Ebout Data Science | Дима Савелко

ТОП 10 ИНТЕРЕСНЫХ ФАКТОВ О DS

Тут ребята проводили классное исследование по DS-ам в индустрии и вот несколько интересных фактов:

1️⃣ 34% пришли в Data-направление, обучившись специальности самостоятельно, а остальные из бека или продуктовой аналитики. Ну это норм, так как DS/ML не самая приятная первая сфера для вката, но очень перспективная и даёт много плюшек 🐵

2️⃣ 17% не получают никакой поддержки внутри компании для профессионального роста и развития. Для меня это маленький процент, что и хорошо. Круто, когда компания помогает в развитии, это всегда + в карму безжалостной машине корпората 😃

3️⃣ Каждый пятый уделяет часть рабочего времени opensource-проектам. Ну тут база, у многих есть свой хасл-проект, так как не всё время тратится на работу, таски закрываются быстрее.

4️⃣ В основном DS-ы идут в ФинТех, AI SaaS-сервисы, ФудТех и автоматизация бизнес процессов. В целом DS везде, но чем более зрелая компания, тем DS более востребованный 😺

5️⃣ AI-лабы есть у 45% компаний, остальные хавают борются за гроши без RnD. В лабах преобладают две задачи: 73,5 % времени уходит на чистые исследования, а 61,5% - на адаптацию моделей под конкретные бизнес-кейсы.

Также немного наблюдений от меня по моим ученикам, ЗП на РФ рынке в ML/DS 💸
🔵 Джун: 100 - 200
🟡 Мидл: 200 - 300
🟢 Мидл+: 300 - 400
🟣 Сеньор: 350 - 600
🔵 Лиды/C-level: 400 - 1.5 млн (с премиями)

Мне понравилось, что делают ребята, поэтому прошу пройти их опросник для следующих интересных инсайтов, все результаты - в августе здесь

Ой, вот учу-учу, а оно всё забывается 👊

Был недавно на созвоне с учеником, и он мне выдал: "Первое, я вот учу материал, а потом забываю его через две-три недели, и вот хз что с этим делать. И второе, я вообще боюсь идти на собеседования, так как думаю, что я его просру" 😧
Я выслушал его и понял, что эту проблему я слышу то ли тысячный раз, то ли ещё какой-то дохуяллиардный раз, поэтому давайте разбираться, так как проблема актуальна, сегодня разбираемся с первой проблемой - забывать пройденный материал.

Забывать - совершенно нормально, так как мозг начинает стирать ту информацию, которую мы не используем на постоянке. Мозг: "ээээ, ну и зачем мне эта информация? она мне разве принесёт какую-то ценность? нет, ну и в пизду её".
Мы поняли примерный механизм мозга, поэтому что мы можем сделать, чтобы не забывать информацию:

1⃣ Если оффер не приоритет

То изменить свою систему ценностей, чтобы ваш мозг давал вам награду за то, чтобы вы выучили новую тему. Но лично для меня - это путь в никуда, так как, изучая пятитомник "Интегралы в анальном пространстве Ивана Золо", вы явно закончите в подвале, так и не разу не потрогав траву 👎

2⃣ А если же вас интересует красивая жизнь и вкусные офферы

То мы должны как можно раньше выйти на собеседования. Вы изучаете DS, чтобы получить оффер, а чтобы получить оффер нужно ходить на собеседования, а значит выход на собеседование должен быть у вас в приоритете 🍑
Когда вы начнёте ходить на собесы, ваш мозг будет говорить: "о, прикольно, так вот зачем мне эта информация, которую я так долго изучал, теперь я буду стараться запомнить её ещё лучше" и таким образом вам не надо прыгать с бубном, чтобы запомнить формулу градиентного бустинга, вам просто надо начать ходить на собеседования, вас там это будут спрашивать, и тогда вам будет проще запоминать, то что вы изучаете, так как вы понимаете ЗАЧЕМ ЭТО НАДО 🍫

Второй страх «ой, боюсь, что не смогу что-то рассказать на собеседованиях» разберу в следующем посте, а пока напишите в комментах было ли у вас такое? Также пишите какие страхи вас преследуют, будем разбираться 🗣

Скуф-сеньор, бумер-мидл, зумер-джун — различия между грейдами на собесах

В предыдущей части поговорили про различие грейдов в рабочих тасках, сегодня — про собесы.
Раскатываем, в чём разница между грейдами именно на интервью, спасибо ученикам за идею 🍒

1️⃣ Твою сеньорность показывает ML System Design
Если коротко: можешь ли ты зарешать задачу от «подними мне конверсию клика на баннер» до готового решения, которое приносит деньги?

В идеальном мире от тебя ждут, что ты 95% времени сам балаболишь про решение, а 5% времени говорит собеседующий, отвечая на твои вопросы.
Также твою пиздатость показывает не только объём выдавленного из себя решения, но и его качество: подводные камни, релевантные метрики, правильная работа с данными и т. д. 🤔

Кста, у меня есть пост про то, как уничтожать ML System Design на собесах.

2️⃣ Спектр задач, которые решал
Не забываем про опыт. От сеньора ожидают, что он брал полностью проект на себя: от бизнес-постановки до деплоя или A/B-тестов. Или хотя бы зарешал технический ад — то, куда никто не хотел лезть.
От мидла и джуна меньше ожиданий — скорее всего, им давали более низкоуровневые задачи как в технике, так и в бизнесе:
«прикрути фичу», «пофикси даталоадер», «помоги накатить метрику» 😧

3️⃣ Уровень технички
Алгосы, классик ML, DL, пайплайны — это всё дефолтное мясо собесов.
Ожидание от сеньора — это в первую очередь понимание своей доменной области. Если ты крут в RAG’ах — от тебя ждут, что ты там и рыбку съел, и на хуй сел, обучая ретривер 👊

Но бывают и такие собеседования, где от тебя ждут чётких ответов на всё, как по учебнику. Это зависит от вакансии и конкретных требований.
От мидлов и джунов чаще всего ожидают просто правильные ответы.
По личному опыту: самые стрессовые собесы были на джуна, а вот на сеньора — душевные попизделки за технологии и за жизнь 🍷

4️⃣ Жёсткие софты
На каждом грейде смотрят на софты — в конце концов, мы работаем с людьми.
Но от сеньора особенно ждут, что он будет более зрелый:
умеет признавать ошибки, учиться, слушать и слышать, расти и грамотно коммуницировать в команде ❌

5️⃣ Умение задавать вопросы
Есть момент, когда тебе говорят: «а теперь твои вопросы, бро». И это не просто вежливость — это тоже часть собеса.
Интервьюеры смотрят, насколько ты заинтересован, как глубоко копаешь и насколько в теме.
Часто чем глубже вопросы, тем выше твоя экспертиза считывается.

Итог:
Грейд на собесе — это не про то, сколько лет ты пялился в ноут, а про то, как ты думаешь, решаешь и общаешься
Сеньор — это не тот, кто всё знает, а тот, кто умеет дожимать абстрактную ерунду в бизнес-результат и не тянет команду вниз
Мидл — уже не джун, но ещё не сеньор: может многое, но иногда нужен вектор
Джун — это не приговор, а стадия. Главное — расти, впитывать и не стесняться задавать вопросы

А собес — это не экзамен. Это демка того, как с тобой будет работать команда 🥳

РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ в БигТех компанию 450к | Senior Data Scientist | Classic Machine Learning

Сегодня уничтожили реальные вопросы с собеседования БигТех компании моего ученика, который получил оффер на 450к. Это первая часть разбора задач по Classic Machine Learning , вопросы были действительно глубокие и жёсткие.

Видео получилось большим, поэтому я разделил его на две части. В первой части ролика разбираем:
🟣 Решающие деревья (Decision Tree), их построение, критерий Gini,
🟢 Беггинг (Bagging), Случайный лес (Random Forest), ансамбли моделей
🔵 Переобучение, можно ли применять беггинг к линейным моделям
🟡 Разброс и Смещение (Variance&Bias)

Во второй:
🟣 Градиентный бустинг
🟢Оптмизаторы SGD, BGD, momentum
🔵Регуляризация
🟡 Метрики классификации: Precision, Recall, F1, ROC-AUC

Ссылка на видео
Ссылка на видео
Ссылка на видео

скуф-сеньор, бумер-мидл, зумер-джун — различия между грейдами в рабочих тасках

И вот уже в 50-й раз на созвоне ученик спрашивает: «а чем отличаются джуны, мидлы и сеньоры, какие у них вилки и задачи, какая разница на собесах?» 🔫
Сегодня мы разбираемся чем скуфы-сеньоры отличаются от зумеров-джунов и бумеров-мидлов — конкретно в рабочих задачах

1️⃣ Ответственность — всё решает
Чем больше ответственности ты на себя берёшь — тем выше твой грейд. С ростом ответственности растут и риски, которые ты на себя берёшь, с тебя будет больше спроса, чем с джуна. Поэтому если ты просрёшь жирную котлетку в компании, то с тебя с большой долей вероятности спросят — скорее всего уволят или другим образом опиздюлят 💡

Например, тебе пришла задача построить рекомендательную систему, тогда:
🔵Senior — отвечает за всю рекомендательную систему: архитектура, алгоритмы, согласование с бизнесом.
🟢Middle — делает ключевой компонент, например, обучает и внедряет модель.
🟣Junior — решает узкие задачи: готовит данные, пишет вспомогательные скрипты.

2️⃣ Виденье бизнеса, софты, общение с заказчиком
Что конкретно входит в ту самую "ответственность"? Чем выше грейд, тем человек больше взаимодействуют с верхнеуровневыми процессами: построение ML System Design`а, разговор с заказчиками и другими командами, руководство джунами/мидлами и тд.
Сеньор-скуф не просто вайб кодит - он и вайб кодит, и понимает, что происходит, зная значение каждой фичи не только с технической точки зрении, но и бизнесовой 🤔

3️⃣ Чем выше грейд, тем меньше ты «исполнитель», и тем больше — «соавтор продукта».
Сеньор умеет задать вопросы: «А точно ли это нужно?», «А есть ли бизнес-смысл в этой фиче?» — и может вежливо объяснить заказчику, почему не надо пилить МЛ для предсказания степени красоты рафа на кокосовом молоке.
Сеньор-скуф участвует в приоритизации, планировании, синках с другими командами и даже может по рофлу сэкономить компании миллион, просто не сделав то, что изначально хотели 🍑

4️⃣ Денюжки — самая понятная метрика
НО! Может быть так, что в одной компании ты можешь сеньорам, а попав в гугл, ты становишься стажёром, но ЗП в гугле будет повыше и задачи посложнее. Поэтому самой понятной и интерпретируемой метрикой может быть зарплата 😁
На РФ рынке вилки на ML/DS примерно такие:
🔵 Джун: 100 - 200
🟡 Мидл: 200 - 300
🟢 Мидл+: 300 - 400
🟣 Сеньор: 350 - 600
🔵 Лиды/C-level: 400 - 1.5 млн (с премиями)

В любом случае, границы размыты, они имеют некоторую дисперсию, поэтому данные примерные и на основе офферов моих учеников.

Как всем известно собесы != задачи на работе, поэтому в следующем посте я расскажу про отличие грейдов конкретно на собесах 🍒

Софтовые подъёбки на собесах, и как на них отвечать (часть 2)

В первой части мы разобрали вопросы, а сейчас продолжаем

1️⃣ Расскажи как должен выглядеть твой тим лид?
Ожидание: тим лид - это наставник, который сориентирует в нужный момент 💪

"Тим лид для меня — это человек, который вдохновляет, задаёт направление, снимает блокеры и помогает раскрыть потенциал команды. Это лидер, который не боится принимать решения, умеет слушать и направлять."

2️⃣ На что ориентируешься при выборе вакансии?
Ожидание: задача, команда, потенциал для роста. Не ожидание: деньги, как главный стимул

"Первое - это интересные задачи, в которые я смогу погрузиться с головой. Второе - это команда, с которой мне будет приятно взаимодействовать. Третье - потенциал для моего роста, и четвёртое - это заработная плата."

3️⃣ Какие видишь свои точки роста?
Ожидание: ты крутой спец, но хочется, чтобы ты стал более крутым спецом в бизнес-составляющей или в техничке.

"Я постоянно работаю над тем, чтобы лучше управлять своим временем и ресурсами — фокусироваться на самом важном и стратегическом. Ещё хочу прокачивать навыки системного мышления и архитектуры решений, чтобы приносить ещё больше ценности бизнесу."

4️⃣ Расскажи о себе?
Что точно не стоит рассказывать:
🟣Не выкладываешь проблем
🟡Не рассказываешь вещей, которые понижают твою надёжность
🔵Никаких сумашедших карьерных амбиций
🟢Никаких упоминаний курсов

"Я начал програть с 7 класса и до сих пор занимаюсь этим с большим удовольствием. Мне нравится не просто пилить код или строить модели, а видеть, как мои решения меняют бизнес и делают жизнь людей удобнее. Я постоянно учусь новому, стремлюсь быть полезным команде и компании, и всегда ищу способы стать ещё лучше в своей профессии. [Тут расскажи про свои невероятные достижения]. [А в конце добавь, что у тебя есть хобии: бег, бокс, шахматы, лего и тд.]"

5️⃣ Допустим ты тим-лид, два твоих подчиненных предлагают разные решения проблемы, как будешь решать что делать?
Ожидание - вы очень крутой спец, который может и стороны выслушать, их успокоить в случае чего, а также не забыть про цели дяди сверху, которому надо KPI выполнять 🖐

"В первую очередь я внимательно выслушаю обе стороны: разберусь в сути каждого предложения, оценю аргументы, плюсы и риски. Если нужно, соберу дополнительную информацию или подключу экспертов. После этого приму решение, ориентируясь на пользу для команды, проекта и бизнеса, а также объясню выбор так, чтобы сохранить мотивацию и уважение обеих сторон."

Я лишь даю варианты ответа, прям 100% правильных ответов не существуют, нужно ориентироваться внутри одной ситуации, компании, созвона. Но я даю вам ориентир, как эффективнее всего отвечать в подобных случаях 💃

Софтовые подъёбки на собесах, и как на них отвечать (часть 1)

Вот что ожидает услышать девушка, когда спрашивает "Я толстая?", конечно же она ожидает услышать "Нет, ты самая красивая девушка на свете, иди ко мне, я обниму твой мамон" 😐

Ровно также и на собеседовании, особенно на скриннинге - вы должны отыгрывать роль "ой, как я люблю быть айтишником". И чтобы проверить вас на базар, вы должны правильно отвечать на следующие вопросы:

1️⃣ Почему ты уходишь с предыдущего место работы?
От вас не ожидают услышать, что вы ушли из-за конфликта, зп или просто по приколу. В основном - это смена вектора развития, взять более высокую ответственность и оооочень классные задачи на вашей вакансии:

"Когда я только пришёл на работу, мои задачи полностью соответствовали моим ожиданиям и профессиональным интересам. Я с большим энтузиазмом выполнял свои обязанности и вкладывался в развитие команды. Со временем направление работы изменилось, и я почувствовал, что мне хотелось бы двигаться в другом профессиональном векторе, который ближе к моим долгосрочным целям. Поэтому я вышел на рынок, чтобы найти возможности, где мои навыки и стремление развиваться смогут принести максимум пользы."

Кста, за тебя уже всё написали HR`ки, заходишь описание вакансии, а там написано: "У нас очень дружный коллектив, интересные задачи по NLP и удалёнка", так ты можешь сказать: "В сердце очень откликается ваша компания, так как у вас работают классные ребята, вы пилите действительно стоящий продукт для общества, а также у вас есть удалённая работа - это то, что я искал". Прикол, если вы это скажите, когда будете собеситься в казик 😀

2️⃣ Какие конфликты были на работе, и как их решал?
Ожидание - вы не конфликтный человек, если дядя свыше сказал, что так надо, значит так надо, просто сиди и выполняй поставленную перед тобой задачу, но если конфликт произошёл, то умей найти компромисс 💡

"Конфликты — это естественная часть любой команды. Когда возникали разногласия, я всегда старался понять позицию коллеги, проявлял эмпатию и искал компромиссные решения. Для меня важно не победить в споре, а прийти к общему результату, который выгоден проекту и компании."

3️⃣ С какими людьми тяжелее всего работать?

"Честно говоря, работать можно с любыми людьми, если выстроить правильную коммуникацию. Но иногда бывает сложнее с теми, кто не разделяет ценности командной работы. В таких случаях я стараюсь своим примером показать, как эффективная совместная работа даёт классные результаты."

4️⃣ Какой твой главный недостаток ?
От тебя не хотят услышать то, что ты: ленивый, конфликтный, никого не слышишь, делаешь по
своему и тд, ожидают:

"Иногда я настолько увлекаюсь задачами, что могу перерабатывать и слишком глубоко погружаться в детали. Сейчас учусь лучше балансировать время и фокусироваться на приоритетах, чтобы работать ещё эффективнее."

5️⃣ Расскажи про самый главный провал и главное достижение?
В достижениях стоит указать какой-то крышеснос - очень классно обучил модель, метрики зашкаливают до небес. В провале то, с чем сталкивается каждый работник - ой, неправильно обсудил метрику с заказчиком, по итогу пришлось переделывать проект, но я больше такого не допускал 😧

"Достижение: Запустил ML-модель, которая оптимизировала бизнес-процесс и увеличила выручку компании на 20%. Благодаря успеху команда получила дополнительное финансирование и новые возможности для роста.
Провал: На старте карьеры построил хорошую модель по метрикам, но не учёл бизнес-ожидания. С тех пор всегда плотно взаимодействую со стейкхолдерами на всех этапах проекта."

Я лишь даю варианты ответа, прям 100% правильных ответов не существуют, нужно ориентироваться внутри одной ситуации, компании, созвона. Но я даю вам ориентир, как эффективнее всего отвечать в подобных случаях

В 2 части разберём ещё больше вопросов 😋

Итоги менторства за январь-март 💪

Всё больше и больше офферов залетает в хату, и нас не остановить, победа будет за нами. За эти три месяца произошёл бум офферов, чему я и ученики безумно рады 🌟

Несколько интересных статистик:
1️⃣ 14 офферов за январь-март
2️⃣ Максимальный оффер в РФ 450к
3️⃣ Максимальный оффер на зарубежном рынке 1 млн
4️⃣ Средний оффер 270к

А самое прекрасное - многие ребята с полного нуля, мои слоны 😘
У всех отлично получается проходить испытательный срок, так как я их выдрочил на менторстве, а также даю личную поддержку на испытательном сроке

Немного кейсов вам в ленту:
- Самый лучший кейс - мой ученик уничтожил собес на иностранном рынке и получил довольно таки круглую сумму на 1 млн
- Также другой ученик, который в 19 лет залутал оффер на тимлида на 450к, а потом ещё оффер на 350к, 380к 🍴

А вот ещё пару штук:
🔵 Лариса - 3 оффера с нуля на 3к/3.1к/1.6к dollars
🟣 Гриша - оффер ds 370 с нуля, почти фулл ремоут
🟡 Матвей - Оффер на 300к
🟢 Эмиль - Оффер на 295к за 4 месяца

Поэтому я жду премию от государства, что закрываю гос. план по ликвидации безработицы в стране 🚶‍♀️

ЖЁСТКОЕ NLP Собеседовние Middle+/Senior Data Scientist (2 часть) | RNN, Self-Attention, Transformers

Опа, новый дроп уже на канале 💃
Сегодня проводим собеседование по NLP/LLM, видео получилось настолько богатым на информацию, что вышло на целый час... Посмотришь его и точно будешь понимать как отвечать на собесе по NLP

Все моменты я разбираю очень подробно и так, чтобы ты точно всё понял и уничтожил на собесе). Я настолько там душнил, что попросил чела сказать сложность RNN и написать self-attention 💪

Разбираем:
🟣 RNN , плюсы и минусы , сложность RNN
🟡Transformers , полное устройство self-attention внутри
🔵 Различия между RNN и transformers
🟢 Токенайзеры , виды, и как они работают
🟣 Написали Self-Attention с нуля на Torch

https://youtu.be/NOH1egr-0o4
https://youtu.be/NOH1egr-0o4
https://youtu.be/NOH1egr-0o4

Зарплатные переговоры, или как заработать 12к зелёных за пару секунд 🤑

Я когда-то говорил о том как торговаться на собесе, сегодня поговорим про то зачем это делать, как это делать и почему не стоит бояться это делать

Зачем торговаться?
А что если я вам скажу, что вы сможете заработать за несколько секунд 12к баксов? Как? Всё просто - тебе предложили оффер на 5к баксов, а в вилке 6к. Ты такой говоришь "а ничо тот факт, что у меня есть оффер на 7к, а я очень хочу в вашу команду?" и HR тебе "ты ебанутый, ну ладно поднимаем тебе до 6к". А теперь магия математики: Было 5к, стало 6к, разница - 1к, поздравляю вы только что заработали дополнительно 12к баксов за год работы! 🍫

Как торговаться?
Вы можете посмотреть в данном посте, всё актуально. Только запомните: если вы говорите, что у вас есть оффер на бОльшую сумму, то его лучше иметь при себе, а то могут спросить за базар кучерявый ☹️

Давайте поговорим про сценарии торгов и сделаем важный вывод:
1️⃣ Вы торгуетесь, и вам повышают зп - вы молодец, вы заработали много денег
2️⃣ Вы торгуетесь, и вам не повышают зп - вы молодец, вы сделали всё, что было в ваших силах.
3️⃣ Вы не торгуетесь, и соответственно вам не повышают зп - поздравляю, вы прокакали много денег
4️⃣ Вы не торгуетесь, и вам повышают зп - поздравляю, вы Cэм Альтман, которому просто так готовы поднять зп

Вывод: торгуйтесь абсолютно всегда, так как вам ничего за это не будет. Самое страшное, что вам могут сделать адекватные компании это сказать "Нет". Это как знакомство с девушкой, ну самое худшее, что вам могут сделать это сказать "Нет, фууу чмо, не подходи ко мне больше". Самое важное здесь — сделать всё, что зависит именно от вас. И только когда вы исчерпали все возможности, спокойно скажите себе: "Ну вообще-то я большой молодец" 😂

На менторстве я обучаю людей ещё и торговаться, и буквально было один раз так, что человеку после торгов отзывали оффер, давая его другому человеку. Это могло быть из-за неправильного сообщения или из-за неадекватности рекрутёра, который не хотел продолжать диалог с хорошим кандидатом.

Какие у вас могут быть страхи ⚰️
*️⃣Я боюсь попросить больше, я боюся много зарабатывать, я этого не достоин
Стоп, а вот кто тебе сказал, что ты не достоин? Вот я, например, говорю тебе прямо сейчас: ты достоин. Иди сейчас на рынок и зарабатывай, как тот самый сеньор-пердун из Сбера с годовой премией в 3 млн. Тебе просто стоит попробовать, тебе дадут, и ты увидишь, что ты достоин!

*️⃣Я не хочу показаться каким-то плохим перед HRом, мне лучше не рыпаться
Порой в жизни нужно проявить наглость, чтобы заработать на кусок хлеба, но запомни - всё должно быть в меру, не перестарайся. Если ты не выторгуешь себе зп побольше, то за тебя это сделает кто-то другой, например тот самый чел на последней парте, который всех бесил 😔

*️⃣Я вот попрошу больше и создам неприятности HR`у, не хочу создавать лишних конфликтов
Есть один волшебный способ избежать этого предрассудка, для этого всего лишь нужно сказать волшебную фразу вслух: "Мне похуй, будь что будет". А на самом деле, это абсолютная нормальная практика просить выше ЗП, так как это обычный этап переговоров - вы пытаетесь забрать кусок больше, а HR отдать вам кусок поменьше.

Итог:
Старайтесь торговаться всегда, делайте всё возможное, что в ваших силах. Продавливайте свою точку зрения, иногда проявляя наглость, но не переходя личных границ другого человека - уважение к себе и другим на первом месте! Всем Билли Херрингтона 💪

Я сеньор, что дальше?

Вот представьте, что вы уже все собесы прошли, у вас 5 лет опыт, вы бывалый сеньор, и у вас возникает вопрос "хто я? а что дальше? "🥔

Вот и я столкнулся с такой проблемой, и на помощь мне пришёл канал Саши Big Ledovsky - это место, где встречаются технологии, карьера и здравый смысл 💡

Саша рассказывает о важных карьерных решениях, которые нужно принимать на определённом этапе вашего профессионального роста. Менеджмент или стартап? Стабильность или постоянные вызовы? Пики точёные или хуи дрочёные? 🤨

Каждый пост — это осмысленная дискуссия о реальных карьерных развилках и о том, как их преодолеть.

Те посты, которые мне больше всего зашли:
- Выбор, который обнаруживаешь к середине карьеры
- Калибровки. Команда - это набор разных людей или Одинаковые критерии для всех?
- Нужны ли AI продакты
- Мысли после месяца кодинга с AI

Уничтожительный RoadMap по прохождению MLSD, или как пройти секцию ML System Design

Секция по ML System Design - это очень важная секция, она показывает вашу сеньорность. И чтобы получить большой и жирный оффер, то надо её пройти так, чтобы вас сразу звали на позицию Chief Data Scientist

И вот что нужно знать:
1️⃣ Подготовка
🟣 Сначала нужно почитать про верха, поэтому я бы начал с моего пайпика уничтожения MLSD, чтобы вспомнить основы.
- Если вы с нуля, то нужно углубиться в MLSD, для этого советую прочитать первую главу книги "System Design. Машинное обучение. Подготовка к сложному интервью" - в ней рассказывают более подробно про каждый этап MLSD.
🟡 Чтобы понимать как проводиться само собеседование, то посмотрите собеседования с Валерой Бабушкиным. Все собеседования есть в конце данного поста 🗣
🟢 И вишенка на торте - советую почитать уже готовые дизайны систем по тем областям, в которых работает ваша компания, такие можно глянуть на этом сайте. Например: если идёте в Сбер, то не нужно идти в Сбер, ну или если идёте в Авито в отдел скоринга, то скорее всего вас спросят что-то про скоринг, почитайте про это.

2️⃣ Визуализируйте ваше решение
🟣 Ваша цель - как можно понятнее объяснить собеседующему ваше решение. А для этого прям супер подходит интерактивная доска (miro, excalidraw), на который вы графически (как в картинках этого поста) излагаете свои мысли: разбиваете объяснение на блоки, расписываете метрики, данные, baseline и тд - такой способ для собеседующего будет намного понятнее, чем просто голосом проговаривать ваше решение. К тому же вы сами будете более эффективны в решении задачи, смотря на доску 🤨

3️⃣ Важные вещи, которые стоит помнить
🟡 На старте поймите, что вам нужно и идите строго по назначенной цели! Ну очень часто так бывает, что кандидат куда-то влево уходит, а собеседующему это не надо. И после этого HR вам пишет: “К сожалению, мы выбрали другого кандидата, сорян, надо было слушать в начале цель задачи.” - ну это норм ответ, ты же не решил задачу 😵
🔵 В идеале вы должны говорить 90% всего времени. В основном собеседующий ожидает от вас полного решения от А до Я без его подсказок, но это в мире единорогов и конфет, а на самом деле получается так, что вы говорите 70/30 - старайтесь по большей части говорить вы. Если что-то не знаете, но уточнить нужно, то говорите: “Предположу, что у нас такие-то данные, подскажите, на сколько у меня релевантная гипотеза для вашего магазина для взрослых?”
🟢 Не бойтесь спрашивать, но в меру, пока не поняли до конца. Я тут не говорю просить подсказок, но норм спросить про условия, которых ты не понял или не знаешь (но с фразой “предположу…”). Нет ничего плохого, если ты спросишь, это наоборот приблизить тебя к решению 😓

Я запрещаю вам срать или новая модель gpt-4o

Мне точно нравится новая модель генерации картинок в gpt-4o 💃

Основные изменения 😵
1️⃣ GPT-4o использует авторегрессионную модель, встроенную непосредственно в архитектуру ChatGPT
2️⃣ Поддержка Image-to-Image: Появилась возможность использовать изображения на входе и создавать их модификации например, скинуть фотку и попросить сделать подпись "Я запрещаю вам срать!".
3️⃣ Повышенная фотореалистичность: улучшена точность генерации изображений, позволяющая получать реалистичные фотографии
4️⃣ Улучшенное следование инструкциям и над безопасностью поработали

Также смотри, что получилось у @Nikotineaddiction

Жестко понимаем базу Classic ML на картинках

Я расцелую ноги, руки, пальцы ног и даже пальцы рук тому человеку, который сделал mlu-explain 😍
Если ты посмотрел уже 5 лекций по деревьям, бустингу или другой теме по ML и всё равно ничего не понимаешь, то руки в ноги и бегом на этот сайт. Там настолько просто, понятно и интерактивно в иллюстрациях объясняют темы в ML, что даже самый прожжённый гуманитарий поймёт 🗣

Там есть множество тем, в который ты можешь покрутить разные гиперпараметры, чтобы понять, как работает алгоритм в ClassicML, также это всё заправляется стеной объяснения.

Сам по нему делаю видосы и кидаю своим ученикам на менторстве. Поэтому залетай и пойми же уже наконец градиентный бустинг 💃