Как подготовиться к собеседованию, если вы только начали учиться

Самое частое заблуждение — ждать момента, когда вы «достаточно готовы». Как будто есть некий рубеж, после которого на собеседовании не страшно и не стыдно. На самом деле, подготовку к собеседованиям стоит начинать параллельно с обучением. Чем раньше вы начнете к ним готовиться, тем быстрее поймете, в чем именно ваши пробелы.

1️⃣ Первый шаг — разобраться, какие темы спрашивают на позициях для новичков. Почти всегда это базовая математика, принципы машинного обучения и основы Python. Этого достаточно, чтобы понимать суть вопросов и не теряться.
2️⃣ Второй шаг — научиться рассказывать о себе. Коротко, по делу, с фокусом на то, что уже успели изучить и попробовать. Плюсом в рассказе о себе будет собственный pet-проект и/или участие в соревнованиях на Kaggle.
3️⃣ Хорошо работает участие в mock-собеседованиях. Это снимает страх и показывает реальные ожидания работодателей. Вы сразу видите, что нужно подтянуть, и перестаете тратить время на ненужное. Но даже если вы просто наблюдаете за чужим интервью, это уже помогает как минимум понять как проходит собеседование, какие вопросы задают и как на них отвечать. Кстати, скоро мы проведем два открытых мок-собеседования — приходите!

Не стоит надеяться, что пройдете весь путь в теории и только потом пойдете на собеседование. Это путь в никуда. Гораздо продуктивнее пробовать заранее: проходить пробные собесы, участвовать в разборах, разбирать свои и чужие ошибки. Так появляется уверенность, исчезает страх и формируется опыт, который потом вырастает в оффер.

Если вы как раз на этом этапе, напишите, с чем сейчас сложнее всего. Поможем разобрать.

#собеседования_MLinside

В преддверии мок-собеседований с нашими подписчиками мы подготовили небольшой челлендж.

Собеседования по ML-теории, математической статистике и Python проходят практически на все позиции, и именно этот этап становится решающим для тех, кто идет на junior-уровень. Часто именно здесь решается: пройдет кандидат дальше или нет.

Мы собрали несколько базовых вопросов и задач, которые могут встретиться на интервью.
Вопросы и задачи:
1️⃣ Как устроен dict в Python?
2️⃣ Как кросс-валидация помогает в борьбе с переобучением?
3️⃣ Как работать с пропущенными данными?

В это воскресенье разберем их в отдельном посте, а пока ждем ваши версии в комментариях!

#собеседования_MLinside

Готовим Вас к нашим предстоящим mock-собеседованиям и делимся ответами на вопросы с собеседований:

1️⃣ Как устроен dict в Python?

dict в Python — это хеш-таблица с открытой адресацией. Пары (ключ, значение) хранятся в массивах, размер которых увеличивается при заполнении ~2/3. Ключ хешируется через hash(), индекс определяется по хешу. С Python 3.6+ ключи и значения хранятся раздельно (split table) для экономии памяти.

Коллизии решаются квадратичным пробингом: при совпадении ячеек ищется следующая свободная по формуле (hash + perturb) & mask, где perturb уменьшается на каждом шаге. Это помогает избежать кластеризации и сохранять эффективность.

2️⃣ Как кросс-валидация помогает в борьбе с переобучением?

Кросс-валидация — это способ оценки обобщающей способности модели: данные делятся на K частей, модель обучается на K−1 и проверяется на оставшейся, повторяя процесс K раз. Это позволяет:

- выявить переобучение (если валидационные ошибки выше тренировочных);
- получить более стабильную метрику качества;
- подобрать устойчивые гиперпараметры;
- использовать данные эффективнее (вся выборка участвует в обучении и проверке).

3️⃣ Как работать с пропущенными данными?

Как работать с пропущенными данными (по частоте использования):

1. Удаление — строки или столбцы, если пропусков мало или колонка бесполезна соответсвенно.
2. Простая статистика по признакам — среднее, медиана, мода, константа и другие.
3. Маскирование — добавить `is_missing` признак, пропуски заменить фикс-значением.
4. Иммутация по другим фичам — KNN, деревья, SMOTE. Точнее, но дольше и сложнее.
5. Модели с поддержкой NaN — CatBoost, XGBoost и др. умеют обрабатывать NaN сами.
6. Генеративные методы — VAE, GAN, редко и сложно, для особых задач.

#собеседования_MLinside

Завтра мы проводим вебинар, который может изменить ваш подход к подготовке к собеседованиям

Если вы готовитесь к собеседованиям или просто хотите понять, как они устроены в ML — приходите на завтрашний эфир. Это возможность прокачаться даже без прямого участия.

Завтра в 19:00 по МСК мы проведем mock-собеседование в прямом эфире. И вот почему вам стоит на него прийти:

▪️ Можно тренироваться вместе с кандидатом: попробуйте ответить на те же вопросы, что и он. А потом сравните, как бы вы прошли этот этап.
▪️ Вы увидите, как вообще проходят собесы: какие темы поднимают, сколько дают времени, насколько строгий подход у интервьюера.
▪️ Вы услышите разбор от эксперта — что кандидат сделал хорошо, а над чем стоит поработать. Такая обратная связь бесценна, когда вы готовитесь к своему собесу.
▪️ И, конечно, записывайте вопросы. Это не просто собеседование — это живой чек-лист того, что стоит повторить перед интервью.

Собеседование проведет Александр Дубейковский, Middle+ ML Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside. А проходить собеседование будет наш подписчик Илья, студент МГТУ им. Баумана, ищет работу в DS и планирует поступать в магистратуру ВШЭ.

Если откладываете подготовку, потому что «пока не готовы», приходите и посмотрите, что на самом деле вас ждет. Страх уходит, когда вы знаете, к чему готовиться.

👉 Зарегистрироваться на вебинар

#собеседования_MLinside

❗️Важное сообщение
Менеджерский аккаунт @ml_inside_manager временно заморозили, мы решаем этот вопрос с поддержкой.

Пока по любым вопросам можете обращаться к нашему менеджеру Марине: @marinagartm

Как только все восстановим, сообщим в этом канале.

Мы начинаем mock-собеседование!
У тех, кто не успел зарегистрироваться, есть возможность подключиться прямо сейчас

Хватит теории!
Уже завтра в 19:00 (МСК) Александр Дубейковский проведет практический мастер-класс «Поймай обманщика с помощью ML».

Если устали просто читать про машинное обучение, пора включаться в работу с реальными данными.
На вебинаре вы научитесь:
▪️находить аномалии и фродовые транзакции
▪️использовать базовые ML-инструменты шаг за шагом
▪️писать код и сразу видеть результат в Google Colab

Этот вебинар подойдет, даже если вы только начинаете осваивать ML. Все объясним, покажем, разложим по полочкам.

Если еще не зарегистрировались, сделайте это здесь и сейчас

Мы начинаем практический вебинар!
На всякий случай пришлем ссылку на подключение и в этот канал. Подключиться можно здесь по ссылке

Ситуационная задача «Сюрприз в выдаче на проде»

Представьте, вы внедрили модель, которая рекомендует товары для пользователей на сайте. Через три дня после старта А/Б эксперимента вы решили проверить метрики и увидели уже статзначимый профит +7% в конверсии в покупку по сравнению с контрольной группой. В это же время менеджер пишет:

Что-то пошло не так — пользователи видят очень странные товары. Прям вообще не те. Что делать?

Разбор ситуационной задачи «Сюрприз в выдаче на проде»

Разбираем варианты:

1️⃣ Быстро залью предыдущую версию модели

Это пожаротушение. 
Может быть оправдано как временная мера, но без диагностики вы не решаете проблему, а прячете её и можете снова наткнуться на эту же проблему.

2️⃣ Перепроверю код постобработки и фичей

Отличный вариант. 
Очень частая причина — прод не похож оффлайн. 

3️⃣ Поставлю логгирование входов/выходов модели, сверю с оффлайном

Лучший вариант.
Это зрелый, инженерный подход: логгирование + проверка на несоответствие между тренировкой и продом. Иначе вы не поймёте, что на самом деле сломалось.

Как вариант — скомбинировать ответы, согласовать проблемы с руководством и собрать достаточное количество логов для анализа негативных эффектов. Если нужно сделать логирование, выключить на это время эксперимент. По логам проверять и метрики, и выдачи и все остальные гипотезы — с уже отключенным экспериментом и продом на откатанной версии.

Завтра в 19:00 по МСК проведем уже третий мок-собес с разбором от Александра Дубейковского

С Александром вы, скорее всего, уже знакомы – на прошлой неделе он дважды проводил такие эфиры, и они собрали отличные отзывы. Если пропустили – это отличный шанс наверстать.

На этот раз интервью будет проходить выпускник физфака МГУ, который хочет сменить профессию и применять ML на практике. Это живая симуляция собеседования: реальные вопросы, настоящие ответы, честная обратная связь.

Вы увидите:
▪️ как проходит техническое интервью на ML-специалиста
▪️ что важно для интервьюера и где чаще всего спотыкаются кандидаты
▪️ какие темы точно стоит повторить перед собеседованием

И самое главное – только участники вебинара получат промокод на скидку на курс «База ML», старт которого уже 5 августа. Количество мест ограничено.

Зарегистрируйтесь на вебинар прямо сейчас

Мы в эфире, подключайтесь

Курс «База ML» стартует сегодня. Это ваш последний шанс успеть заскочить на курс со скидкой

Курс подойдет тем, кто только думает о смене профессии, и тем, кто уже работает аналитиком, разработчиком или менеджером, но чувствует, что пора на следующий уровень.

Мы знаем, с какими вопросами приходят участники: «Что именно нужно учить, чтобы пройти собес?», «Не слишком ли я слаб в математике?», «А если я не из топового вуза?» и всё это учли в программе.

В начале математика и Python, чтобы вы могли спокойно разобраться в базовых темах. А дальше практика: модели, код и кейсы. Всё, чтобы к осени вы могли уверенно претендовать на Junior-позиции в ML.

Обучение реально пройти даже при работе фултайм:
▪️ 1–2 часа видео в неделю
▪️ онлайн-вебинары
▪️ домашки в Jupyter Notebook
▪️ поддержка в чате

Вводный вебинар для студентов уже сегодня в 19:00 по МСК, вы ещё успеваете зайти на курс и не быть в роли "догоняющих".
Скидка 10% действует только до 5 августа. Для применения скидки используйте промокод: SPECIAL3

Если вы ждали знак, чтобы начать – это он. Успейте заскочить в последний вагон.

Программа, результаты и регистрация по ссылке.

Сегодня в 19:00 по МСК проведем вводный вебинар курса «База ML» с Виктором Кантором

Обычно такие встречи только для участников курса, но сегодняшний вебинар мы открываем для всех. Можно прийти, даже если вы не записывались на курс.

Вебинар проведет Виктор Кантор, один из авторов курса и основатель MLinside. Виктор работает с ИИ и большими данными с 2010 года, руководил ML-направлениями в Яндексе, МТС и Mail.Ru. Он автор курсов МФТИ и Яндекса на Coursera (200 000+ студентов), лауреат Forbes «30 до 30» и читает лекции по ML в МФТИ и ВШЭ.

На вебинаре Виктор расскажет подробности о курсе, программе, подходе к обучению и ответит на ваши вопросы.

Если вы думаете, стоит ли идти на курс – приходите на вебинар, чтобы принять окончательное решение.

Подключайтесь в 19:00 по МСК

Work-life-study баланс

5 августа у нас стартовал Базовый курс по ML, вы к нему еще можете присоединиться, пока основной поток ушёл не так далеко.

Но сегодня мы хотели поговорить о том, как не сойти с ума, когда и работа, и учёба, и жизнь надо успевать как-то жить.

Work-life баланс, это уже привычный термин. Но как выживать, когда в устоявшийся график добавляется обучение?

Собрали несколько принципов, которые помогут вам не выгорать, ну, или выгорать не так быстро:
▪️ Не пытайтесь «успеть всё» за 1 день. Пессимистичное планирование – основа успеха. Ставьте в план задач только самое приоритетное.
▪️ Используйте небольшие слоты. Не обязательно выкраивать 2 часа подряд на курс. Можно выделить 20 минут, в дороге, на перерыве, перед сном. Главное – регулярность.
▪️ Планируйте отдых. Когда задач много, всегда есть соблазн уменьшить количество отдыха. Это прямой путь к выгоранию. Так что рекомендуем прямо в календаре ставить слоты на отдых.
▪️Используйте ограничители отвлечений в рабочее и учебное время. Подойдёт любой плагин для браузера, например, «StayFocusd», отдельные сайты с «родительским контролем», например trafficwasher.ru или любые подобные.

Советы вроде как простые, да не простые. Берегите свой баланс и поделитесь в комментариях, как вам удается всё успевать.

Последний шанс попасть в третий поток курса «База ML»

5 августа группа уже стартовала – студенты прошли вводный вебинар с Виктором Кантором и получили доступ к первым модулям. Но мы оставили окно для тех, кто не успел или пока не решился.

Вы ещё успеваете присоединиться и пройти путь с остальными. После оплаты вы получите:
▪️доступ к уже прошедшему вебинару и материалам
▪️полную программу с практикой на Python и ML-моделях
▪️сможете присоединиться к онлайн-вебинарам с ответами на вопросы от преподавателей каждую неделю
▪️поучаствуете в соревнованиях на платформе Kaggle

Окно закроется 12 августа и следующий набор будет только через несколько месяцев. Если хотите войти в ML и уже к зиме быть готовыми к собеседованиям – это тот самый момент, чтобы это сделать.

Записывайтесь сейчас, чтобы не начать следующий год с сожаления, что упустили шанс.