Курс на Stepik
Обложка курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня» на Stepik
3 490 ₽

Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня ★ 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

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.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Учеников на курсе 1
Сертификаты, выданные на курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Количество уроков 28
Тесты в курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Количество квизов 148
Стоимость курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Стоимость курса 3 490 ₽ —
Обновления курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня» 8 разделов Уроки в курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня» 28 уроков Тесты в курсе «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня» 148 тестов Последнее обновление курса «Senior ML Interview Workshop: 70 задач по ML Senior уровня» обн. 21 августа 2026

Senior-мышление на ML-интервью

3 урока
1. Как звучит Senior-ответ на ML-собеседовании ↗
2. Baseline, ML vs non-ML и modeling strategy ↗
3. Trade-off как основной язык Senior ML ↗

Метрики, валидация и причинность

4 урока
1. Метрика как контракт с бизнесом ↗
2. Validation design: split, leakage, temporal effects ↗
3. Offline vs online: когда метрика выросла, а продукт не ↗
4. A/B, causal thinking и decision under uncertainty ↗

Данные, признаки и качество пайплайна

4 урока
1. Data contracts, lineage и качество входов ↗
2. Feature engineering без leakage и train-serving skew ↗
3. Drift, bias и сегментная диагностика ↗
4. Privacy, governance и регуляторные ограничения ↗

ML system design для product ML

4 урока
1. От product requirement к ML architecture ↗
2. Batch, online и streaming inference ↗
3. Feedback loops, logging и learning system ↗
4. Cost, reliability и безопасный rollout ↗

Ranking, рекомендации, поиск и applied ML домены

4 урока
1. Candidate generation и retrieval ↗
2. Ranking objective: CTR, GMV, satisfaction и fairness ↗
3. Recommender systems: cold start, exploration, personal ↗
4. Trust, abuse, ads/risk и marketplace constraints ↗

GenAI, NLP и LLM-продукты на интервью

3 урока
1. Когда нужен LLM, а когда нет ↗
2. RAG, embeddings и retrieval quality ↗
3. Evaluation, safety и cost в LLM-продуктах ↗

MLOps, мониторинг, retraining и инциденты

3 урока
1. Monitoring: что измерять после запуска ↗
2. Retraining, model registry и change management ↗
3. Incident response и postmortem для ML-систем ↗

Leadership, ambiguity и финальные mock interviews

3 урока
1. ML leadership round: roadmap, prioritization ↗
2. Mock interview: end-to-end ML system design ↗
3. Финальное senior-интервью: 6 смешанных кейсов ↗