#036

В преддверии Нового года, когда многие окидывают взором прошедший год и ставят цели на новый, мы с Борисом Шарчилевым - руководителем ML в Финтехе Яндекса, сделали для вас выпуск о том, как подготовиться и эффективно пройти собеседование на ML-позиции в выдающиеся компании. Борис лично провел больше ста собеседований и поделился своим опытом в выпуске! Поговорили о том из каких этапов состоит собеседование и чего вообще ждать, если вы хотите или только стать ML-инженером, или поменять место работы. Как подготовиться к собеседованию и стоит ли пытаться "хакнуть" систему. Насколько софт-скиллы важнее хард-скиллов, какие скиллы нужны обязательно, а какие подтягиваются прямо в процессе работы. Где и какие задачи решать, чтобы проходить алгоритмическую часть собеседования. Какая мотивация должна быть у кандидата, чтобы успешно строить карьеру в компаниях и какую мотивацию сотрудникам могут предложить компании. В общем, интересно и с пользой пообщались!

Ссылки выпуска:

Вакансии в команду Бориса (https://fintech.yandex.ru/ml-razrabot...)

Тренировки и соревнования по программированию Codeforces (https://codeforces.com/)

Подготовка к собеседованию на HackerRank (https://www.hackerrank.com/)

Платформа с большим количеством алгоритмических задач (https://leetcode.com/explore/learn/)

Поддерживайте подкаст на Patreon (  / machinelearningpodcast  )

Выпуск подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus/episodes/036...
Все выпуски подкаста на anchor.fm - https://anchor.fm/kmsrus
Подкаст на Apple Podcasts - https://podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - https://podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - https://music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - https://vk.com/mlpodcast

Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - https://t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (https://t.me/MachineLearningPodcast)

Телеграм автора подкаста - @kmsint