Как перейти со стажера на джуна в ML?

Многие стажёры в ML уверены: если знаешь Python, sklearn и можешь обучить модель, значит уже готов к позиции junior. Но на практике переход из стажёра в джуна зависит не только от технических знаний.

На YouTube, в ВК и Дзен у нас вышло видео, где Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside), разбирает, какие навыки действительно важны для роста в ML, что ожидают команды от начинающих специалистов и почему одних ноутбуков с моделями недостаточно.

Также, в видео Александр расскажет: какие технические навыки считаются обязательным минимумом для junior ML engineer, почему софт скилы часто решают больше, чем алгоритмы, как правильно проявлять инициативу в команде, по каким причинам стажёров не переводят в штат после испытательного срока, а также, поговорим про разницу между требованиями бигтеха и небольших компаний, ожидания тимлидов и реальные критерии роста внутри ML-команд.

Кому будет полезно видео:
▪️Стажёрам в ML — чтобы понять, чего реально ждут от junior-специалиста
▪️Тем, кто хочет попасть в первую ML-команду — чтобы избежать типичных ошибок на старте
▪️Начинающим ML-инженерам — чтобы быстрее расти внутри команды и понимать процессы продакшна
▪️Студентам и новичкам в Data Science — чтобы увидеть, как выглядит работа ML-инженера за пределами ноутбуков
▪️Тем, кто проходит стажировку прямо сейчас — чтобы повысить шансы на оффер после испытательного срока

Ссылки на видео на разных площадках:
https://youtu.be/_ZdaCJnRoLY
https://vkvideo.ru/video-228219607_456239221
https://dzen.ru/video/watch/6a0ef27e1059563825902c56