Почему умный ≠ ML-инженер: 3 жёсткие истины

Хотите разобраться в ML системно и без иллюзий? Предзапись на 3 поток курса "База ML":
Демо-курс "База ML":
Курс "База ML":
Курс "ML в бизнесе":
Подписывайтесь на MLinside в Телеграм:
Ты много знаешь про машинное обучение, но почему-то офферы остаются у других? Большинство умных кандидатов так и остаются просто умными — и не становятся ML-инженерами, которые решают бизнес-задачи и растут в компаниях. Александр Дубейковский — специалист по ML в продакшене (3 года в Яндексе), выпускник ШАД и ментор студентов — объясняет 3 главных различия ML-инженера от просто умного кандидата, которые влияют на оффер и на рост в компании. В этом видео: • Почему хорошие ML-инженеры решают задачи бизнеса, а не только оптимизируют метрики • Зачем понимать, как модель будет работать в проде, а не только в ноутбуке • Какие вопросы реально задают на собесах (и почему про бизнес-метрики спрашивают чаще, чем про SVM) • Как стать тем, кого будут продвигать в компании, а не просто «ещё одним джуном» • Чем отличается реальная ML-команда от того, что ты видел на Kaggle Подходит тем, кто: • учится ML и готовится к первой работе • хочет перейти от pet-проектов и курсов к реальному бизнесу • готов узнать, что реально смотрят тимлиды на собесах и в работе Это часть обучающей серии MLinside — без мотивационного шума и сказок про «оффер за две недели». Только то, что действительно двигает в карьере ML. Таймкоды: 00:00 – Зачем смотреть это видео 00:40 – Различие №1: ML-инженер думает о пользе, а не о модели 02:22 – Различие №2: ML-инженер решает задачи бизнеса, а не Kaggle 03:35 – Различие №3: ML-инженер думает об эксплуатации и проде 05:53 – Как стать хорошим ML-инженером в команде 08:52 – Как стать человеком, который видит проблемы системы и их решает