Шкільний учитель математики відправляє до сухого підручника у відповідь на просте запитання «що таке логарифм». Знайомий багатьом сюжет, який для когось стає приводом назавжди закрити тему точних наук, а для інших перетворюється на нав’язливий незакритий гештальт на роки вперед.
Шкільний учитель математики відправляє до сухого підручника у відповідь на просте запитання «що таке логарифм». Знайомий багатьом сюжет, який для когось стає приводом назавжди закрити тему точних наук, а для інших перетворюється на нав’язливий незакритий гештальт на роки вперед.
Віталій Оскаленко обрав другий шлях. Пройшовши дорогу від Херсонського політеху та першої роботи в «Укртелекомі» до позицій тімліда й CTO мобільного підрозділу у Wezom, а нині — Android-тімліда в Duvon Corporation, він міг би просто спокійно розвивати маркетплейси. Проте жага зрозуміти фундаментальні витоки технологій нікуди не зникла, особливо зараз — в епоху буму генеративного ШІ, коли інженерна праця зазнає тектонічних зрушень.
Історія про те, навіщо досвідченому мобільному розробнику знадобилося розв’язувати шкільні задачі з телефона, чому Data Science — це не про Python-бібліотеки, і як синтез математики та штучного інтелекту допоміг створити власний продукт.
Кар’єра у розробці для Віталія завжди була тісно переплетена зі спробою дістатися суті речей. Ще під час перших кроків в IT, спостерігаючи за олдскульними колегами, він відчував різницю між поверхневим кодингом і справжньою інженерною школою:
«Я ще застав на першій фірмі, пам’ятаю, до нас мали приїхати програмісти з одеського філіалу. Це я тоді вперше побачив трушних програмістів — з лінзами, в таких светрах :). Можна бути програмістом і не знаючи математики, особливо зараз. Але це трохи не мій варіант. Завжди хотілося знати витоки, звідки все пішло».
Отримавши крім програмування ще й магістерські дипломи з економічної кібернетики та фінансів, Віталій довгий час будував мобільні продукти. Проте відчуття того, що індустрія рухається в бік автоматизації та шаблонів, лише підсилювало бажання повернутися до глибинних знань.
Коли соцмережі зарясніли нескінченними курсами з Data Science, Віталій вирішив, що час настав. Головним критерієм був не маркетинг чи обіцянки «увійти в IT за два місяці», а присутність академічної глибини й вищої математики. Так вибір упав на школу Vodafone Big Data Lab — чи не єдину програму в Україні, де бізнес-кейси телеком-гіганта підкріплені серйозним університетським підходом.
Занурення в новий напрям почалося дещо спонтанно. Перше заняття підготовчого математичного модуля застало Віталія в дорозі.
«Дуже добре пам’ятаю перше заняття. Я був не вдома, тому довелося підключатися з телефона. Очікував, що це буде чергова стандартна лекція з теорії: можна вимкнути відео, послухати у фоновому режимі й особливо не напружуватися. Але я дуже помилявся. Вже з перших хвилин ми почали в онлайн-режимі розв’язувати математичні задачі. Спочатку це був шок! Особливо коли ти сидиш зі смартфона, а не за робочим місцем. Довелося екстрено згадувати все, що позабував».
Цей холодний душ швидко дав зрозуміти: легкого серфінгу поверхнею матеріалу тут не буде. Лекції тривали по три години й вимагали максимальної ментальної концентрації. Віталій згадує, що часто переглядав записи занять наступного дня, аби розібрати формули до останнього символу.
Рятівним колом стала атмосфера в групі та подача викладачів. Академічні лектори курсу, серед яких професори Олег Чертов та Андрій Ставицький, зуміли поєднати складні концепції з людяністю й тонким гумором.
«Три години висидіти на такому матеріалі — це справді напряжно. Якби це подавалося сухо, було б неймовірно складно. Але тонкий гумор і віддача викладачів робили процес захопливим. До того ж у групі зібралися сильні фахівці з різних сфер, справжні інтелектуали. Ми підтримували один одного, розбирали складні кейси й багато жартували. Це створило класну домашню атмосферу, яка рятувала від вигорання».
Найбільше у навчанні Віталія підкупила відсутність популярного інфоциганського формату «вивчи 10 функцій бібліотеки Pandas і назви себе дата-саєнтистом». Фокус тримався на суті процесів:
«Школа не обмежується знайомством із Python чи готовими інструментами. Вона дає фундаментальне математичне підґрунтя, необхідне для справжнього розуміння дисципліни. Коли ти бачиш, що відбувається "під капотом", алгоритми перестають здаватися магією».
Ще одна важлива деталь — робота з реальними знеособленими даними Vodafone та безпосередній контакт із фахівцями телеком-оператора. Студенти не просто рахували абстрактні матриці, а досліджували, як великі дані допомагають бізнесу відкривати торгові точки чи оптимізувати мережу.
«Це відчувалося не просто як навчання, а як стажування у Vodafone. Ти бачиш реальні алгоритми, бачиш логіку поведінки людей. Тут вмикається і психологія, і бізнес-мислення — розумієш, чому користувачі діють саме так, а не інакше».
Фінальний проєкт вимагав повної самовіддачі не лише від студентів, але й від менторів. Кількість ітерацій та рев’ю виявилася настільки щільною, що фінансовий бекграунд Віталія змусив його з посмішкою замислитися над економікою курсу:
«Я за освітою фінансист і все підраховую. Коли ми здавали фінальний проєкт, було стільки перевірок і зворотного зв’язку, що я подумав: та скільки вже можна нами займатися, вони ж собі в мінус працюють! Порівняно з іншими курсами, де за сотні тисяч гривень один спікер переказує загальні речі, це виглядало радше як альтруїзм та інвестиція в розвиток спільноти».
Здобуті знання не осіли мертвим вантажем у конспектах. Віталій одразу почав конвертувати їх у власний pet-проєкт — платформу для навчання та персонального розвитку за допомогою штучного інтелекту.
Проєкт задумувався як інтелектуальний комбайн і цифровий ментор, який не просто відповідає на запитання, а веде користувача крізь його цілі, пам’ятає плани й виступає своєрідним внутрішнім компасом. Завдяки в тому числі розумінню принципів Data Science та методів глибокого навчання Віталій зумів ефективно інтегрувати туди складні AI-моделі та рекомендаційні підходи.
Зараз сервіс проходить стадію закритого бета-тестування серед друзів. Ба більше — платформа створювалася з використанням найсучасніших практик spec-driven development та асистентів генерації коду:
«Якби я писав таку велику систему за старими підходами, це зайняло б три чи п’ять років. Інструменти на зразок Claude від Anthropic зараз здатні писати код краще за середнього мідла, якщо ними правильно керувати через системну інженерію. Але щоб правильно формулювати завдання й проектувати архітектуру, ти сам маєш бути експертом».
Нещодавно Віталій заради спортивного інтересу взяв участь у глобальному відборі однієї технологічної компанії на програму з Agentic Engineering: із 1250 претендентів він потрапив до списку 88 найкращих. Цей досвід підтвердив його гіпотезу щодо майбутнього ринку праці: компанії дедалі менше шукають просто розробників, які перекладають таски в код. На зміну приходить запит на універсальних інженерів, що поєднують у собі експертизу продуктоувнера, архітектора, аналітика та бізнес-мислителя.
На запитання, чи не здається йому навчання складній теорії марною тратою часу в епоху, коли генеративні моделі здатні автоматизувати більшість задач, Віталій відповідає категорично. На його думку, саме тотальний розвиток ШІ робить математику життєвою необхідністю:
«Зараз штучний інтелект забирає на себе дедалі більше рутини, і виникає велика спокуса перестати думати. Якщо людина перестає вирішувати складні завдання, у неї деградує критичне та аналітичне мислення. ШІ має бути помічником, навігатором, компаньйоном, але в жодному разі не джином, за якого ти віддаєш контроль».
Віталій переконаний, що збереження сильної інженерної культури в Україні напряму залежить від повернення поваги до точних дисциплін — як у класичній освіті, так і в корпоративних ініціативах.
«Майбутнє України тримається на інженерії, хайтеку та здатності створювати власні продукти. Нам потрібні спеціалісти, які дивляться глибше інтерфейсу. Курс у Big Data Lab став для мене не просто навчанням заради рядка в резюме, а справжнім інтелектуальним марафоном, який струсив мозок і нагадав: головна перевага людини — це вміння мислити самостійно».
