Накопился целый список мини-историй, которым хочу поделиться.

Канал Ильдара Сафило. Ильдар сейчас работает Engineering Manager в FAANG в Лондоне, а познакомились мы, когда он собеседовал меня в МТС в 2022. В работе с Ильдаром (и Эмилем) как менторами я поняла, что теперь всегда буду искать в руководителе 3 супер-важных качества - экспертизу, увлечение своим делом и неподдельную человеческую открытость. Беспроигрышное сочетание, которое накидывает +100 к мотивации всей команды. В канале Ильдар пишет о RecSys, ML и AI в рекламе, собеседованиях и работе в FAANG.

Я вообще очень ценю, когда люди выкладывают подробные истории про множество зафейленных собесов с финальным выходом в хорошую компанию на отличную должность. Такие истории помогают собрать в голове картинку того, как в целом работает система, без необходимости тратить огромное количество времени на то, чтобы набивать собственные шишки. Кроме Ильдара я читала, например, Юру Кашницкого и Андрея Лукьяненко. Свои собесы потом прошла без проблем и с нулевым количеством отказов, хотя сейчас думаю, что на вопрос "расскажи о себе" нужно всё-таки иметь сочный отрепетированный рассказ минут на 5-7, а не скромное "делала вот это и вот то".

Канал Радослава Нейчева. Увидела случайно и удивилась, что только сейчас. Когда я на своём пути самоучки понимала, что мне не хватает NLP, по базовым темам смотрела чаще всего его лекции для МФТИ и DLS. Ну и gentle introduction to transformers Игоря Котенкова. Сейчас из любопытства ещё раз покликала пару лекций Радослава - и наткнулась на идеальное объяснение, почему так много в области DL англицизмов. Мне иногда прилетают вопросы на английские термины в моих материалах. Почему ничего не поменяется - советую послушать тут

Мой разбор QARM-v2 в Рекомендательной. Расскажу инсайт, что многие посты в Рекомендательной начинаются с докладов на внутреннем IR семинаре Яндекса. Я там делаю доклады редко (в общем-то впервые), потому что мы с командой сфокусированы на узких разборах по темам Semantic IDs и Generative Retrieval. И объём свежей литературы для нас всё ещё зашкаливает, разбираем 2-4 статьи в неделю. Но QARM-v2 мне настолько зашёл, что в этот раз вытащила на общий семинар. Kuaishou дают много идей и интуиции о том, как качественно делать эмбеддинги и квантизацию для семантического индекса - и почему именно так.

Ещё сейчас собирают заявки на доклады на PML и DataFest. Я подалась на второй. Вообще всегда тяготела к выступлениям на камерных RecSys митапах, так что у меня есть тут не-закрытый пунктик про доклад на большую аудиторию. И сейчас как раз появилась хорошая тема. Посмотрим, как выйдет (и что успеем дофиналить к докладу, если пройду 😎).