Ebout Data Science | Дима Савелко

С помощью чего бедолаги получают оффер - коммьюнити 🥷 Что происходит под капотом получения оффера? Сегодня хотел рассказать про внутрянку менторства, и как мы жёстко ебём Недавно мы провели разбор реальных собеседований ребят: ученик приносит запись, смотрим его ответы и разбираем, что можно было сделать лучше, а где вообще стоило рот подзакрыть. Так ребята с первой недели уже понимают, как устроены собесы и понимают, как их разносить в щепки А ещё к нам приходят выпускники и рассказывают, как у них всё складывается после обучения. Например, Денис, который сейчас работает CV-инженером, провёл встречу про свой путь и задачи на работе. Ученики могут спросить у человека, который уже прошёл через подготовку и собесы, как у него это происходило и чо щас происходит на работе. Парни не теряют ясности в голове и понимают, что их ждёт на пути к офферам 😎 Также помогаем бедолагам в чатах, братишка написал: надо посмотреть получасовой собес и сказать, как я вообще отвечал, норм или пиздец. Мой партнёр Серёга отвечает ему, чтобы помочь бродяге, и в целом в чатах можем делать много разгона, по типу таких челленджей Я за это и люблю наше сообщество внутри менторства, мы стараемся каждую неделю делать движения, которые приближают ребят к офферу: можно принести конкретную ситуацию, обсудить её с практиками, послушать опыт других ребят и разобраться со своим следующим шагом А следующим постом покажу, по каким материалам наши слоны учатся и что мы с командой там допилили, а мы пиздец старались 😺

ЖЁСТКОЕ Собеседование по DS/ML: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC 👀 Почти час душим питона моего ученика на вопросы про метрики классификаци: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, threshold, micro/macro/weighted и задачи, которые реально могут прилететь на собесе и в классик мл, и в агентах, и в нлп. В видосе ебашу вопросы Максу → смотрим его ответ → разбираю, где норм, а где можно посыпаться Если готовитесь к собесам в DS/ML, очень советую пройти ролик как настоящий МОК: ставите на паузу, отвечаете сами, потом сверяетесь с разбором 🚬 Смотреть: https://youtu.be/9W2KPej_L9g

Вопрос ответ - запись со стрима 😋 Помимо записи с декларацией Глеба, я в закрытый тгк выложил запись вопрос-ответа на ваши вопросы:

• Про найм и рынок в 2026 • Про легенды для собесов • Про накрутку опыта • Почему опытный спец может провалить собес • и многое другое

А также в закрытом канале есть: • гайд про то как сделать ахуенное резюме • расписанный по технологиям роадмап до оффера в ClassicML/LLM/Agents в 2026 • Топ 100 вопросов на собесе

Декларация до оффера 300к+ - часть 2, Глеба чуть не разорвали на четыре части 💪 Это вторая часть декларации до оффера (первая здесь) где Глеб, мой ученик из менторства, решил перейти из бизнес-аналитики на AI-инженера и целится в оффер от 300к. Мы с ним созвонились в прямом эфире, чтобы зачикинть наш успех и проверили первую декларацию, по итогу у Глеба движение есть, но столкнулись с размытием фокуса и выполнением вообще не целевых действий Что получилось за месяц:

• закрыл три недели программы по Python • собрал простую связку из трёх агентов и выложил около 12 постов-отчётов вместо семи • По его словам, на собеседованиях в аналитику раньше час ковырял простые Python-задачи с подсказками, а теперь решает за 10–12 минут • Но на SQL пока сыпался, а ООП проскочил ради дедлайна и собирается разбирать заново

Глебушка уже с первых недель обучения на менторстве уже начинаем дрочить проект в DS, причём не у себя в ноутбуке, а перед руководством на текущей работе. Он презентовал идею RAG-системы, которая поможет находить информацию в материалах прошлых проектов компании. По итогу получил добро и респект на разработку. Пока что это не готовый сервис, но уже понятная бизнес-задача, но и не очередная хуйня, которая пойдёт в стол 🐵 Но главный проёб оказался в фокусе, Глеб нахуя-то решил приблизиться к AI через собесы на бизнес аналитика в AI проектах, а потом стать AI-инженером. Запомните, если хотите идти сразу в DS/ML/LLM/Агенты, то блять не создавайте себе трудностей, не надо создавать себе трек Нормис -> QA -> Backend -> WebCam модель -> AI-инженер, нужно сразу давать тапку в пол в одно направление. Короче, Глеб перестал тут маяться хуйнёй и пошёл делать проекты, доучивать материалы необходимые для его цели - AI-инженер до мая На следующий месяц закоммитились

🟣 Закрыть следующие блоки: Git, FastAPI, деплой и асинхронность - и дойти до первого МОКа по питону 🔵 Собрать первую версию своего RAG-проекта - рабочий прототип, на котором можно проверить идею 🟢 Вместе с куратором Сашей расписать roadmap до оффера по месяцам: что учим, когда проверяем знания и когда выходим на рынок

пов: если Глеб это не выполнит, то закинет скидку для следующего ученика, который вступает в менторство Полную запись созвона и сессию вопрос–ответ выложу в закрытом Telegram-канале, там подробнее разобрали личную стратегию Глеба, подготовку к собеседованиям и вопросы ребят про путь в DS/AI 👀

Как мы чуть не умерли со моими любимыми пипищиками - крестовый поход за оффером пешком по всей Москве 😎 Я в середине лета объявил о челендже - пройти всю Москву пешком, и вчера мы его выполнили с подписчиками. Сначала в группу зашло около 40 людей, и я думал, что нужно писать Собянину о организованном шествии, но по итогу нас было 10 в походе. Наш маршрут был от Аннино в 8 часов утра, а закончился около церкви Алтуфьево в 20:30 примерно Лично мне было комфортно пройти 1/2 пути до Кремля, а дальше меня начало мазать (по фотке можно заметить в целом), у парней плюс-минус также. Зато оставшуюся 1/3 пути мы шли с мыслью, что скоро уже скоро дойдём, поэтому было весело, но больно. НО МЫ ЖЕ ЕБАНУТЫЕ, нам мало было просто дойти до конца и на самокатах поехать в рестик, мы решили ПОБЕЖАТЬ, когда прошли 56к шагов - по итогу на дофаминовой тяге прибыли в грузинку и жёстко кайфанули 👨‍🦰 Но самое главное - это люди, 11 часов ходьбы ощущалась как 2-уч часовая прогулка с кентами, смешно было до такой степени, что болела и спина, и пресс вместе. Собралась очень классная компания и Глеб с декларации до оффера, и мои ученики, инженеры и лиды - вообщем зря вы не пошли, я для себя много инсайтов услышал. Короче, 57к шагов, 46км, такой поход дал мне уверенность в себе, что я могу больше, чем от себя ожидал, потому что изначально я вообще не был уверен - дойду ли я до конца +аура +боль в ногах и спине -обувь Наебеньте огней 🔥за это, я думаю, что оно того точно стоило

Крестовый поход за офферами по всей Москве 😎 Напоминаю, что завтра мы идём всю Москву пешком, у вас есть ещё шанс присоединиться - https://t.me/+nCAEQk-dmiI0M2Fi Уже собираются и мидлы, и сеньоры из разных бигтехов, а также ребята, которые хотят залетать. Там мы с вами поближе познакомимся, расскажем друг другу про наше становление, мысли, взлёты и падения, потери и многое другое

Вопрос с собеса ВТБ на 360к - как CatBoost кодирует категории под капотом?🦔 Зачастую на интервью 300к+ собеседующий не будет полчаса расспрашивать, как обучается бустинг - на таких собесах любят копать в детали, поэтому сегодня разбираем вопрос как CatBoost кодирует категории под капотом? То, что CatBoost на спокойнычах хавает категориальные фичи из коробки, знают все, а вот на вопросе «а как именно?» посыпаться легко Главная фишка - Ordered Target Statistics 🤨 Классический Target Encoding code ("Москва") = mean(y | city=="Москва") утекает: в код объекта зашит его собственный таргет, но CatBoost решает это перестановкой. Формула из доки:

avg_target = (countInClass + prior) / (totalCount + 1) 

- countInClass - сколько раз таргет превысил порог среди объектов с той же категорией, обработанных до текущего - totalCount - сколько таких объектов встретилось до текущего - prior - сглаживание, спасает редкие категории от вырождения в само значение (0, 1, 2, 3 и т.д.)

Допустим, таргет принимает значения 0 и 1 (бинарная классификация). Порог тут один: y == 1. Тогда:

- countInClass = сколько объектов с той же категорией до текущего имели y == 1 - totalCount = сколько объектов с той же категорией до текущего было всего - avg_target = (countInClass + prior) / (totalCount + 1) — это просто доля единиц, но сглаженная и посчитанная без текущего объекта

CatBoost делает случайную перестановку выборки (вообще несколько перестановок) и для каждого объекта считает avg_target. Свой таргет в своё кодирование не попадает, а значит утечки нет по построению, несколько перестановок усредняют шум первых объектов. Ещё есть параметр one_hot_max_size: если уникальных значений в категории мало, включается One-Hot, и avg_target не считается. Вторая киллер-фича - CatBoost во время обучения сам строит комбинации признаков. Пара city и device склеивается в новый признак city|device, который кодируется тем же Ordered TS Итог: По категориям считается avg_target по предшественникам на нескольких перестановках, если значений мало - One-Hot, плюс модель сама собирает комбинации категорий. Наебеньте огней если нравится такой технически-анальный контент 🔥

Я НАПУГАЛ УЧЕНИКА ДИЛДОЗАВРОМ 😢 Всем спасибо за эфир, Глеб поделился своей историей успеха в рамках реалити декларации до оффера, как он из бизнес аналитики переходит в ИИ Агентов у меня на менторстве, также рассказал, что чуть депрессии словил, но уже всё чётко В конце провели жаркую вопрос-ответ сессию, если не успели посетить эфир, то пишите мне на @savelkoteam - всем отвечу

А у нас началась QA-сессия, сейчас будем обсуждать как дойти до оффера в 2026/2027 Подключайтесь

А мы начинаем эфир - Декларация до оффера! На эфире мой ученик Глеб расскажет про то, как он идёт до оффера, какие проблемы, страхи и трудности он испытывает, а я расскажу - как всё это разъебать Также в конце проведём Вопрос-Ответ про о том как получить оффер в 2026/2027 году Залетаем https://a.teleboss.ru/room/2omeuISLSA

Уже через час у нас будет эфир с Глебом из декларации, расскажет про то как он идёт до оффера, я дам свою критику, а также сделаем Вопрос-Ответ для вас, ПОЭТОМУ ЗАХОДИТЕ И ЕБАШЬТЕ ВОПРОСАМИ

Как выйти на оффер 300к в Data Science? Разбор типичных ошибок в Data Science 😁 В этом видео я вживую разбираю мою уже текущую ученицу, которая хотела выйти в Data Science / ML / AI на 150к, но застряла на этапе создания резюме и низких конверсий. На разборе смотрим:

— что реально тормозит человека на пути до оффера — что учить, а что уже пора перестать учить — когда начинать ходить на собеседования — как выстраивать личный roadmap до работы — почему хорошие харды сами по себе не гарантируют оффер — как упаковать опыт и проекты в резюме — что делать, если откликаешься, но тебя не зовут — как стратегически подходить к поиску работы в Data Science

Залетаем, ставим и наебеньте поддержки в честь выхода видоса (уже готовлю кучу технички для вас) https://youtu.be/ZYuqgbNgTrU

СЛИВАЕМ ДРУГ ДРУГУ, КАК РАБОТАЕТ БИГТЕХ НАЙМ 🎹 У нас в менторстве прошла лекция о том, с какими трудностями можно столкнуться, когда идешь путь от зеленого студента до жирного оффера в целых 400к. Вёл её наш выпускник менторства - сейчас работает AI Engineer, а в прошлом месяце собрал винстрик из техничек. Перед ребятами сидел живой практик, который сам, руками, только что прошёл весь путь вката в DS и вышел на другую сторону с офферами 🦔 Слоны с встречи ушли на позитиве и завалили всё реакциями по самое не балуй

• как выстраивал учёбу с нуля и где реально буксовал - и получилось у него не сразу • как забил себе календарь собесами и техничками так, что подготовка сама превратилась в тренажёр • какие открытия сделал для себя во время подготовки и на реальных собесах

И вот именно за это я и топлю за такой формат! Одно дело, когда база льётся от ментора, и совсем другое - когда перед тобой чел, который ВОТ ТОЛЬКО ЧТО прошёл эту мясорубку сам, ещё помнит все грабли и честно рассказывает, где было тяжело Именно поэтому я собираю в менторстве такое сообщество: внутри сидят наши крутые перцы, которые транслируют майндсет тем, кто еще находится в самом начале: смотри, какие проекты человек тащит - я смог, значит и ты сможешь 🤨 Чтобы наши слоны не варились в одиночку, а забирали лучший опыт друг у друга - внутри жёсткая поддержка, любой может так же залететь и стать частью сообщества А если хотите вживую увидеть путь до оффера, то напоминаю что уже сегодня у состоится декларация результатов в 19.00! Ссылку кину в этот канал ❤️

Декларация до оффера - чекаем результаты Глеба в прямом эфире 🍷 Прошел месяц с момента, как Глеб подписал свою первую декларацию до оффера, а значит, пора устраивать публичную порку и вскрывать реальные результаты в живую 👀 На стриме посмотрим, что из обещанного Глеб Дёрдан реально закрыл, а где банально проебался и почему (а может и не проебался): разберем его текущий роадмап, замерим прогресс и решим, как менять стратегию на следующий месяц, чтобы движение до оффера не было бесконечным НО САМОЕ ИНТЕРЕСНОЕ - это его личная стратегия на 10 лет, потому что с определения конечной точки и начинается корректное начальное движение Я со своей стороны покажу, как ментор смотрит на движение человека: по каким маркерам я понимаю, что план работает, а где нужно срочно перестраивать весь процесс. Плюс захватывайте свои кейсы на эфир, попробуем быстро разобрать пару ваших ситуаций прямо на созвоне Напоследок устроим небольшой Q&A по входу в DS/AI в 2026/2027 году: • какие проекты сейчас реально смотрят на собесах • что учить по хардам и когда выкатывать резюме на рынок • ну и дозакрываем ваши вопросики. На фотке Глеб хотел сделать причёску как у Тайлера Дёрдана, но получилось, как он написал, как у "Тайно Дёргал" Первый публичный чекпоинт декларации будет в 3 сентября в 19:00, ссылку кину в этот канал ❤️

Идём всю Москву пешком вместе с вами Как и обещал, я прилетел с Владивостока и пора бы выполнить свои слова: 6 сентября собираемся с вами идти всю Москву от юга до севера - да мы ахуеем, но будем героями Там мы с вами поближе познакомимся, расскажу вам про своё становление, мысли, взлёты и падения, потери и многое другое Присоединяйтесь по ссылке кто хочет залетать, там всё объявлю в течение недели - https://t.me/+nCAEQk-dmiI0M2Fi

о это же уже рок аук у нас, осталось ещё пару вопросов... https://a.teleboss.ru/room/2omeuISLSA

А мы уже считаем метрики, а вы дальше сидите без эфира https://a.teleboss.ru/room/2omeuISLSA

ПУБЛИЧНЫЙ МОК - мы стартуем наше лудоприключение по вопросам из собесов бигтех компаний ССЫЛКА https://a.teleboss.ru/room/2omeuISLSA

Осталось 50 минут до МОКа, там будет жёсткий ⚣dungeon daddy⚣ ссылку кину в этот канал

оффера на 345к gross - один МОК сэкономил человеку месяцы лишней учебы 🤑 Пришел ко мне в менторство парень по имени Коля, в ML он был матёрым парнем: три года копает тему, строил модели, спокойно закрыл магистратуру по профилю - но коммерческого опыта ноль, а самая неприятная просадка чувствовалась в NLP Как обычно поступают многие у кого голова забита синдромом самозванца: они обычно открывают очередной бесконечный роадмап и еще полгода дрочатся с ним, зарывшись в лекции и забыв, как выглядит трава. Мы пошли в другую сторону с Николаем: посадили его на входной MOCK-собес и посмотрели, что там у него творится в голове и что по знаниям. И оказалось (как неожиданно), что три года дрочки МЛ уже достаточно, чтобы не тратить время и идти разъёбывать собесы Что мы по итогу начали делать: • МОКи, которые показывают узкие горлышки Коли • упаковка резюме, которая конвертит на хх • сразу выход на реальные собесы • точечная полировка только тех пробелов, которые реально всплывают на техничках Сам он потом сказал:

это решение стало поворотным, потому что он не застрял в вечной подготовке, а сразу пошел резать драконов на практике

Результат: примерно через 2 месяца парень залутал оффер на 345к gross, full remote, и сейчас спокойно стал middle ML-инженером (Все отзывы тут кста) 😼 Я кайфую от работы с Колей ,потому что он сразу прислушался к нам, перестал заниматься анальной дрочкой с курсами, а сразу пошёл уничтожать рынок. И сегодня в 19:00 я как раз покажу, как выглядит такая диагностика вживую, добавляйте в календарик Проведем публичный MOK-собес: буду задавать реальные технические вопросы, смотреть, где кандидат уверенно разматывает, а где начинает сыпаться и пукать в лужу. Отличный шанс зайти, параллельно отвечать на вопросы про себя и проверить, готовы ли вы сами выходить на рынок 👀