Репост из: Kantor.AI
Из аналитики и разработки в ML + куда расти дальше
Я хорошо помню, как DSом мучался выбором: идти или не идти в CV (когда была такая опция), рваться ли в NLPшные проекты, продолжать делать рекомендательные системы или же больше перспектив для быстрого карьерного роста будет, например, в классической предиктивной аналитике с прогнозированием спроса или оттока. Всегда очень хочется не прогадать, куда инвестировать следующие несколько лет своей жизни. Сейчас еще тяжелее: есть несколько захайпленых тем у всех на слуху, а как за ними разглядеть свое собственное будущее - непонятно.
Если вы только переходите в ML из аналитики или разработки, то разбираться надо еще и в том, что из вашего опыта уже полезно, в чём лучше "забыть все что знал раньше", а чего совсем не хватает, и как это добирать.
21 сентября в 19:00 МСК я проведу об этом закрытый вебинар для комьюнити нашей специализации по ИИ и анализу данных.
Поговорим, как переходить в ML из разработки и аналитики, чего обычно не хватает на собеседованиях и куда расти после Classic ML: RecSys, поиск, CV, NLP/LLM, антифрод, а также research, продуктовый ML, ML-инженерия и карьера лида.
Ключевой вопрос вебинара: "куда вложить следующие несколько лет карьеры, чтобы потом не загрызло FOMO?".
И отдельно поотвечаю на карьерные вопросы слушателей.
21 сентября, 19:00 МСК
Вебинар только для студентов специализации. Если ещё не с нами — присоединиться к специализации можно по ссылке.
Для тех, кто уже учился в MLinside или на Специализации МФТИ и Яндекса на Курсере, заполняйте форму, дадим промокод со скидкой ❤️
Я хорошо помню, как DSом мучался выбором: идти или не идти в CV (когда была такая опция), рваться ли в NLPшные проекты, продолжать делать рекомендательные системы или же больше перспектив для быстрого карьерного роста будет, например, в классической предиктивной аналитике с прогнозированием спроса или оттока. Всегда очень хочется не прогадать, куда инвестировать следующие несколько лет своей жизни. Сейчас еще тяжелее: есть несколько захайпленых тем у всех на слуху, а как за ними разглядеть свое собственное будущее - непонятно.
Если вы только переходите в ML из аналитики или разработки, то разбираться надо еще и в том, что из вашего опыта уже полезно, в чём лучше "забыть все что знал раньше", а чего совсем не хватает, и как это добирать.
21 сентября в 19:00 МСК я проведу об этом закрытый вебинар для комьюнити нашей специализации по ИИ и анализу данных.
Поговорим, как переходить в ML из разработки и аналитики, чего обычно не хватает на собеседованиях и куда расти после Classic ML: RecSys, поиск, CV, NLP/LLM, антифрод, а также research, продуктовый ML, ML-инженерия и карьера лида.
Ключевой вопрос вебинара: "куда вложить следующие несколько лет карьеры, чтобы потом не загрызло FOMO?".
И отдельно поотвечаю на карьерные вопросы слушателей.
21 сентября, 19:00 МСК
Вебинар только для студентов специализации. Если ещё не с нами — присоединиться к специализации можно по ссылке.
Для тех, кто уже учился в MLinside или на Специализации МФТИ и Яндекса на Курсере, заполняйте форму, дадим промокод со скидкой ❤️