Как стать ML инженером, про быстрый рост в направлении и продуктивность в работе

Добро пожаловать в первый выпуск нашего подкаста, посвященного уникальным карьерным путям в IT! Гость первого выпуска это молодой, но уже опытный ML инженер - Кирилл Косвинцев. Открыв разговор с вопросов об учебе в школе и университете, поговорим о поступлении в университет, составлении резюме и важных этапах университета, которые играют важную роль в карьере ML инженера. Погружаясь в опыт первых работ и процесс становления тим лидом, мы рассмотрим стек знаний для устройства на первую работу в области data science и machine learning. Пофилософствуем о курсах и эффективности процессов в ml-командах. Новые истории от молодых специалистов ждут вас в следующих выпусках, подписывайся на нас, чтобы не пропустить. Сайт подкаста: Анонсы и еще всякое в телеграм: [club224346086|@experience_it] Инстаграм* Руслана: @_maslennikov Инстаграм* Кирилла: @opyat_rano_vstavat *запрещен на территории РФ Тайм-коды: 0:00 - Вступление 3:06 - Про школу 6:02 - Советы по составлению резюме для совсем новичков 8:04 - Про поступление 11:50 - Полезность универа и что бы поменял 12:47 - О специальностях с физикой 14:31 - Как учился в универе 16:04 - Как делал лабы за деньги и почему это круто 19:20 - Отзыв о курсах ЯП и как устроился на первую работу 24:37 - Философствуем о курсах 27:25 - Стек знаний для устройства на первую работу дата саентистом 33:08 - Про первую работы и как стал тим лидом 36:07 - Как выглядит работа DS и ML инженеров 44:40 - Вторая работа: ML, бэкенд, менеджмент 49:07 - Про SCRUM 53:10 - Поиск новой работы и чем занимался на проекте 59:14 - Состав ml-команды и неэффективность процессов 1:07:20 - Маленькие компании vs Корпорации 1:09:35 - Как жить и работать эффективно 1:17:39 - Про медитацию и випассана 1:20:50 - Послание себе 1:23:14 - Ставьте лайки и подписки