Чему вы научитесь
- Декомпозировать любую бизнес-задачу в ML-систему
- Задавать правильные вопросы на старте задачи
- Проектировать архитектуру ML-системы end-to-end
- Понимать и применять ключевые trade-offs (latency, cost, accuracy)
- Строить data pipeline, feature pipeline и training pipeline
- Проектировать online и batch inference
- Учитывать caching, fallback и reliability
- Внедрять мониторинг, drift detection и retraining
- Уверенно проходить секцию ML System Design на собеседованиях
О курсе
Научитесь проектировать ML-системы как senior: от бизнес-цели и данных до serving, monitoring и trade-offs. Курс построен как система из 180+ вопросов по ML System Design интервью, которые тренируют мышление, а не заучивание ответов.
Для кого этот курс
Курс для ML Engineer и Data Scientist, которые готовятся к ML System Design интервью и хотят научиться проектировать ML-системы как senior.
Он подойдёт, если вы:
уже знаете базовый ML, но теряетесь в архитектурных вопросах
готовитесь к middle+/senior позициям
хотите перейти от notebook-мышления к production ML мышлению
готовитесь к Big Tech или сильным продуктовым ML-командам
хотите уверенно говорить про данные, feature store, training pipeline, serving, latency, monitoring и trade-offs
Главная цель курса - не дать набор готовых ответов, а научить вас рассуждать системно: уточнять задачу, видеть ограничения, проектировать решение и защищать его на интервью.
Начальные требования
- Базовое понимание машинного обучения: train/test split, признаки, target, метрики качества.
- Опыт работы с ML, аналитикой или data-продуктами на уровне junior+/middle.
- Базовое понимание API, баз данных, batch pipeline и production-сервисов.
- Желательно знать Python и SQL, но большой код писать не потребуется.
- Готовность думать вслух, отвечать на открытые вопросы и тренировать структуру system design ответа.
Преподаватели курса
437
Как проходит обучение
Курс построен как тренажёр собеседования.
Вместо длинной теории ради теории вы постоянно отвечаете на вопросы, близкие к реальному интервью: что уточнить у бизнеса, какую архитектуру выбрать, где система сломается, какие метрики смотреть, как объяснить компромисс и когда не усложнять решение.
Такой формат помогает не запоминать шаблон, а собирать сильный ответ с нуля.
Что вы получите
- Понимать, как на собеседованиях в Big Tech оценивают ML System Design и какие ответы отличают сильного кандидата от поверхностного
- Разбирать ML-систему не как набор моделей, а как продуктовую, data, model serving и monitoring-систему с понятными trade-off’ами
- Структурировать ответ на system design вопрос: от бизнес-цели и метрик до данных, архитектуры, рисков и production-ограничений
- Проектировать end-to-end ML-решения для рекомендаций, поиска, ранжирования, антифрода, рекламы, pricing, LLM/RAG и других реальных сценариев
- Выбирать подходящие ML-модели и объяснять, почему они подходят именно под задачу, ограничения и масштаб системы
- Работать с trade-off’ами между качеством модели, latency, стоимостью инфраструктуры, интерпретируемостью, стабильностью и скоростью разработки
- Говорить про данные профессионально: источники, разметку, feature pipeline, leakage, cold start, drift и качество данных
- Объяснять, как устроены offline- и online-метрики, A/B-тестирование, мониторинг и принятие решения о запуске модели
- Отвечать на уточняющие вопросы интервьюера уверенно и системно, не теряясь в деталях и не уходя в случайные рассуждения
- Видеть типичные ловушки ML System Design интервью и заранее готовить сильные аргументы для спорных архитектурных решений
- Тренироваться на большом наборе вопросов, похожих на реальные интервью, и постепенно собирать собственный шаблон сильного ответа
- Повысить уверенность перед ML System Design интервью за счёт понятной структуры подготовки, практики и фокуса на ожиданиях senior-level кандидата
Нагрузка
4–6 часов в неделю