Как вырасти в ML? Что меняется, когда повышается ответственность

Про рост в ML часто говорят как про набор навыков: продакшен, инфраструктура, MLOps, ещё несколько технологий. Кажется, этого достаточно для следующего шага в карьере. Но на практике важнее не стек, а подход: как вы влияете на продукт, качество и надёжность ML-систем . В историях выпускников курса «Практическая ML-инженерия» разбираем: — Почему для Senior AI Engineer одного backend-опыта мало — Как перестать быть «человеком с ноутбуком» и начать влиять на продукт — Чем ML/AI полезны тимлиду по автоматизации (RPA + AI) в США?

https://habr.com/ru/articles/1006902/

#рост_в_ML #ML_engineer #MLOps #production_ML #ML_pipeline #разработка_MLсервисов #карьерный_рост_в_Data_Science #архитектура_ML_систем #жизненный_цикл_ML_продукта

Топ вопросов с Data Science собеседований: Деревья и ансамбли, кластеризация, метрические модели

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS! Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр , по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают. В этой части разберем: Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию кластеризацию Узнать вопросы и ответы на них

https://habr.com/ru/articles/955636/

#data_science #machinelearning #ml #ds #собеседование #деревья_решений #ансамбли #кластеризация #ml_engineer #data_scientist