Лев Толстой писав: "Всі щасливі сім'ї схожі одна на одну, кожна нещаслива сім'я нещаслива по-своєму". У 2019 він міг би написати інакше: "Всі успішні люди схожі один на одного, кожна неуспішна людина неуспішна по-своєму".
Лев Толстой писав: "Всі щасливі сім'ї схожі одна на одну, кожна нещаслива сім'я нещаслива по-своєму". У 2019 він міг би написати інакше: "Всі успішні люди схожі один на одного, кожна неуспішна людина неуспішна по-своєму".
Ми, звичайно, не відомі письменники, але поговорили про успіх з нашими студентами. Дізналися, що це означає для кожного та кожної з них, і як туди прийти. Запитали про якості успішної людини, та які книги читати, крім “Анни Кареніної”.
На початку 2019 я шукала курси з вебдизайну й натрапила на Beetroot Academy. Відразу ж записалася на зустріч з представником, і з нетерпінням чекала старту. Я була настільки в запалі, що час пролітав непомітно. Тут я нарешті відчула, що це моє, вже напевно.
Наш викладач – Олексій Казновецький, розповів, як працювати в компанії, такій як Astound Commerce, в колективі професіоналів, ділився корисною інформацією. Ось за це я ціную Beetroot Academy – ніякої зайвої води, а практика, практика і ще раз практика – з вуст людей, які працюють і розвиваються в IT-сфері. Наші перші роботи та дипломні – як небо й Земля.
Після випуску я стала розсилати резюме до всіх IT-компанії нашого міста, де шукали дизайнерів. Вже за кілька тижнів мене запросили на співбесіду в Astound Commerce, і дали шанс для розвитку і досягнення цілей. Вже місяць вчуся всім тонкощам роботи в цій компанії. І моєму щастю немає меж.
Чи вважаю я себе успішною? Дивлячись як подивитися. Якщо озирнутися й пригадати весь шлях і зміни особистості, то так, я назвала б це успіхом. Це тільки початок, попереду ще багато незвіданого. Галузь ІТ розвивається швидко, нудно не стане. З'являється щось нове, ти повинна не відставати й постійно зростати. Для мене успіх – це коли працюєш і розвиваєшся в тій галузі, від якої отримуєш справжнє задоволення. А також – сім'я, яка завжди поруч.
Оля Шакун
Мене надихають люди, які йдуть напролом до своєї мрії, й не здаються. Які, попри всі відмови, доводять собі й всім навколо, що все залежить тільки від нас. Надихає мій чоловік – він вірить в мене. А в роботі зараз я рівняюся на нашого викладача, а тепер і мого коуча в Astound Commerce – Олексія Казновецького. Він навчав і навчає мене багато чому.
З книг для мотивації хочу виділити одну, яка зрушила мене з мертвої точки на початку цього року. Це “Чудовий ранок. Як не проспати життя “, Хел Елрод. Вона відкрила мені очі на те, що ми – двигуни власного успіху. Якщо ти взявся за щось, треба викластись на всі 100%. Перша година твого дня визначає, як пройде все твоє життя.
Я вчився на юриста на слідчо-криміналістичному факультеті, хотів бути слідчим. Попрацював трохи в райвідділі, після чого перейшов до слідчого управління, де займаються більш складними справами. Але вже за рік зрозумів, що робота в поліції не настільки безхмарна, як показують в серіалах, і захотів щось змінити. Почав активно шукати інформацію про IT, вивчав, з чого краще почати. Тема була знайома, бо ще зі школи трохи розбирався в цьому.
У травні минулого року мені порадили Beetroot Academy. Дізнався, що в Миколаєві збирається група, і записався на курси Front-End розробки. З версткою був знайомий на базовому рівні. Навчання давалося важко, нічого не встигав через роботу. Вічні чергування й пропуски занять не сприяли моєму розвитку, я вирішив звільнитися – пан або пропав. Тоді почав займатися вдвічі більше і наздоганяти своїх одногрупників. Окремо дякую викладачу – Саші Васильєву, за те, що залишався зі мною займатися. Я зрозумів – навчанню треба приділяти багато часу.
Академія допомогла опанувати нову професію, дала старт в новому світі, про існування якого, працюючи в поліції, ти чуєш мимохідь.
Для когось успішність це – закінчити університет, для когось – запустити ракету в космос. Для мене успіх в ІТ – працювати там, де тобі подобається, і де ти дійсно потрібен. Багато хто йде в IT думаючи, що тут райдужний світ, платять багато грошей просто так. Це не так. Щоб бути успішним у цій галузі, потрібно працювати цілодобово, весь час вчити щось нове.
Женя Дрига
Можу виділити два типи авторитетних людей в IT особисто для мене. Перший – вузькоспрямований фахівець, який досконало знає свій промисел. У нас в компанії є чіткий поділ людей за спеціальностями. Кожен з них – професіонал своєї справи, на них можна рівнятися.
Друга категорія – міфічна. Це універсальний солдат, який може вивчити нову мову за два тижні. Таких я зустрічав лиш іноді, хоча на фріланс-ресурсах їх можна побачити сотнями. На них теж потрібно рівнятися. Завжди дивувався їх складу розуму і практичності.
Я не люблю книги про успіх і мотивацію. Як на мене, вони тільки виправдовують поразки. Поки не змусиш себе щось робити – жодна книга не допоможе. Це як кидати палити. Аллен Карр не врятує, якщо ти себе не змусиш.
Три якості успішної людини: пунктуальність, наполегливість, поміркованість.
Я навчалася на факультеті міжнародної економіки. Моя подруга працювала аналітикинею в компанії, й покликала мене податися на посаду менеджерки з продажів та розвитку бізнесу. Я тоді ще не сильно розуміла, що таке ІТ, але ідея мені сподобалася. ІТ-світ затягнув своєю динамікою і можливістю постійного розвитку. Я почала розвиватися ще і в маркетингу. Писала статті, здебільшого про інтернет речей, та вела LinkedIn компанії.
Хотілося зазирнути на іншу сторону ІТ, туди, де серйозні люди пишуть код. Пригадала, що в школі мені дуже подобалося верстати веб-сторінки. З іншого боку – я давно слідкувала за компанією Beetroot, мені подобалася корпоративна культура, цінності й естетика компанії. На курсах шиття я зустріла дівчину, яка працює в Beetroot. Вона сказала, що компанія просто чудова. Я в той же день почала шукати в інтернеті інформацію про Beetroot, потім вийшла на Академію й побачила, що набирається курс з Front-End розробки
Навчатися, було і цікаво і важко одночасно. Я дуже вдячна викладачеві Давідові – він давав цікаві завдання, які дійсно хотілося виконувати. Іноді щось не виходило, я сумнівалася у своїх здібностях. Мені пощастило, у мене є людина, яка мене підтримує і заспокоює. Адже при належному бажанні й стараннях можна досягти чого завгодно. Ближче до завершення курсу в команді мого викладача відкрилася вакансія, він мене порекомендував.
Наразі увійти в ІТ стає все складніше, але скажу зі свого досвіду, що часто soft skills важливіші. Це не означає, що не треба вчити технології чи розвиватися. Це означає, що не треба зациклюватися лише на технологіях. Зокрема, ніхто не відміняв комунікацію. Всюди працюють люди, коли ти дійсно насолоджуєшся спілкуванням з ними, тоді легше знайти спільну мову. А знання бізнесу і досвід у міжнародних продажах допомагають у спілкуванні з замовником.
Катя Заховайко
Успіх – досить суб’єктивна штука. Для мене успіх, це коли я відчуваю, що роблю важливу роботу й використовую для цього навіть більше потенціалу, ніж маю. Успіх – це люди, які мене оточують і стимулюють ставати кращою, це задоволення від життя.
Працюючи в Beetroot я відчуваю себе успішною. Це та компанія, куди ти із задоволенням ходиш на роботу. Мені імпонує велика кількість соціальних ініціатив та дружність колективу. Я у своїй тарілці. На роботі мене надихає команда, усі люблять те, чим займаються.
Мій хлопець програмує вже довго, але з максимальним інтересом слухає про мої кодерські задачі. А ще, не можу не згадати мою маму, яка своїм прикладом і добрим словом мотивує досягати більшого.
Для особистої мотивації я б виділила три книги:
The Slight Edge, Jeff Olson. Прекрасна книга про те, як невеликими кроками постійно йти до успіху.
Make Time, Jake Knapp & John Zeratsky. Про те, що не треба постійно спішити, щоб все встигати, а треба встигати те, що дійсно важливе для тебе.
The Motivation Myth: How High Achievers Really Set Themselves Up to Win, Jeff Haden. Про те, як перестати боятися досягати великих цілей і про все й одразу.
Три якості успішної людини: любов до людей, допитливість, оптимізм
Я вчуся в медичному університеті. Все життя хотів бути лікарем, але зараз зрозумів, що лікар – довгострокова перспектива. В процесі загорівся програмуванням. Спочатку пішов на основи програмування, а потім – в Beetroot Academy на Front-End розробку.
Я підробляв з 15 років: мийка, будівництво, продавець морозива, офіціант, менеджер з продажу в перервах між парами в університеті. Жив у Техасі й працював на дитячих роботах за програмою Work and Travel.
Основним плюсом в Beetroot Academy був мій викладач – Олександр Ординський, він допоміг зрозуміти все, що здавалося далеким. Він теж у минулому лікар. Йому я дуже вдячний. Також Женя – регіональна координаторка, організувала весь процес і допомогла деяким випускникам з пошуком роботи.
Михайло Гурін
Я не можу назвати себе успішним в глобальному сенсі, але це поки що. Для мене успіх – трансформувати труднощі в можливості. На роботі я чітко виконую поставлені завдання і з легкістю справляюся. Але чи задоволений я цим – ні. Мені цього замало.
Одна з мотивуючих книг з’явилася у мене нещодавно – Кейт Феррацці, “Ніколи не їжте наодинці”. Спілкування з людьми – це все. А так, серед подібних книг я не можу нічого виділити. Всі вони намагаються тобі щось нав’язати, немов хлопець з Нью-Йорка говорить хлопцю з Житомира вийти із зони комфорту. Це апогей парадоксу сучасного світу. Я схильний думати, що народився з мотивацією всередині себе, я з нею дружу і навряд чи ми колись посваримося.
Три якості успішної людини: сильна й добра, нехай буде дві.
Даша Позолотіна, Маріуполь
UI/UX Designer, фрілансерка
У дитинстві я мріяла бути вченою, тому після школи вступила до історичного факультету. Хотіла вивчати походження людства, знати, навіщо людям мистецтво, гроші й держава. Історія і мистецтво досі моя пристрасть. Під час навчання підробляла вихователькою в дитячому садку. Жорсткі рамки розпорядку дня тиснули на мене, тому на магістратурі вирішила піти в Beetroot Academy, залишивши підробіток.
Beetroot Academy – альма-матер в плані кар’єри й друзів. Отримані знання допомогли з вивченням програм (Adobe Photoshop, Figma) і навичками спілкування з замовником. Завдяки Академії я отримала роботу UI/UX дизайнерки в MakeBeCool, а після – поїхала до Києва, в ігрову компанію Luckyland Gaming. Працюючи в нов ій сфері, дізналася, як працює ігрова індустрія зсередини. Було важко приймати рішення на посаді головної дизайнерки в команді, спілкуватися тільки англійською, та й захищати перед командою програмістів свої ідеї. Після цієї практики я навчилася сміливості, вільному спілкуванню англійською та відповідальності. І сьогодні працюю, як підприємиця
Даша Позолотіна
Успіх не вимірюється наявністю макбука, татуювань і дорогих контрактів. Для мене успіх – свобода, можливість намалювати те, що мені цікаво, взяти проєкт, від якого кайфуватиму, можливість експериментувати.
У роботі й житті я надихаюся декількома людьми. Gal Shir, прекрасн ий вчитель, поважаю його здатність ділитися. У нього багато безкоштовних навчальних уроків. Іван Васін – креативний директор бюро “Щука”, надихає й ого сміливість і готовність показати людям нетривіальні рішення. Клер Еліс Буше, співачка Grimes, вражає її допитливість і нескінченний потік творчості.
З книг для саморозвитку можу порадити такі:
“Колапс. Чому одні суспільства занепадають, а інші успішно розвиваються”, Джаред Даймонд. Тут зливаються мотивація до життя і пристрасть до історії. Автор розповідає, як цілі країни переживали глобальні кризи й нагадує, що всі проблеми можна вирішити.
“Витончене мистецтво забивати на все”, Марк Менсон. Це популярне чтиво і цінних думок там мало, але головний посил важливий: окремо взята людина це не цар Землі. Книга допомагає від нападів егоцентризму, змушує вибудувати життєві пріоритети й відмовитися від нав’язаних суспільством ідей.
“Передбачувана ірраціональність”, Ден Аріелі. Головне, що я винесла для себе: якщо хочеш досягти мети – потрібен самоконтроль і чітке планування часу, де велике місце потрібно приділяти відпочинку і самоповазі.
Три якості успішної людини: допитливість, сміливість, готовність ділитися досвідом і знаннями.
Розпочни кар'єру Python розробника
Python — інтерпретована мова програмування. Ти пишеш програму як текст, запускаєш її та бачиш результат. Ми навчимо тебе основ програмування, розповімо, як користуватись фреймворками.
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:
Розібратися в задачі. Що саме треба знаходити, з якою точністю, на якій камері, з якою швидкістю.
Зібрати й розмітити дані. Узгодити правила розмітки, перевірити якість, поділити вибірки.
Обрати й навчити модель. Найчастіше це fine-tuning готового детектора; власну архітектуру з нуля пишуть рідко.
Проаналізувати помилки. Подивитися, де модель помиляється, і зрозуміти чому.
Оптимізувати й розгорнути. Експорт, квантизація, інтеграція у відеопайплайн чи сервіс.
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.
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:
Зображення як масив: канали, типи даних, колірні простори
Класичні операції в OpenCV: фільтри, краї, контури
Основи нейромереж і transfer learning
Детекція з YOLO на готових моделях, потім на власних даних
Метрики, аналіз помилок, друга ітерація тренування
Експорт моделі та запуск на пристрої
Кожен із цих кроків ми розібрали окремо у наступних статтях.
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.
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.
.jpg)
