Привет, друзья!
Автор возвращается с каникул с полным мешком пирожков полезных материалов для подготовки к собесам😄 Осенний сезон найма на носу, так что держите свежую подборку ресурсов, которых ещё не было в канале👇

🙂 Interview Query
Это интерактивная платформа с вопросами из 9300+ компаний - преимущественно международных, но есть и кое-какие из РФ. Прикольная фишка: загружаете туда своё резюме, выбираете роль и желаемые компании - и платформа сама подсказывает, какие навыки у вас уже прокачаны, а что стоит подтянуть + составляет персональную подборку заданий (начало бесплатное, но за полную версию ожидаемо придется платить 🤭).
По классике здесь собраны задачи по теории и программированию + продуктовые и поведенческие кейсы. Также найдете много статей и обсуждений. Ещё удобно, что для задачек на код есть встроенный редактор со всеми подключенными БД.
🔗 ссылка

🙂 MLStack.Cafe
А это просто огромная база задач - больше 2000 вопросов с ответами по ML, DS, Python, NLP, DL, LLM, MLOps и даже отдельные разделы по AWS и промпт инжинирингу. Все разбито по темам и уровням сложности: джуновские вопросы доступны с ответами бесплатно, а вот для middle/senior/expert уровней можно просмотреть только сами вопросы - для ответов нужна платная подписка (ну, или сходить за помощью к любимому LLM-другу🙂).
🔗 ссылка

🙂 Machine Learning Interviews Book
Легендарная бесплатная книга от ex-NVIDIA / Snorkel AI. Внутри не только 200+ вопросов с уровнями сложности, но и разбор того, как вообще устроен ML-собес в топ-компаниях: какие бывают роли (research vs production, MLE vs DS), из каких этапов состоит процесс, на что реально смотрят интервьюеры, красные флаги, как читать оффер... - словом, концентрат опыта, который обычно получают за годы практики. И всё полностью бесплатно!
🔗 ссылка

🙂 Stanford CS 229 / 230 / 221
Тут шпаргалки к курсам Stanford - вся классика ML/DL/AI в сжатом виде на нескольких страницах:
• CS 229 - классический ML
• CS 230 - простой deep learning: CNN, RNN, LSTM, backprop
• CS 221 - AI в широком смысле: MDP, RL, байесовские сети
Плюс отдельные странички по статистике, теорверу и линалу - идеально, чтобы освежить матан за пару часов. И ещё из приятного - есть официальный русский перевод.
🔗 офиц. ссылка, странички с переводом

PS: похожие посты с подборками
• https://t.me/data_easy/276
• https://t.me/data_easy/304
• https://t.me/data_easy/310

Продуктивной осени!!!💪


#карьера@data_easy