Старт 16.11 · 6 недель
ML System Design
Освой ML System Design на реальных кейсах из бигтеха, тренируйся на задачах с собеседований и получи гарантированный оффер
Мок-интервью
Теория + практика
Гарантия оффера
1000+
учеников готовились на нашем курсе
5 лет
помогаем строить карьеру в IT и бигтехе
94%
участников рекомендуют наши курсы
128
тысяч рублей средняя зарплата после курса
Курс подойдет, если ты
Готовишься к System Design
Научишься разбирать архитектурные кейсы, обосновывать выбор компонентов системы и отвечать на вопросы интервьюера, чтобы уверенно проходить техсобесы
Углубляешься в ML System Design
Уже знаешь, как обучить модель, и хочешь понять, как устроены пайплайны данных, инференс, масштабирование и мониторинг в работающем продукте
Проектируешь ML для продукта
Работаешь над ML-задачами и хочешь выбирать архитектуру с учётом нагрузки, скорости ответа, стоимости и качества модели
Цена за 1 курс
Бери ML System Design или собери выгодное комбо с Deep Learning, A/B-тестами и Soft Skills.
Цена за ML System Design
13 450 ₽
8 950 ₽
·
Твой набор
1 курс
1 покупаешь
Добавь ещё курс и получи подарок!
Добавь курс, чтобы собрать комбо
Почему выбирают нас?
Мы гарантируем оффер!
- Готовим по реальным задачам из бигтеха. Разбираем кейсы и вопросы, которые встречаются на технических собеседованиях
- Закрепляем знания на практике. Даём домашние задания, проверяем решения и проводим пробные собеседования
- Не оставляем один на один со сложными темами. Кураторы отвечают на вопросы и помогают разобраться в ошибках
- Возвращаем деньги, если не получишь оффер. При условии прохождения курса и выполнения рекомендаций в течение 6 месяцев после обучения
Альтернативы
⛔Самообучение
Тратишь часы на поиск материалов и задач, а когда что-то не получается — некому подсказать, где ошибка
⛔Менторы
Час с хорошим ментором стоит дорого. Чем больше вопросов и сложных тем, тем дороже подготовка.
⛔Другие курсы
Можно пройти всю теорию, но так и не научиться решать реальные задачи с технических собеседований
Наш курс
⚡Поддержка и фидбэк
Идёшь по готовой программе, получаешь разбор ошибок и помощь куратора, если застрял на сложной теме
⚡Доступная цена
Лекции, практика, сборник вопросов с собесов, мок-собесы и многое другое в одном курсе
⚡Готовим к офферу
Разбираем задачи с собесов, проводим мок-интервью и вернём деньги, если пройдешь курс, но не получишь оффер
Как проходит обучение
Шаг 1
Теория
Смотришь лекции в записи, которые открываются по расписанию. Изучаешь темы по конспектам и разборам
Пример лекции
Шаг 2
Практика
Выполняешь ДЗ, пет-проекты, а на онлайн-семинарах решаешь реальные рабочие кейсы и задачи с собеседований
Пример семинара
Шаг 3
Мок-собес
Проходишь пробное интервью со специалистами, которые сами нанимают, и получаешь подробный фидбэк
Пример интервью
Шаг 4
Карьерная подготовка
Учишься презентовать свой опыт и уверенно отвечать на вопросы интервьюера
Карьерный разбор
Программа интенсива
1
Постановка задачи и требования
- Как перевести продуктовую задачу в требования к ML-системе
- Метрики качества, задержка, нагрузка и стоимость
- Ограничения, риски и компромиссы
2
Данные и признаки
- Источники данных и потоки обработки
- Хранение и обновление признаков
- Качество данных и утечки
3
Обучение и оценка модели
- Выбор модели и архитектуры обучения
- Валидация и офлайн-метрики
- Воспроизводимость экспериментов
4
Инференс и запуск
- Пакетный и онлайн-инференс
- API и интеграция с продуктом
- Развёртывание и откат
5
Масштабирование и мониторинг
- Нагрузка, задержка и стоимость инфраструктуры
- Мониторинг качества модели и данных
- Дрейф и переобучение
6
Архитектурные кейсы и практика
- Разбор задач по ML System Design
- Проектирование системы целиком
- Защита решений и мок-собеседование
7
Карьерная стратегия
- Прохождение мок-собеседования
- Обратная связь и точки роста
- Поиск работы за рубежом
Преподаватели
Макар Артемов
· MLOps инженер команды рекомендаций WB
· Стаж работы в индустрии более 7 лет
· Семинарист МФТИ и Центра ПУСК
· Выпускник ФПМИ МФТИ, Сколтеха AI Robotics
Ирина Бродская
· ML инженер RnD отдела Сбертеха
· Сотрудничество с AIRI, участница ACL и SlavicNLP
· Семинарист МФТИ и Центрального университета
· Выпускница ФПМИ МФТИ, Сколтеха Data Science
Макар Артемов
Ирина Бродская
Как доводим до оффера
ШАГ 1
Кейсы из собесов
Научишься структурно решать задачи по проектированию ML-систем
- Разбор архитектурных кейсов
- Практика выбора компонентов
- Обсуждение компромиссов
- Мок-собеседование
ШАГ 2
Проект и собесы
Спроектируешь ML-систему и научишься презентовать решения
- Проект: архитектура ML-системы для портфолио
- Обосновываем выбор данных, обучения и инференса
- Тренируем самопрезентацию
- Проводим Mock-интервью
ШАГ 3
Выход на рынок
Подготовишься к откликам и техническим этапам
- Помощь с поиском вакансий и откликами
- Реферальная программа
- Гарантия при соблюдении условий
- Персональный ментор (оплачивается отдельно)
Отзывы учеников
ML Engineer WB · 186 000 ₽/месяц
Больше всего переживала из-за испытательного срока. На работе постоянно прилетали задачи, которые выходили далеко за рамки университетской программы. Курс помог закрыть именно практические пробелы: стало понятнее, как выбирать модели, какие ошибки чаще всего допускают в проде и почему не всегда стоит гнаться за лучшей метрикой. После курса чувствую себя гораздо увереннее, а испытательный срок прошла без проблем.
Больше всего переживала из-за испытательного срока. На работе постоянно прилетали задачи, которые выходили далеко за рамки университетской программы. Курс помог закрыть именно практические пробелы: стало понятнее, как выбирать модели, какие ошибки чаще всего допускают в проде и почему не всегда стоит гнаться за лучшей метрикой. После курса чувствую себя гораздо увереннее, а испытательный срок прошла без проблем.
Data Scientist Т-Банк · 272 000 ₽/месяц
До курса чувствовал, что упёрся в потолок: задачи выполнял, но часто не мог объяснить, почему выбираю именно такой подход. Здесь наконец появилась цельная картина. Очень понравилось, что преподаватели постоянно задавали вопросы «почему?», а не просто проверяли правильный ответ. После курса стал гораздо увереннее участвовать в технических обсуждениях и защищать свои решения перед командой.
До курса чувствовал, что упёрся в потолок: задачи выполнял, но часто не мог объяснить, почему выбираю именно такой подход. Здесь наконец появилась цельная картина. Очень понравилось, что преподаватели постоянно задавали вопросы «почему?», а не просто проверяли правильный ответ. После курса стал гораздо увереннее участвовать в технических обсуждениях и защищать свои решения перед командой.
ML Engineer Авито · 257 000 ₽/месяц
Очень понравилось, что курс не ограничивается теорией. Практически каждая тема сопровождалась разбором реальных кейсов и обсуждением компромиссов, которые возникают в работе. После нескольких занятий начал замечать, что многие вещи в рабочем проекте можно сделать намного лучше. Особенно полезными оказались разделы про ансамбли моделей и анализ ошибок. Уже через пару месяцев стал брать более сложные задачи внутри команды.
Очень понравилось, что курс не ограничивается теорией. Практически каждая тема сопровождалась разбором реальных кейсов и обсуждением компромиссов, которые возникают в работе. После нескольких занятий начал замечать, что многие вещи в рабочем проекте можно сделать намного лучше. Особенно полезными оказались разделы про ансамбли моделей и анализ ошибок. Уже через пару месяцев стал брать более сложные задачи внутри команды.
Больше отзывов в Telegram
Перейти к отзывам
Вопросы и ответы
Сколько длится интенсив?
6 недель; материалы можно проходить в своём темпе.
Как долго доступны материалы?
365 дней со дня добавления на курс.
Нужно ли уже уметь обучать модели?
Базовое понимание ML поможет. Если сомневаешься в своей подготовке, обсуди её с куратором перед записью.
Можно смотреть семинары в записи?
Да, записи семинаров доступны.
Остался вопрос?
Напиши нам в Telegram: https://t.me/m/JjZC39JRZWE6
С этим курсом часто покупают:
Готов проектировать ML-системы?
Ждём тебя на курсе!
Оставь заявку удобным способом. Мы ответим на вопросы и расскажем о записи на курс.