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
Этот курс - практическое руководство по ML System Design, основанное на реальных собеседованиях в Big Tech.
Внутри - 180+ задач, которые отражают реальные вопросы, задаваемые кандидатам на позиции middle+/senior ML Engineer и Data Scientist.
Курс не про “теорию ради теории”.
Он про то, как:
- думать как senior инженер
- задавать правильные вопросы
- проектировать ML-системы с нуля
Преподаватели курса
119
Что вы получите
- 🧠 180+ задач по ML System Design
- - реальные вопросы с собеседований
- - уровень: middle+ → senior
- - покрывают весь pipeline ML-систем
- 🧩 Готовые фреймворки
- - универсальный алгоритм проектирования ML-систем
- - чек-листы и структурирование ответа
- - шаблоны для собеседований
- ⚙️ Практические подходы
- - как выбирать архитектуру
- - как балансировать trade-offs
- - как не “сломать” систему в проде
- 🧪 Финальная практика
- - несколько полноценных задач на проектирование ML-системы с нуля
- - приближено к реальному интервью
- 🧑🏫 Поддержка и обратная связь
- - проверка решений
- - разбор ошибок
- - детальная обратная связь