ML Career

Кейсы ML system design 📖 На прошлой неделе провёл занятие со студентами шад мтс по кейсам ml system design. Тема была очень интересной, и мне даже понравилось в новой роли! В будущем обязательно расскажу об этом опыте подробнее. 🔍 Кстати, если вы планируете проходить собеседование на позицию специалиста по Data Science, то вам точно стоит разобраться в этой теме. Вот несколько причин, почему: 1️⃣ Вы узнаете разные подходы к решению задач (рексис, поиск, прайсинг). Это поможет вам поддержать разговор на собеседовании в соответствующую команду и ответить на вопросы. 2️⃣ Систематизация Все ML системы строятся по определённому паттерну, и важно понимать, с чего начинать работу над проектом. 3️⃣ Новые знания Разбираться в том, как работают другие команды, всегда интересно и полезно. Даже если вы никогда не будете заниматься поиском, всё равно стоит узнать, как решают проблемы в их отрасли ✅️ В общем, перед собеседованием посмотрите несколько кейсов ml system design, которые касаются команды куда идете и читайте…

🚀 Data Engineer с нуля до junior 😎 Через 3 недели будет открывается курс: 📚 25 разделов (начиная с 1 июля будет открываться 2 раздела каждую неделю) ✅ Более 300 тестов 📝 7 заданий с индивидуальной проверкой преподавателей 💻 Более 40 заданий на написание кода 🎥 Более 500 минут видео лекций 🏆 И, наконец, 12 финальных заданий на выбор Поступи на курс - курс на Stepik 👈 Регистрация бесплатная! 🆓🔥👈 Источник:

#free #course

Новый #чат по совместному прохождению курсов:

И начнём с #LLMZoomcamp! 🔥

Советы вкатывающимся в Data Science c невыдающимся резюме #career Мир становится жесток, да, долго и сложно. Но можно. Собрал несколько рекомендаций (не исчерпывающий список, по убыванию приоритета): - Рефералы, рефералы и еще раз рефералы a.k.a. кумовство. Вот правда, благодаря знакомым в принципе можно попасть на такие позиции, на которые в норме бы ваше резюме вообще не рассмотрели. Ничего страшного, если пройдете. Да, будут синдром самозванца, но потом можно и нагнать. О том, как правильно нетворкаться, – неплохо написано в посте “А как собеседоваться в 2023?” (правда, там описана версия для экстравертов 80-го левела, вариант с чуть меньшей соцактивностью тоже подойдет); - Первое на что смотрят в резюме – реальный опыт работы. И его не заменишь курсам/сертификатами/профилями на литкоде или кэггле. Так что тут лучшее, что можно посоветовать – искать сторонние проекты, чтоб этот опыт получить. Например, HuggingFace инициирует проекты, где любой желающий может подключиться (а-ля обучения берта для тамильского…