MLinside - школа ML

⚠️ Внимание, стартует новый квиз!

Мы продолжаем добавлять интерактив в наш канал, и сегодня вас ждут три вопроса уровня "Легкий"!

Начинаем! 🚀

Как проходит собеседование на Junior ML-специалиста? 🔍

Если вы готовитесь к интервью на позицию Junior ML-специалиста, важно понимать структуру процесса. Разбираем основные этапы, чтобы вы знали, чего ожидать.

📞 Телефонный скрининг (10–30 минут)
Первый этап — короткий звонок с HR, где обсуждаются организационные моменты: ваш опыт, мотивация, условия работы. Иногда задают простые технические вопросы вроде «Какие библиотеки вы используете?» или «Какой у вас опыт работы с Python?».

💻 Тестовое задание (редко, но бывает)
Если тестовое задание предусмотрено, на его выполнение обычно дается один вечер. Чаще всего вам дают датасет с пропусками и категориальными признаками, а ваша задача — очистить данные, построить простую модель (например, бинарную классификацию) и оценить её качество. Важно продемонстрировать базовые навыки работы с данными и моделями. Минус — придется потратить время, но плюс в том, что это отличная возможность увидеть типичные задачи команды и получить практический опыт.

🛠 Техническое интервью (1–3 секции, 30–90 минут)
Самая важная часть! Может состоять из одной длинной или нескольких коротких встреч. Основные темы:
✔ ML: алгоритмы, метрики качества, переобучение и способы борьбы с ним.
✔ Python и алгоритмы: кодинг, работа с данными.
✔ Теория вероятностей и статистика: особенно важен теорвер.
✔ SQL: запросы и работа с базами данных.

Вопросы по ML зависят от специализации: классические модели (бустинг, деревья, линейные), CV, LLM, рекомендательные системы и т. д.

👥 Финал — знакомство с командой
Последний этап, где вы можете понять, с кем предстоит работать, и задать вопросы о проектах.

🧐 Хотите углубиться в тему?
Смотрите запись вебинара «Как подготовиться к собеседованию на Junior ML-специалиста» с Анастасией Перцевой на нашем YouTube-канале. Мы разбираем реальные задачи с технических интервью, обсуждаем ключевые вопросы и даем советы по подготовке.

Готовитесь к собеседованию? Делитесь в комментариях, какие вопросы вызывают у вас наибольшие затруднения!👇

Как составить резюме джуна в ML, чтобы вас заметили? 📝

Конкуренция в сфере машинного обучения огромна, а порог входа – высокий. Что написать в резюме, если у вас пока нет опыта? Разбираемся, на что обращают внимание рекрутеры и как выделиться среди сотен кандидатов.

1️⃣ Образование – профильность важнее престижности
Да, топовый вуз – это плюс, но ключевое значение имеет профильное образование. Работодатели отдают предпочтение кандидатам с бэкграундом в математике, программировании и смежных дисциплинах. Если ваш диплом связан с ML или IT – обязательно укажите это в резюме.

📌 Что делать, если профильного образования нет?

Укажите курсы коммерческих школ или онлайн-платформ, связанных с машинным обучением.
Опишите, почему решили перейти в ML и как связаны ваши прошлые занятия с новой областью. Например, опыт работы аналитиком или разработчиком может сыграть на руку.

2️⃣ Проекты и участие в соревнованиях
Проекты – ваш главный инструмент для демонстрации навыков. Даже если они простые, важно указать ссылки на GitHub или GitLab, чтобы показать, что вы умеете применять полученные знания на практике.
Участие в соревнованиях (например, на Kaggle) – огромный плюс. Призовые места и активность говорят о вашем интересе и практическом опыте работы с реальными данными.

3️⃣ Преподавание и помощь другим
Не стоит недооценивать преподавательский опыт. Если вы обучали других (например, были ассистентом, проводили семинары или помогали новичкам), это демонстрирует вашу глубокую проработку темы. Преподавание учит формулировать мысли, анализировать ошибки и дает опыт взаимодействия с людьми – всё это ценится работодателями.

4️⃣ Подстройка резюме под вакансию
Каждая компания ищет специалистов под свои задачи. Поэтому не стоит отправлять одно и то же резюме на все вакансии. Подчёркивайте именно те навыки и проекты, которые наиболее релевантны требованиям работодателя. Используйте ключевые слова из описания вакансии, чтобы ваше резюме привлекло внимание.

5️⃣ Технические и софт-скиллы
Работодатели смотрят не только на знание инструментов, но и на способность решать задачи, работать в команде и критически мыслить. Подчеркните в резюме, как вы использовали навыки на практике, будь то проекты, курсы или работа в другой сфере.

Суббота – отличный повод не только для отдыха, но и для небольшой тренировки мозга! 🧠 Подготовили для вас пару интересных вопросов в формате квиз 🤓

Какие навыки необходимы для успеха в ML в 2025 году?🌟

1️⃣Программирование
Любой проект в ML должен кто-то закодить, так что программирование это базовый скилл для ML. Python остаётся лидером благодаря обширному набору библиотек (sklearn, scipy, pytorch, pyspark и так далее). Однако, для статистических расчётов иногда еще может использоваться R. Также нужно быть предельно внимательным к инструментам написания кода с помощью LLMок. Уже сейчас все чаще появляются примеры того, как люди, не занимающиеся программированием профессионально, справляются с написанием простых приложений. Возможно та же участь ждет ML, но иметь возможность проверить работу нейросетки все-таки лучше, чем не иметь, поэтому программирование в этом списке точно остается.

2️⃣Мастерство в работе с фреймворками
SciPy, scikit-learn, PyTorch — эти и другие питоновские фреймворки значительно ускоряют процесс разработки. Знание популярных фреймворков позволяет специалистам фокусироваться на создании более качественных и эффективных решений.

3️⃣Навыки работы с данными (data wrangling)
Это то, что помогает превратить сырые данные в качественную информацию. Использование инструментов, таких как Pandas, Polars, PySpark, для обработки данных — обязательное условие. А если еще знаете их возможности и умете пользоваться эффективно, будете делать все гораздо быстрее. Также SQL будет необходим для работы с базами данных, извлечения и фильтрации информации. К счастью, весь SQL помещается на одностраничный cheat sheet, но не пренебрегайте практикой, освоить что-то в ночь перед собеседованием всегда сложнее, чем своевременно.

4️⃣ Работа с большими языковыми моделями (LLM)
Сейчас все чаще LLM используется для ускорения написания кода, для обучения, для повышения эффективности рабочих коммуникаций и многого другого. Не используя в работе решения на базе LLM, уже в 2025 году можно сильно отстать от рынка. Отдельная важная тема - построение своих приложений на базе LLM.

5️⃣ Софт-скиллы: часто недооцененные, но крайне важные
Технические знания — это еще не всё. В 2025 году специалисты, которые смогут объяснить сложные концепции понятным языком, будут особенно востребованы. Умение работать в команде и эффективно коммуницировать с коллегами из разных областей — это то, что поможет вам не просто делать задачу за задачей, но и развивать свою карьеру дальше, получая более интересные и масштабные задачи.

🤔 Какие ещё навыки станут необходимыми для успеха в ML в 2025 году? Поделитесь мнением в комментариях!

⚠️ Внимание, стартует квиз!

Мы решили добавить немного интерактива в наш канал и предлагаем вам попробовать новый формат — квизы! Это отличный способ освежить знания или узнать что-то новое.

Сегодня у нас три вопроса, которые помогут вам проверить себя. 😉

Если вам понравится сегодняшний квиз, такой формат превратится в частую рубрику на нашем канале! 🚀

Готовы? Начинаем! 🎉

Как начать изучать машинное обучение с нуля в 2025 году? 🤔

Изучение ML не начинается с абсолютного нуля. Если вы не знакомы с математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей или не работали с Python, вам будет крайне сложно освоить основы. Но если у вас уже есть знания в этих областях, даже если они слегка «заржавели», вы сможете их освежить и уверенно двигаться дальше.

💡 С чего начать?

Мы рекомендуем начинать с подготовки. Например, в нашем курсе «База ML» есть подготовительный модуль, который длится месяц. В нём вы сможете:
▪️Освежить знания по Python.
▪️Вспомнить основы математического анализа: производные, интегралы.
▪️Разобраться с линейной алгеброй: векторы, матрицы и их роль в работе с данными.
▪️Понять теорию вероятностей — без неё не обойтись при работе с моделями.

Этот модуль отлично подойдёт тем, кто изучал эти темы раньше, но подзабыл. Если вы никогда с ними не сталкивались, вероятно, стоит попробовать разобраться с нуля в необходимой для старта базе, чтобы заложить фундамент для дальнейшего обучения.

🔍 Почему эти знания важны?

Машинное обучение работает с большими массивами данных, которые представлены в виде матриц признаков. Понимание математических процессов (например, как минимизируется ошибка модели) требует уверенности в производных и интегралах. Без линейной алгебры сложно представить себе обработку данных, а многомерный анализ нужен для работы с моделями, которые учитывают сотни или тысячи признаков.

📱На нашем YouTube канале вышло интервью с Егором Хайруллиным, руководителем отдела инфраструктуры рекомендательных систем в Яндексе и выпускником ШАДа.

Егор — один из ключевых инженеров, отвечающих за работу рекламных сервисов компании, способных обрабатывать 700 000 запросов в секунду.
В этом интервью он рассказал:
▪️ Как пришёл в индустрию из мира онлайн-игр.
▪️ Что делает руководитель инфраструктуры рекомендательных систем в Яндексе.
▪️ Как стать топ-разработчиком и где получить опыт работы с большими данными.
▪️ Ошибки в ML, которые дорого обходятся разработчикам.
▪️ Какие навыки и качества необходимы для работы в Яндексе.
▪️ Почему ML полезен разработчикам и как он помогает в реальных задачах.

👉 Смотреть интервью

🤖 7 главных трендов машинного обучения на 2025 год

2025 год обещает стать знаковым для технологий машинного обучения и искусственного интеллекта. Мы собрали семь ключевых трендов, которые уже меняют подход к работе и открывают новые горизонты.

1️⃣ Автономные агенты
AI-ассистенты, способные самостоятельно анализировать данные, взаимодействовать с инструментами (поиск, API, веб-скрейпинг) и достигать целей без вмешательства человека. Такие агенты могут исследовать рынок или оптимизировать процессы, освобождая специалистов от рутины.
2️⃣ Мультимодальные генеративные модели
AI выходит на новый уровень благодаря моделям, способным обрабатывать несколько типов данных одновременно: текст, изображения, аудио и видео. Это открывает новые возможности в создании контента, медицинских исследованиях и разработке автономных систем.
3️⃣ Объяснимый AI (Explainable AI)
Почему AI принял то или иное решение? Объяснимый AI отвечает на этот вопрос, повышая доверие и помогая находить ошибки в алгоритмах. Особенно актуально в медицине, финансах и других критически важных сферах.
4️⃣ Этичный AI (Ethical AI)
Прозрачность, устранение предвзятости, защита данных — это не просто тренд, а стандарт, который уже регулируется законами в ряде стран. Особенно строго к этому вопросу подходят в Евросоюзе.
5️⃣ Edge AI
Обработка данных прямо на устройстве без отправки в облако. Быстрее, безопаснее и удобнее для приложений в IoT, медицине и финтехе.
6️⃣ Федеративное обучение (Federated Learning)
Модели, которые обучаются локально, без передачи данных на сервер. Технология становится стандартом для отраслей, где важна конфиденциальность, например, в здравоохранении.
7️⃣ AI для гуманитарных целей
Искусственный интеллект, который помогает человечеству: от предсказания стихийных бедствий до помощи в кризисных ситуациях. Например, проект Signpost использует AI для предоставления людям в кризисных регионах актуальной информации и помощи, включая чат-ботов, которые предоставляют важные указания по безопасности и ресурсам. В свою очередь, проект Flood Hub применяет AI для прогнозирования наводнений в различных странах, что позволяет заблаговременно предупредить население и принять меры для спасения жизней.

📱Интересно, что генеральный директор OpenAI Сэм Альтман недавно заявил, что компания знает, как создать искусственный общий интеллект (AGI), и ожидает, что AI-агенты начнут работать в реальном секторе экономики уже в 2025 году. Более того, в планах компании — разработка искусственного суперинтеллекта (ASI).Однако заявления Альтмана вызвали разногласия: одни эксперты считают, что AGI — это вопрос ближайшего будущего, другие уверены, что реальных успехов в этой области стоит ожидать не раньше 2050 года. Тем не менее концепция AI-агентов уже активно обсуждается и тестируется в компаниях по всему миру.

🤔 А какой из этих трендов вы считаете самым перспективным? Или, может быть, хотите, чтобы мы посвятили отдельный пост одному из направлений? Поделитесь в комментариях!

🎄 Друзья, с наступающим Новым годом! 🎄

2024 год был невероятно насыщенным и плодотворным для нашей команды и сообщества MLinside. Вместе с вами мы достигли огромных успехов:

✨ Запустили два потока курса «База ML»
✨ Открыли новый курс «ML в бизнесе»
✨ Наши эксперты выступили на крупной конференции "Матемаркетинг"
✨ Получили образовательную лицензию
✨ Провели множество вебинаров
✨ Открыли доступ к демо-версии курса «База ML» на платформе Stepik
✨ Наполнили наш YouTube-канал новыми видео

Но на этом мы не останавливаемся! В 2025 году мы планируем:
🚀 Запуск новых курсов для разных уровней подготовки.
📹 Ещё больше полезного и уникального контента на YouTube.
🌍 Создание новых форматов, которые объединят наше сообщество и помогут каждому достичь своих целей в ML.

Спасибо, что были с нами в этом году. Ваш интерес, участие и доверие мотивируют нас двигаться вперёд!

🎉 Желаем вам в Новом году успешных проектов, захватывающих идей и уверенного роста в карьере! Пусть каждый шаг в изучении ML приближает вас к вашим профессиональным мечтам!

✨До встречи в 2025 году✨

Новое интервью на нашем YouTube канале! 📱

На канале MLinside вышло интервью с Татьяной Шавриной, одной из ведущих специалистов в области искусственного интеллекта, работающей в команде разработки одной из самых популярных языковых моделей — LLaMA. Татьяна также включена в список самых влиятельных людей в российском AI!

Татьяна поделилась своим опытом работы в крупных российских и зарубежных и рассказала:
▪️Как подготовиться к собеседованиям в российские и зарубежные компании.
▪️Что нужно знать, чтобы перейти в ML без опыта и как выглядеть привлекательным кандидатом для крупных компаний.
▪️Сложности перехода с российского карьерного трека на западный и почему многие теряют несколько лет в процессе.

👉 Смотреть интервью

* Meta признана экстремистской организацией и ее деятельность запрещена на территории РФ

🤖 AI вместо сотрудников: почему и где вас заменят роботы?

Искусственный интеллект активно берет на себя задачи, которые раньше выполняли сотрудники. В каких областях это работает лучше всего?
1️⃣ Поддержка клиентов: чат-боты и автоматизация
Современные AI-решения в техподдержке стали незаменимыми:
• Чат-боты отвечают на большинство стандартных запросов.
• Автоматизированные системы моментально решают рутинные задачи.
Результат? Операторы освобождаются для сложных задач, а бизнес может расширяться, не увеличивая штат.
2️⃣ Оптимизация работы “планировщиков”
Планирование маршрутов, расписаний или поставок — теперь это эффективно делает модель.
• AI быстрее анализирует данные и предлагает оптимальные решения.
• Ошибки случаются реже, чем у людей.
Правда, денег тут часто немного, ведь работа планировщиков недорогая. Но для компаний важна не только экономика, но и скорость решений, которую обеспечивает AI.
3️⃣ Контроль качества: фотоанализ и проверки
Во многих сферах замена сотрудников моделями экономически оправдана, если нужно контролировать качество визуально. Например, в такси AI анализирует фотографии машин и может определить неподходящее состояние автомобиля. Модели справляются с этим быстрее и точнее, чем человек.
🤔Где пока AI не выигрывает?
Замена курьеров и водителей роботами пока что не оправдана экономически. Но это только вопрос времени.

Что вы изучите на курсе?
🎓На нашем курсе «ML в бизнесе» вы разберете кейсы с использованием больших языковых моделей (LLM) и ботов. Это одна из самых широко применимых технологий, которая уже меняет бизнес.

🤔 Расскажите, как вы хотели бы внедрить AI в своей работе или с какими задачами сталкивались?