Чтобы стать лингвистом в Google, нужно получить соответствующее образование, развить необходимые навыки и пройти несколько этапов отбора, включая технические интервью и собеседования с менеджерами.
Лингвисты в Google востребованы в различных направлениях: от работы с Google Play (обеспечение качества и персонализация контента) до разработки языковых моделей и систем машинного перевода.
1. Образование для прикладного лингвиста
Получите высшее образование в области лингвистики с уклоном в компьютерную или прикладную лингвистику. Важные дисциплины:
- Структура языков (синтаксис, морфология, семантика),
- Компьютерная лингвистика (NLP, машинное обучение),
- Социолингвистика и корпусные исследования.
Где учиться?
- Программа бакалавриата: Фундаментальная и прикладная лингвистика (ФиПЛ) Волгоградский государственный университет (ВолГУ)
- Фундаментальная подготовка + прикладные курсы (Python, обработка текстов, машинное обучение).
- Углубленное изучение английского и второго языка (корейский, немецкий, французский, китайский).
- Дисциплины ведут практикующие лингвисты, переводчики, специалисты NLP и ML
- Программы магистратуры ФиПЛ: МГУ, НИУ ВШЭ, СПбГУ (программы по компьютерной лингвистике).
- Магистратура по Computational Linguistics в MIT (США), University of Edinburgh (Великобритания).
2. Навыки для компьютерного лингвиста
Что ж, вуз вы выбрали, что дальше? Для будущей работы в Google вам потребуются:
- Языки:
- Английский (уровень C1+),
- Второй иностранный (китайский, испанский, арабский — преимущество; не забывайте про свой родной русский: это ведь тоже «иностранный»).
- Технические навыки:
- Python (библиотеки: NLTK, spaCy, TensorFlow),
- Основы NLP (токенизация, word2vec, BERT, GPT),
- Работа с данными (SQL, алгоритмы).
- Теоретическая база:
- Лингвистическая типология,
- Когнитивная и корпусная лингвистика.
3. Карьерный путь: стажировки
Компания Google предлагает различные программы стажировок для студентов с разным уровнем подготовки:
- Для начинающих (1-2 курс бакалавриата):
Летняя стажировка, в ходе которой участники работают в командах под руководством опытных наставников. Программа длится с июля по сентябрь и позволяет получить первый опыт в IT-среде. - Для студентов старших курсов и магистрантов:
Классическая стажировка, рассчитанная на более углубленную работу над проектами. Именно через такую программу можно попасть в компанию. - Для аспирантов:
Отдельная программа, ориентированная на исследовательскую деятельность и работу с передовыми технологиями.
Каждая из этих возможностей позволяет получить ценный опыт и шанс построить карьеру в одной из ведущих IT-компаний мира.
Как попасть на стажировку? Нужно быть студентом, написать хорошее резюме, изучить информацию о работе и стажировках, а затем заполнить анкету. Затем пройти 2-3 технических интервью, и пройти интервью с менеджером того проекта, в котором вы собираетесь стажироваться.
Что указать в резюме?
В резюме стоит сделать акцент на образовании, языковых и технических навыках, а также любом соответствующем опыте, даже если он учебный.
Структура резюме
1. Образование
- Университет, факультет, курс обучения
- Успеваемость (если высокая — средний балл, место в рейтинге, красный диплом)
- Профильные курсы (компьютерная лингвистика, корпусные исследования, Python для лингвистов и т. д.)
- Дополнительное обучение (онлайн-курсы по NLP, машинному переводу, Data Science)
2. Языки
- Уровень владения английским (и другими языками, если есть)
- Опыт работы с языковыми данными (например, аннотирование текстов, составление корпусов, любая практика в сфере NLP/ML, работа с AI)
3. Технические навыки
- Основы программирования (Python, SQL, R если есть)
- Владение лингвистическими инструментами (AntConc, ELAN, UAM CorpusTool)
- Опыт работы с NLP-библиотеками (NLTK, spaCy, Hugging Face) даже на базовом уровне
- Любые языки разметки и программирования, с которыми вы имели дело (HTML, XML, php, java)
4. Проекты
- Учебные работы (курсовые, исследования, участие в научных группах)
- Хакатоны или конкурсы по NLP (даже если не было побед)
- Личные проекты (например, разработанный чат-бот, анализ тональности текстов, проект приложения и т.п.)
5. Дополнительно
- Награды, стипендии, участие в олимпиадах, конкурсах и т.п. за время учебы
- Опыт, связанный с языками (преподавание, переводы, волонтерство)
- Soft skills (работа в команде: разработка учебных проектов в паре, в группе, надо вспомнить всё! презентация результатов: наши апрельские сессии и защита ВКР, не забываем! )
Главное в резюме показать интерес к области и готовность развиваться. Даже небольшой учебный проект или базовые навыки в Python могут стать преимуществом. При описании проектов важно конкретно показать свой вклад и достигнутые результаты: именно на это в первую очередь смотрят рекрутеры. Вместо общих фраз вроде «участвовал в разработке» лучше привести измеримые примеры, допустим, вы создали алгоритм, ускоривший обработку данных в три раза, или с помощью лингвистического анализа повысили точность классификации текстов на 80%. Такие конкретные цифры сразу дают понять масштаб и ценность вашей работы. Даже если это был учебный проект, стоит указать, какие именно задачи вы решали и к какому практическому результату это привело — возможно, ваша методика аннотирования помогла улучшить качество датасета, или разработанный вами скрипт автоматизировал рутинную обработку текстов.
Презентуйте не просто факт участия, а реальное влияние ваших действий на итоговый результат. Даже учебные проекты оживают, если студент:
«…разработал парсер для сбора лингвистических данных на Python, сократив время подготовки корпуса с 8 часов до 40 минут»
или
«…проанализировал 10 000 отзывов с помощью NLTK, выявив закономерности, которые легли в основу исследования по эмоциональной окраске речи».
Обязательно включите в резюме ссылки на свой GitHub или персональный сайт с проектами чтобы наглядно покажазать реальные практические навыки. Отдельным пунктом перечислите языки программирования, расположив их по уровню владения от наиболее уверенного к тем, с которыми только знакомы.
Не забудьте указать свои достижения: победы в олимпиадах, полученные стипендии или научные награды. Если у вас есть опыт организации мероприятий, руководства студенческим клубом или учебной группой, обязательно упомяните такие примеры: они прекрасно демонстрируют ваши лидерские качества и способность работать в команде.
Итак:
- Используйте любые стажировки:
- Участвуйте в программах Google (например, Summer Internship),
- Работайте над проектами: чат-боты, парсеры текста, машинный перевод.
- Поиск работы:
- Составьте резюме с акцентом на NLP-опыт,
- Напишите мотивационное письмо с примерами задач, которые вы решали.
- Этапы отбора:
- Техническое интервью (задачи по Python и лингвистике),
- Собеседование с менеджером (оценка soft skills).
Чем занимаются лингвисты в Google?
В компании Google можно выделить два направления специализации:
- Разработчики (Software Engineers, SWE)
Создают новые сервисы и продукты компании, работая над функционалом и архитектурой решений. - Инженеры надежности (Site Reliability Engineers, SRE)
Обеспечивают стабильность работы систем, оптимизируют инфраструктуру и разрабатывают инструменты для поддержания бесперебойной работы сервисов.
Оба направления требуют глубоких технических знаний, но отличаются по фокусу работы: первые занимаются созданием, вторые — поддержкой и масштабированием. Второе направление (SRE) — «maintainers» — может стать местом работы для лингвиста. К направлениям, где пригодятся лингвисты, можно также отнести:
- Google Play: персонализация контента, контроль качества локализации инструментов, приложений, интерфейсов.
- Машинный перевод (Google Translate),
- Разработка голосовых ассистентов (Google Assistant),
- Обучение языковых моделей (BERT, LaMDA).
На вопрос «чем занимаются лингвисты в Гугл» отвечает специалист:
«Я руковожу командой лингвистов и тесно сотрудничаю с менеджером, который курирует специалистов по машинному интеллекту (те самые вакансии, о которых писал Марк). Вот чем мы занимаемся:
- аннотируем данные для NLP-алгоритмов — и спектр задач невероятно широк. Точно ли система распознала речь? Как улучшить синтез голоса? Где алгоритм ошибся в определении части речи или синтаксической структуре? Лингвисты проектируют задания, размечают данные и помогают «обучать» модели.
- когда готовая система даёт сбой, мы проводим анализ ошибок. Почему алгоритм неправильно интерпретировал запрос? Как это исправить? Наши выводы напрямую влияют на доработки.
- консультируем инженеров. Практически каждый продукт Google так или иначе работает с языком, и лингвисты подсказывают, как грамотно подойти к проблеме. Например, помогают проектировать системы классификации для веб-страниц, рекламы, новостных статей или даже описаний музыкантов и политиков.
В зависимости от задачи, над этим трудятся разные команды — от лингвистов с PhD (как в моём отделе) до носителей языков. И работаем мы не только с английским — Google ведь поддерживает сотни языков! Это невероятно увлекательно. Умнейшие люди, сложные задачи и море смешнейших лингвистических каламбуров (куда же без них!).
Dave Orr
Чем еще занимаются лингвисты в Google?
В Google лингвисты применяют свои знания о языке для совершенствования продуктов и сервисов компании. Их работа охватывает самые разные направления:
Лингвисты участвуют в разработке систем обработки естественного языка (NLP), помогая создавать алгоритмы для распознавания речи, машинного перевода и анализа тональности текстов. Они вносят вклад в улучшение поиска, анализируя запросы пользователей и повышая релевантность результатов.
Отдельное внимание уделяется удобству интерфейсов — лингвисты следят, чтобы формулировки в продуктах Google были понятными и учитывали культурные особенности. При локализации они обеспечивают не просто точный перевод, но и сохранение смысловых нюансов для разных аудиторий.
Важная часть работы — разметка лингвистических данных для обучения моделей машинного обучения. Кроме того, лингвисты ведут исследования, публикуют научные работы и участвуют в развитии языковых технологий. Благодаря этой работе Google становятся более человекоориентированными и эффективными в работе с языком во всём его многообразии.
Итак, чтобы попасть в Google:
- Выберите сильную программу (например, ФиПЛ в ВолГУ),
- Освойте Python + NLP,
- Участвуйте в стажировках и создавайте портфолио
- Следите за компанией в сети: технологические новинки, карьерные возможности и т.п.
Если Google не ваша цель, то можно использовать
Дополнительные возможности для лингвистов
- Преподавание: онлайн-школы, университеты.
- Перевод: устный, письменный, локализация.
- Наука: исследования в NLP (университеты, лаборатории).
- Журналистика: адаптация контента для международных проектов.
Полезные ссылки:
Фундаментальные знания + практика в IT — ключ к успеху в современной лингвистике.
Совет от ваших преподавателей:
Подавайте заявки везде, где вам хотелось бы работать. Конечно, с первого раза может и не выйдет получить работу мечты, но отказ вовсе не повод остановиться и опустить руки, а всего лишь повод пересмотреть стратегию, изменить необходимое (your text, your skill, or your attitude) и снова отправить свое резюме в понравившуюся компанию.
Fortune favours the brave.
