🚀 Как я получил оффер на джуна в ML ?

Возвращаясь к предыдущему посту — я упоминал, что изначально меня привлекал Data Science с уклоном в ML. Поэтому не могу сказать, что сразу отказался от этого направления.

У меня был выбор между ML и Data Engineering, и я проходил собесы на джуна по обоим направлениям.

Однажды наткнулся на вакансию по Computer Vision в Telegram-канале. Составил резюме, написал в личку HR — и меня пригласили на техэтап. Я приятно пообщался с тимлидом около часа, решил задачки, ответил на все его вопросы — и вскоре после собеса я получил оффер 🎉

Теперь — что мне реально помогло, и что стоит знать, чтобы пройти собесы по ML.
Давайте по порядку 👇

🐍 1. Python и алгоритмы
Нужны везде. Это база.
📌 Я выше уже делился хорошими курсами постом выше — обязательно посмотрите, если ещё нет.

📈 2. Статистика и теория вероятностей
Если собеседование связано с классическим ML, то темы статистики и теории вероятностей почти всегда поднимаются.
Примеры типичных вопросов по статистике и теории вероятностей.
Они помогут вам не только подготовиться, но и выявить пробелы. Просто прочитайте и попробуйте решить — станет понятно, на чём стоит сосредоточиться

📘 3. Теория ML
Очень рекомендую учебник Яндекса по ML. Всё супер понятно.
‼️ Обращайте внимание на метрики! Их спрашивают на всех уровнях(от стажера до сеньора) — просто с разной глубиной.

🎯 4. Углубление в направление
После того, как вы освоите базу, имеет смысл выбрать конкретное направление, в котором хотите развиваться.
Наиболее популярны — Computer Vision (CV) и Natural Language Processing (NLP). Именно по ним проще найти курсы, соревнования и вакансии для джунов.
Однако, это далеко не всё. Есть и другие не менее интересные области — например, рекомендательные системы, временные ряды, обработка табличных данных, временные ряды, и т.д. Выбор зависит от ваших интересов и целей.
По NLP могу посоветовать отличный курс и репозитории — сам им пользовался, также у этих авторов были записи на ютубе( надеюсь остались).

🧑‍🏫 5. Про CV отдельно
Отдельно выделю курс от ШАДа, он очень понятный.
Я не решал ноутбуки, просто смотрел лекции — но и этого оказалось достаточно.
😲 Интересно, что многие вопросы на собесе были точь-в-точь как кейсы, которые рассматривал лектор, так что — must-watch!

🏆 6. Хакатоны и Kaggle
Очень рекомендую участвовать в хакатонах и соревнованиях на Kaggle.
На момент собесов у меня было уже 3–4 участия, две из которых — студенческие хакатоны от этого сообщества

Они регулярно анонсируют интересные мероприятия — советую следить.
📌 Такие соревнования реально считаются за полноценный проект, и работодатели обращают на это внимание. Даже просто участие — отличная строчка в резюме.

Если вы только начинаете путь в ML не бойтесь, всё реально. Главное системность и интерес к теме. Ставьте 🔥 если пост был для вас полезным.
Пишите вопросы в комментариях💬