Start Career in DS

🔥 Соревнование от Группы «Интер РАО»: получи подготовленные данные и разработай ИИ-ассистента для энергетики
 
Призовой фонд — 750 000 рублей. Финал 3 ноября в Москве.
 
На выбор 4 задачи:
1️⃣ ИИ-помощник для подготовки презентаций.
2️⃣ Помощник для анализа документов из судов.
3️⃣ Ассистент для создания ИТ/ИБ-дайджестов.
4️⃣ Архитектор BPMN-диаграмм.
 
Можно участвовать одному или командой до 5 человек. Лучшие проекты смогут стать частью экосистемы ПАО «Интер РАО».
 
Регистрируйся до 27 сентября тут: https://cnrlink.com/interraohack26startds

Мы как-то просили вас пройти опрос про роли и зарплаты профессий вокруг ML и аналитики данных, подъехали результаты!)

От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬

Наконец-то дождались 🗿

Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.

Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.

Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.

Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов:
1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой клетке?

2️⃣ Какие навыки помогут быстрее вырасти в грейде и больше зарабатывать?

3️⃣ Одинаково ли зарабатывают мужчины и женщины с одним грейдом и опытом?

4️⃣ Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS, когда отвечают анонимно?

5️⃣ Как часто дата-сайентисты ******* и связано ли это с доходом и удовлетворённостью работой?

Ещё там премии стажёров, ШАД на скейтборде, зарплата CDS до 4,5 млн рублей 😳, переработки и попытка понять, где заканчивается развитие и начинается менеджмент. В анализ вошли 694 анкеты.

Спасибо «Start Career in DS», «DziS Science | Data Science», «girafe.ai», «Artificial stupidity», «LightAutoML framework» и «Борис опять»

👉 Читать на Хабре

Пора тряхнуть стариной и в этом канале, давненько тут ничего не было 🙂

Я в личном канале собираю преподов на курс по Машинному Обучению, у кого есть желание и кто подходит под критерии выше - приходите в личку!)

🏆 Преподавание ML студентам очно в Москве

Знаю, что этот канал читают многие мои выпускники с различных курсов по ML / анализу данных. Это предложение в первую очередь для вас. Ну и для всех интересующихся тоже!

Я последние несколько лет руковожу курсами и веду лекции в ЦУ (Центральном университете).

В осеннем семестре значимо увеличивается количество студентов на курсах по ML в бакалавриате и магистратуре ЦУ, поэтому ищем талантливых семинаристов!

Важное:
• Пары проходят очно на Маяковской / Тверской в Москве
• В бакалавриате пары проходят с 10:00 до 19:00 в будни, в магистратуре - с 18:00 в будни и по субботам
• Ждём, что у вас есть опыт преподавания
• Также ждём, что вы владеете классическим ML (в идеале - работаете с ним)
• Будем проводить собеседования, чтобы отобрать лучших из лучших

Если давно хотели попробовать себя в преподавании - приходите в личку, это ваш шанс!
@RAVasiliev

🏆 ML-соревнование на стыке ML, роботов и науки

Ребята из CayleyPy делают крутую штуку на стыке ML/RL, математики и робототехники.

Цель проекта - искать короткие решения для сложных головоломок. Один из главных кейсов - робот, который должен побить мировой рекорд по сборке Мегаминкса: это такая сложная версия кубика Рубика в форме додекаэдра.

Для этого запустили соревнования на Kaggle. Суть простая: даны состояния пазлов, нужно найти как можно более короткие решения.

Соревнования:
• Мегаминкс
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-megaminx/leaderboard
• Кубик Рубика 3x3x3
https://www.kaggle.com/competitions/cayleypy-ihes-cube
• Кубик Рубика 4x4x4
https://www.kaggle.com/competitions/cayley-py-444-cube

Призовой фонд уже больше 150 000 ₽ и будет расти. Плюс проект научный и open-source: можно не только порешать крутую задачу, но и потенциально поучаствовать в публикациях.

GitHub: https://github.com/cayleypy/cayleypy
Чат: @starkitmega
По вопросам: @alexander_v_c

🔥 Итоги розыгрыша билетов на AHA'26
По итогам выбрали аж трёх победителей!

В первой итерации великого рандома выбрали @catdem @JohnDen (комменатрии 1 и 9), но комментарий 1 на грани фола (автор не написал какой доклад интересно послушать), поэтому его автору мы предложим персональные условия выигрыша 🙂

Провели вторую итерацию розыгрыша чтобы доразыграть ещё один полный билет, здесь счастливчиком оказался @Krakatau27 (комментарий 6)

Ребята, поздравляем вам и увидимся на AHA! За деталями к вам придут в личку 🙂

🔥АНА’26: конференция о продуктовой аналитике, ИИ и масштабировании цифровых продуктов

22 мая в Москве в седьмой раз пройдет АНА - техническая конференция для специалистов, работающих с AI, ML-инженеров, а также продуктовых и data-команд. Программа покрывает весь цикл: от базовых вещей (MLOps, продакшн) до того, что сейчас на хайпе - LLM, AI-агенты и архитектура современных AI-систем

Среди ключевых тем:
• R&D и экономика масштабирования продуктов
• Методы системного снижения стоимости проверки гипотез
• Управление ассортиментом и спросом в retail и e-commerce
• Архитектура прикладного AI и ML&AI-инженерия
• Разработка AI-first продуктов и open source AI-агенты для бизнеса
• Data platform и инженерия доверия к данным

Специально для читателей Start Career in DS:
1. Разыграем два очных билета на АНА'26 среди тех, кто откомментирует этот пост. Напишите в комментариях какой доклад особенно хотите послушать и почему 🙂
Розыграш проведём 03.05 в 12:00 по мск
2. Сделали промик на 15% на любой формат участия: STARTDS15

Увидимся на AHA, зарегистрироваться можно тут 🙂
А программу посмотреть - тут

🐣 Рома Васильев зовёт в Школу аналитиков-разработчиков

Этим летом Рома руководит ШАР и тизерит часть лекций в ролике.

Будем изучать продуктовую, техническую, маркетинговую аналитику и задачи — по Python, SQL, терверу и матстату.

А ещё разберём, как AI может помочь аналитику-разработчику.

Запиши полезные рекомендации для подготовке к отбору и оставляй заявку: yandex.ru/yaintern/schools/analytics

Yandex Weekend Offer Analytics: 28 февраля - 1 марта

Судя по опросу выше, карьерные вопросы тут многим актуальны 🙂
Поэтому делюсь реально классной возможностью.

За 2 дня можно получить офер в Яндекс.
Формат:
- До 25 февраля регистрируетесь, с вами связывается рекрутер.
- 28 февраля — две технические секции:
- аналитическая задача (матстат, логика)
- алгоритмическая задача (алгоритмы и структуры данных).
- 1 марта — знакомство с командами и офер.

Ищут аналитиков с опытом на Python от 3 лет. Направления: продуктовая аналитика, дата-аналитика (вокруг технологий, качества моделей и процессов данных), Data Science. Нужны Python и SQL, плюс профильные знания по профессии.
Команды разные: Алиса, автономный транспорт, R&D, коммерция, безопасность. Нанимаем там к слову в том числе и к нам в межнар 🙂

Если вы давно хотели в Яндекс, но боитесь долгих процессов - это самый быстрый трек.
Зарегистрироваться можно тут

Привет всем подписчикам Start Career in DS!

На связи Рома Васильев (@ravasiliev_ch)

Этот канал был создан ещё в далёком 2020 году (пруфы!) чтобы выкладывать полезные для студентов материалы для подготовки к собеседованиям. С тех пор Start Career разросся до 11 тысяч подписчиков, и я точно знаю, что многие из подписчиков активно использовали материалы из канала чтобы изучать Data Science, готовиться к интервью и просто узнавать новое 🙂

Однако я также знаю, что многие подписчики тут уже совсем не про "Start career ...", кто-то за время существования канала успел вырасти от стажёров до синьоров / руководителей отделов DS. Так что можно сказать что мы росли вместе!
Кстати, на продвинутые менеджерские темы / про современные технологии я периодически пишу в канале @ravasiliev_ch

Последние несколько лет посты делались с переменных успехом, хочется понять что вам (нашим любимым подписчикам!) интереснее было бы видеть в этом канале.
Хочу возродить канал и делать полезные материалы для вас 🙂

🏆 Yandex Cup 2025 по аналитике, ML и другим дициплинам

Создатель Start Career in DS в этом году руководит треком по аналитике и гарантирует, что задачки там будут очень интересные :)

Что там будет ещё:

Призовой фонд 12 млн рублей. Участник может выиграть до 500 тысяч

Финал в Стамбуле. +1 приключение и возможность ощутить дух международных соревнований

Буст карьеры. Лучших ребят ждёт упрощённый отбор в Яндекс

Нетворкинг и вайб турнира. В одном месте соберутся сильнешие ребята из своих областей

Уже скоро будут первые туры, приходите регистрироваться вот сюда: yandex.ru/cup

Готовимся к стажировке вместе. Часть 3: почему полезно общаться с рекрутерами?

Многие будущие стажеры воспринимают взаимодействие с рекрутером исключительно как возможность узнать, на какое время назначена секция или какая обратная связь получена от прошедшей секции. Чтобы лучше подготовиться и проявить себя на секциях, важно использовать переписку с рекрутером как способ задать вопросы и подробнее узнать о предстоящих этапах. Спойлер: в этом нет ничего странного и рекрутеры реагируют на такое спокойно или даже положительно)

Подготовили для вас список вопросов, которые полезно задать рекрутеру

Перед теоретическими секциями спроси:
❓Вопросы из какой области будут на интервью, чего стоит ожидать -> будешь знать, что стоит повторить перед секцией - не будет паники или неопределенности
❓Какие материалы лучше прочитать/повторить, чтобы лучше проявить себя на секции -> рекрутеры часто рекомендуют материалы и короткие курсы по темам, которые часто спрашивают на собесах
❓Нужно ли будет решать задачи по математике и терверу? Если да, то по каким темам чаще всего спрашивают? -> повторив темы, можно заранее порешать задачки, чтобы освежить в памяти использование формул на практике и не пытаться долго вспомнить на собесе
❓Какой длительности будет секция и сколько вопросов обычно на ней задают -> зная тайминги, лучше понимаешь, сколько времени уделять на ответ, чтобы успеть ответить на все вопросы интервьюера, но приэтом, чтобы ответы была полными и раскрывающими знания

Перед секцией с лайв-кодингом (алгоритмы или SQL):
❓Какого уровня будут задачи на секции (для алгоритмов можно уточнить уровня easy, medium или hard литкода, для SQL - с использованием оконок или без них) -> зная уровень, понимаешь, на что нацеливаться и нарешивать, готовясь к собесу
❓В какой среде можно писать код во время собеса -> у каждой компании свои ограничения во время секций: кто-то предоставляет лишь блокнот без подсветки синтаксиса, кто-то предоставляет блокнот с подсветкой, некоторые компании разрешают писать в привычной среде и демонстрировать экран. Заранее зная ограничения, к ним можно подготовиться и привыкнуть, чтобы во время секции не испытывать дискомфорт и сконцентрироваться исключительно на решении задачи
❓Какое время отводится на решение задач, сколько их будет, и можно ли пользоваться поисковиком во время секции -> у каждой компании свои правила проведений код-секций, поэтому важно понимать их заранее, чтобы выстроить стратегию решения

Перед финалом с командой спроси:
❓Из какого бизнес-подразделения команда, чем она занимается -> ищем в медиа-пространстве статьи, чтобы подробнее узнать про команду, быть в контексте. Если информации нет или недостаточно, идем в гпт, чтобы подробнее узнать, чем такие команды могут заниматься и какие вопросы на финале могут задавать
❓Какие вызовы и цели сейчас стоят перед командой -> зная это, можно понять, какого стажера сейчас ищет команда и какие навыки в приоритете, чтобы показать их на собеседовании
❓Какая структура у финала: рассказ о себе, обсуждение предстоящих задач, генераций идей по кейсу в риал-тайме или что-то другое -> если есть решение кейса, обязательно повтори бизнес-метрики и погрузись в материалы из подборки про развитие бизнес-видения. Для рассказа о себе - заранее подготовь убедительный спич, подсветив, все важное о себе и своих достижениях, опыте. Составь список вопросов, которые хочешь задать команде о своих будущих задачах и треке развития: так команда убедится, что тебе действительно интересно то место, куда ты идешь

На самом деле, есть еще немало секретов прохождения на стажировку, которые не выкладывают публично в каналах. Поэтому, если хотите узнать больше – пишите в личку!

Ставьте 🔥, если хотите такой же подробный пост про первичный созвон с HR

🎓 Готовимся к стажировке вместе. Часть 2: Пробное собеседование

Заботать алгоритмы, тервер, метрики и прочее - это лишь часть дела. Главное – это уметь продемонстрировать свои знания и навыки на собесе.
И чтобы натренировать этот полезный скилл, можно делать как минимум три вещи:
1. Смотреть, как кто-то проходит собеседования
2. Проходить собеседования самим
3. Симулировать прохождение собеседования

– Посмотреть, как проходят собеседования, можно, например, по ссылкам из нашего поста: раз, два
– Проходить собеседования самим рискованнее, ведь в множестве компаний есть фризы на найм после неудачных собеседований. Да и попасть на собеседование бывает тяжело
– Третий пункт многие недооценивают, но пробные собеседования снижают стресс во время прохождения реального интервью, выявляют слабые места, отрабатывают структуру ответа и помогают понять ожидания интервьюера

Кто может провести такое собеседование?
Наилучший вариант отработать пробное собеседование со своим ментором или более опытным коллегой/товарищем. Также бигтехи иногда проводят такую акцию в рамках своих мероприятий

Но если такой возожности нет, нейронки в помощь!

Подготовили для вас два самых рабочих варианта:
1) Диалог с ГПТ (можно использовать бесплатный deepseek / любую другую llm-ку)
Пишете промт:

Привет! Мне предстоит [укажите названии секции] в компанию [укажите название компании и команды, если уже знаете,] на позицию [укажите роль и грейд, на который будете собеседоваться]. Стань моим интервьюером, чтобы я лучше мог подготовиться к нему. Задавай мне вопрос, я тебе в чат буду писать ответ, затем давай мне краткий фидбэк по нему.

Если не хотите писать вручную, есть wispr flow – транскрибатор с бесплатным пробным периодом

2) Google Ai stream.
Пишете такой же промпт, но нужно уточнить про общение голосом. Затем общаетесь с ассистентом в режиме реального интервью, где и вы, и он разговариваете голосом.

3) Есть уже готовые сервисы подготовки к собесам на основе нейронок, например, @DataismPrepBot или https://prepfully.com, можно попробовать их

Если хотите третью часть про подготовку к стажировке, ставьте огоньки 🔥 под этот пост, и пишите в комментарии, про что должна быть следующая часть!

Всем привет! Хочу снова порекомендовать канал @zasql_python

Канал ведет Senior Product Analyst в 🛒, ранее работал в Яндекс 🍫 Лавке, 💙

Популярные посты

⚪Шпаргалки по SQL
⚪Роадмап для продуктового аналитика / аналитика данных
⚪Для чего нужен ML в аналитике

Личные размышления автора

⚪ Визибилити в организации
⚪ Внезапные влеты
⚪ Поиск роста для аналитика
⚪ Встречи или работа: где найти золотую середину аналитика?

Блок продуктовых кейсов: пост1, пост2, пост3

Подписывайтесь, здесь много всего интересного для аналитиков.

🎓 Готовимся к стажировке вместе. Часть 1: Корпорации больше не берут джунов?

Крупные компании все реже нанимают джуниоров. Вместо этого — активно набирают стажеров, расширяют программы стажировок и переманивают мидлов.

Почему так?
💸Компании предпочитают растить кадры «с нуля» через стажировки и оставлять лучших себе, полностью закрывая внутреннюю потребность в джунах
💸За чуть большие деньги проще взять мидла с 1-2 годами опыта, чем учить джуна с риском, что он уйдет через полгода

Что делать если вы джун и хотите поскорее ворваться в работу?
✅Ищите и откликайтесь на стажировки — это новый вход в профессию. Проще пройти стажировку за 3 месяца, чем полгода бесконечно скролить HH и проходить собесы
✅ Растите опыт через стартапы, пет-проекты (о них мы писали выше) и хакатоны

А прямо сейчас открыт отбор на стажировку по аналитике, DS и ML здесь:
💸 Альфа-Банк
💸 OzonTech
💸 Яндекс
💸 T1
💸 ВТБ
💸 X5Tech
💸 t2 (ex. Tele2)
💸 Wildberries

Ставьте ❤️, если вам интересны стажировки, и 🔥, если вы уже активно готовитесь и подаетесь на стажи, и задавайте интересующие вас вопросы в форме – ответим на них в одном из следующих постов или придем к вам в лс)

👩‍💼 Как развить бизнес видение?

Бесспорно, для аналитиков любого грейда крайне важно помимо хард скиллов, также и бизнес видение. Не зря бигтехи проверяют и то, и другое на разных этапах собеса. Поэтому прокачивать его так же нужно, как и нарешивать литкод или задачки по терверу.

Небольшой список общих советов:
👉 Ходите на конференции, где разбираются реальные кейсы: матемаркетинг, aha!, датафест
👉 Читайте каналы по интересующей вас тематике, а еще полезно почитать разные каналы с отчетностями компаний, чтобы понять, на чем они зарабатывают и на какие метрики смотрят, например, @businessincognita и @expertosphere
👉 Читайте книги, которые развивают бизнес-видение, например, The Data Detective и How To Measure Anything. Отдельно рекомендуем "Спроси маму" Роба Фитцпатрика, она научит вас правильно задавать вопросы клиенту и понимать, что реально он хочет, а в чем вообще не заинтересован. Саммари есть на хабре, но админы читали целиком и вам советуют

А теперь подборка, если вам нужно все и сразу за короткий срок перед собесом:
🔎 Школа менеджеров Яндекса: возможность заглянуть в закулисье яндекса, построения продукта и принятия решений в нем
🔎 Платформа growth.design, на которой в формате комиксов разбираются различные продуктовые кейсы мировых топ-компаний. Узнали про нее от Макса из Заскуль Питона, оч советуем подробнее про эту крутую платформу прочитать у него.
🔎 Блог GoPractice – много классных бесплатных статей про продуктовый менеджмент, маркетинг и аналитику. А если понравится, то у них есть и платные симуляторы
🔎 Блоги компаний. Например, Авито, Яндекса, Альфа-банка. Выбирайте статьи, относящиеся к бизнес-части и прокачивайте насмотренность по принятию решений, которые влияют на то, что вы видите в своем смартфоне. Отдельно рекомендуем читать блоки компаний, куда вы планируете собеседоваться в ближайшее время. Проверенно повышает успешность прохождения собеседований, тк вы становитесь не просто аналитиком, а аналитиком, знакомым с целями, вызовами и последними решениями компаний

Ставьте лайки 👍, если было полезно, и давайте добьем каналу следующий уровень, осталось совсем немного!

Магистратура по искусственному интеллекту МТС x ФКН ВШЭ

Недавно мы писали про магистратуры по DS / ML / ИИ, появилась ещё одна достойная!

Основное:
– 30 оплачиваемых мест от МТС;
– Обучение проходит в очном формате в московском кампусе ВШЭ;
– Занятия ведут преподаватели ВШЭ и действующие эксперты-практики из МТС и MTS AI, а для проектов можно использовать виртуальную инфраструктуру компании;
– После и во время обучения можно получить оффер;
– Есть канал для абитуриентов, в котором отвечают на вопросы и помогают с подготовкой к поступлению

В программе передовые методы машинного и глубинного обучения: большие языковые модели, генеративные нейросети, инструменты компьютерного зрения и распознавания естественного языка.

Детали можно изучить на сайте

Магистратура как способ войти в Айти

В последнее время открылось очень много классных магистратур по DS совместно с ТОП-компаниями.
Чем они отличаются от обычных магистратур?
💭 Преподают дисциплины не только преподаватели ВУЗа, но и опытные аналитики и ML-щики из индустрии
💭 Программы практико-ориентированные, а значит будет что показать в портфолио и резюме
💭 Учат актуальным навыкам, которые используются в компаниях
💭 Компании-партнеры предоставляют стажировки и способствуют трудоустройству в компанию
💭 Прокачивают до конкретного уровня на рынке. Какие-то программы до джун+, какие-то до миддл+

Собрали для вас подборку магистратур с бюджетными местами, в которые еще открыт набор в этом году:
🎓 ВШЭ x Авито: Машинное обучение в цифровом продукте. Обучение проходит очно и онлайн, Авито оплачивает обучение 30 будущим магистрам, кто лучше всех пройдет отбор. Стоимость платного - 600 тыс. в год. Подать документы можно до 8го августа. Подробнее прочитать можно еще и у Авито
🎓 ФКН ВШЭ х Яндекс: Современные компьютерные науки. Очное обучение, 52 бюджетных места. Программа включает в себя data science, теоретическую информатику, инфраструктуру больших данных. Вступительные испытания - экзамен по математике и программированию + собеседование. Податься можно до 8 августа. Стоимость платного обучение - 490 тыс. в год
🎓 ИТМО х ВК: Программирование и ИИ. Очное обучение с возможностью обучаться онлайн, 43 бюджетных места. Прием документов до 19го августа. Можно поступить через личные достижения или сдать вступительный экзамен. Стоимость платного обучения - 599 тыс. в год
🎓 ВШЭ СПБ х ВК: Машинное обучение и анализ данных. Очное обучение и 30 бюджетных мест. Студенты проходят практики и стажировки как в российских компаниях VK, Biocad, Сбер, Яндекс, Газпромнефть, так и международных JetBrains, Huawei. Прием документов до 8го августа, а узнать, как лучше подготовиться к вступительным ВК описали тут. Стоимость платного обучения - 390 тыс. в год
🎓ВШЭ х Сбер: Финансовые технологии и анализ данных. Очное обучение, Сбер покрывает 100% стоимости обучение 30 студентам. Вступительные испытания - экзамен по вышмату и собеседование. Пройти их и подать документы можно до 8го августа. Стоимость платного обучения - 490 тыс. в год

Ставьте 👍, если хотите больше постов про магистратуру и образовательные курсы
P.S. давайте поднажмём и накинем бустов каналу (осталось совсем немного до следующего уровня), чтобы наш контент стал ещё интереснее и разнообразнее