Чему вы научитесь
- Структурировать ML задачу от бизнес-цели до production rollout
- Выбирать метрики, validation design и guardrails без offline-online самообмана
- Защищать trade-offs между качеством, latency, cost, privacy, reliability и time-to-market
- Проектировать monitoring, retraining, rollback и incident response для ML-систем
- Отвечать на senior ML-интервью через assumptions, risks, decision criteria и ownership
О курсе
Практический курс о том, как отвечать на senior ML интервью: от первого framing вопроса до launch decision, мониторинга и incident response. 70 задач-кейсов вместо заучивания готовых ответов.
Для кого этот курс
ML/DS-специалисты уровня сильного Middle, Senior или перехода Middle → Senior.
Кандидаты на Senior ML Engineer, Senior Data Scientist, Applied Scientist и ML Tech Lead роли.
Инженеры, которые хотят звучать на интервью как owner production ML-системы, а не как исполнитель модельной задачи.
Начальные требования
Нужен практический опыт в ML/DS: базовые модели, train/test split, метрики, feature engineering и понимание жизненного цикла модели. Курс не рассчитан на новичков без ML-базы.
Преподаватели курса
Как проходит обучение
Курс проходит как тренажёр senior-интервью: короткая теория, разбор production trade-offs и 70 задач-кейсов в формате Stepik. Большие free-answer задания лучше выполнять письменно или проговаривать вслух как mock interview.
Что вы получите
- 70 senior-level задач-кейсов для подготовки к интервью
- Шаблоны ответов: metric contract, validation checklist, monitoring plan, release checklist, decision memo
- Финальные mock interviews по fraud, ranking, RAG, forecasting, monitoring и launch decision
Нагрузка
4–6 часов в неделю · 4–6 недель