В преддверии Нового года, когда многие окидывают взором прошедший год и ставят цели на новый, мы с Борисом Шарчилевым - руководителем ML в Финтехе Яндекса, сделали для вас выпуск о том, как подготовиться и эффективно пройти собеседование на ML-позиции в выдающиеся компании. Борис лично провел больше ста собеседований и поделился своим опытом в выпуске! Поговорили о том из каких этапов состоит собеседование и чего вообще ждать, если вы хотите или только стать ML-инженером, или поменять место работы. Как подготовиться к собеседованию и стоит ли пытаться "хакнуть" систему. Насколько софт-скиллы важнее хард-скиллов, какие скиллы нужны обязательно, а какие подтягиваются прямо в процессе работы. Где и какие задачи решать, чтобы проходить алгоритмическую часть собеседования. Какая мотивация должна быть у кандидата, чтобы успешно строить карьеру в компаниях и какую мотивацию сотрудникам могут предложить компании. В общем, интересно и с пользой пообщались!
Ссылки выпуска:
Вакансии в команду Бориса (fintech.yandex.ru/ml-razrabot...)
Тренировки и соревнования по программированию Codeforces (codeforces.com/)
Подготовка к собеседованию на HackerRank (www.hackerrank.com/)
Платформа с большим количеством алгоритмических задач (leetcode.com/explore/learn/)
Поддерживайте подкаст на Patreon ( / machinelearningpodcast )
Выпуск подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus/episodes/036...
Все выпуски подкаста на anchor.fm - anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLearningPodcast)
Телеграм автора подкаста - @kmsint