розміри.

Які задачі розв'язує комп'ютерний зір

Основні задачі комп'ютерного зору: яке питання вирішує модель і приклад застосування
Задача Питання, на яке відповідає модель Приклад
Класифікація Що на зображенні? здоровий листок чи уражений
Детекція об'єктів Що на кадрі і де саме? рамки навколо людей на вході до магазину
Сегментація Які саме пікселі належать об'єкту? точний контур пухлини на знімку
Трекінг Куди рухається об'єкт між кадрами? підрахунок машин, що перетнули лінію
Оцінка пози Як розташовані точки тіла? аналіз техніки вправи в фітнес-застосунку
OCR Який текст на зображенні? читання номерів накладних на складі

Найчастіше в продуктах трапляються детекція і трекінг. Саме з них зазвичай починають навчання, бо результат видно одразу: рамка або з'являється на правильному місці, або ні.

Де використовують computer vision

Споживчі продукти. Фільтри, які накладають маски на обличчя, розумні камери, що відрізняють людину від кота, сканери документів у банківських застосунках. Частина таких продуктів створена в Україні: у програмі Computer Vision Beetroot Academy окремо розбирають кейси Looksery (згодом Snapchat), Reface, Ajax Systems і Petcube.

Промисловість. Контроль якості на лінії, де камера шукає подряпини й відколи швидше за людину. Підрахунок продукції, перевірка маркування, моніторинг безпеки на виробництві.

Агро. Виявлення хвороб рослин за фото листя, оцінка стану посівів з аерознімків, сортування врожаю.

Медицина. Допомога лікарю в аналізі рентгенівських і МРТ-знімків. Остаточне рішення тут ухвалює людина, а модель підсвічує ділянки, на які варто подивитися.

Робототехніка й dual-use. Автономні роботи, складські системи, аналіз аерофото і тепловізійних даних. Для інженера це ті самі алгоритми, тільки дані інші: кадр знято згори, об'єкти дрібні, а тепловізор дає одноканальне зображення замість кольорового.

Комп'ютерний зір, машинне навчання і AI: у чому різниця

Штучний інтелект є найширшим поняттям. Машинне навчання є його частиною: програми, які вчаться на даних замість прописаних правил. Комп'ютерний зір є прикладною областю, де машинне навчання застосовують до зображень і відео.

Звідси практичний висновок для кар'єри. CV Engineer зазвичай знає ML-основи, але глибоко працює з одним типом даних і з обмеженнями заліза, на якому модель має працювати. Детальніше про роль ми написали в статті Computer Vision Engineer: хто це і що робить.

Інструменти: OpenCV, PyTorch, YOLO, ONNX

Базовий набір, з яким працюють у більшості команд:

  • Python як основна мова для експериментів і тренування
  • OpenCV і NumPy для класичної обробки зображень
  • PyTorch для нейромереж
  • YOLO від Ultralytics для детекції, сегментації та трекінгу
  • Roboflow або CVAT для розмітки даних
  • ONNX, TensorRT, OpenVINO для запуску моделей на конкретному залізі
  • C++ там, де важлива швидкість на пристрої

Для старту достатньо Python і Google Colab: GPU для тренування Google надає безкоштовно, тож власна відеокарта на першому етапі не потрібна.

Що потрібно, щоб почати вивчати комп'ютерний зір

Найкоротший шлях має той, хто вже програмує. Досвіду з machine learning для старту не треба. Вища математика теж не є обов'язковою умовою: щоб працювати з детекторами, вистачить розуміння масивів і матриць, а складніші речі засвоюються на практиці.

Типова послідовність виглядає так:

  1. Зображення як масив: канали, типи даних, колірні простори
  2. Класичні операції в OpenCV: фільтри, краї, контури
  3. Основи нейромереж і transfer learning
  4. Детекція з YOLO на готових моделях, потім на власних даних
  5. Метрики, аналіз помилок, друга ітерація тренування
  6. Експорт моделі та запуск на пристрої

Кожен із цих кроків ми розібрали окремо у наступних статтях.

Читати:
minutes
хв
29 жовтня 2026
Погляд постачальника: що змінила програма Defence Tech для нетехнічних спеціалістів для фахівця із закупівель

Після навчання ми попросили його назвати, що змінилось у роботі. Ось що він розповів.

Кодифікація: від норм до алгоритмів

Кодифікація – одна з тих тем, з якими фахівець із закупівель стикається постійно. До навчання Костянтин розумів її лише в межах нормативного регулювання: які документи потрібні, які вимоги треба виконати.

Тепер він розуміє алгоритми, за якими кодифікацію отримують. Це змінило кут зору. Раніше він дивився на процес як замовник, тепер бачить його ще й зі сторони постачальника, який проходить цей шлях зі своїм виробом.

Процеси: як вироби працюють разом

У закупівлях легко звикнути до окремих процесів: одна позиція, одна специфікація, один договір. Так і було в Костянтина до програми. Він знав окремі процеси, але не знав, як вони пов'язані між собою.

Після навчання він розуміє, як різні вироби взаємодіють в одному напрямку. А звідси й розуміння, чому закупівлі мають бути комплексними: техніка працює в зв'язці, і закуповувати її теж варто з урахуванням цієї зв'язки.

Рішення і розмови з колегами

Рішення в роботі Костянтина й надалі чітко регламентовані, тут нічого не змінилось. Змінилось інше. Раніше він бачив своє рішення окремо. Тепер видно його значення в комплексі з іншими рішеннями, інколи навіть тими, які ухвалює не він.

Це відчутно і в щоденній роботі. У розмовах із колегами він став обізнанішим з технічного боку, тож обговорення стали предметнішими.

Звідки це взялося

Костянтин пов'язує ці зміни з комплексними груповими вправами з планування операцій. На них учасники працювали з операцією як з цілим: розбирали, як окремі елементи поєднуються в одну систему і впливають один на одного.

Для людини, яка щодня працює з однією ділянкою, такий формат дає рідкісну можливість побачити всю картину. І саме ця картина потім допомагає краще робити свою частину роботи.

Спільнота

Окрім знань, після навчання в Костянтина залишились корисні контакти для нетворкінгу. Програма і її учасники стали для нього важливим надбанням.

У Defence Tech це має особливу вагу. Сфера тісна, багато питань вирішується через людей, і знайомства з колегами з інших компаній та ролей часто корисні не менше за саму програму.

Порада колегам

На запитання, чи радить він програму колегам по галузі, Костянтин відповів коротко: однозначно йти. Як мінімум заради цікавих людей усередині Defence Tech сфери.

Читати:
minutes
хв
29 жовтня 2026
«Мало просто підняти дрон»: історія Кріс, дроноводки, яка пішла вчити прошивки

Як я тут опинилась

Офіційно я воюю з березня 2024-го. Неофіційно – з 2023-го. Була «піратом» на медеваках, перекладала для іноземних організацій і волонтерів. Дроноводкою стала в березні 2025-го.

Я люблю свою роботу. В рамках війни бути дроноводом – це честь. Дрони зараз основа оборони і рушійна сила наступів. За допомогою дронів нам з екіпажами вдається зробити стільки, що я просто не можу зупинитись і залишитись лише на рівні пілотування.

Хоча на початку були і перепони: мало хто вірить, що жінка може і дрон піднять, і плати підпаять. Вирішила довести, що це все дурниці.

Чому пілотування виявилось малою частиною справи

Мало просто підняти дрон. Це лише 10% усієї роботи.

Решта 90% – це прошивки і тонкі налаштування. Безумовно, можна зробити як завжди: взяти дрон з коробки і полетіти. Але практика показала, що так не працює. В умовах війни навіть військові технології мають адаптуватись під індивідуальні потреби.

Так я відкрила для себе інженерію.

Бо мені було мало моїх знань. Я хочу знати більше, розуміти кожну деталь своєї роботи. Тільки так я можу бути дійсно корисною для екіпажів, з якими працюю.

Які враження від навчання в Beetroot Academy

Спочатку мене лякала ціна. Це чесно, і я не бачу сенсу вдавати інше.

Але програма виявилась такою насиченою, що по ітогах вартує всіх грошей світу.

Що мені дало навчання

Класно поданий матеріал. Можливість повертатись до нього неодноразово, коли потрібно освіжити знання. Дуже зручна платформа. І чудові тести для самоперевірки, де я можу потішити его.

Для людини, яка вчиться між завданнями, це важить більше, ніж будь-який розклад. Матеріал має бути там, коли в тебе з'явилась година.

Що змінилось у роботі

Більше впевненості під час роботи. І розуміння, що в мене є власна афігенна вікіпедія у вигляді матеріалів і лекцій.

Якщо коротко описати, не вдаючись у подробиці: я не маю жодних проблем з переходом від одних бойових засобів на інші.

Перейти в блог

Популярні питання та відповіді