Ebout Data Science | Дима Савелко

Декларация до оффера 300к+ - часть 2, Глеба чуть не разорвали на четыре части 💪 Это вторая часть декларации до оффера (первая здесь) где Глеб, мой ученик из менторства, решил перейти из бизнес-аналитики на AI-инженера и целится в оффер от 300к. Мы с ним созвонились в прямом эфире, чтобы зачикинть наш успех и проверили первую декларацию, по итогу у Глеба движение есть, но столкнулись с размытием фокуса и выполнением вообще не целевых действий Что получилось за месяц: • закрыл три недели программы по Python • собрал простую связку из трёх агентов и выложил около 12 постов-отчётов вместо семи • По его словам, на собеседованиях в аналитику раньше час ковырял простые Python-задачи с подсказками, а теперь решает за 10–12 минут • Но на SQL пока сыпался, а ООП проскочил ради дедлайна и собирается разбирать заново Глебушка уже с первых недель обучения на менторстве уже начинаем дрочить проект в DS, причём не у себя в ноутбуке, а перед руководством на текущей работе. Он презентовал идею RAG-системы, которая поможет находить информацию в материалах прошлых проектов компании. По итогу получил добро и респект на разработку. Пока что это не готовый сервис, но уже понятная бизнес-задача, но и не очередная хуйня, которая пойдёт в стол 🐵 Но главный проёб оказался в фокусе, Глеб нахуя-то решил приблизиться к AI через собесы на бизнес аналитика в AI проектах, а потом стать AI-инженером. Запомните, если хотите идти сразу в DS/ML/LLM/Агенты, то блять не создавайте себе трудностей, не надо создавать себе трек Нормис -> QA -> Backend -> WebCam модель -> AI-инженер, нужно сразу давать тапку в пол в одно направление. Короче, Глеб перестал тут маяться хуйнёй и пошёл делать проекты, доучивать материалы необходимые для его цели - AI-инженер до мая На следующий месяц закоммитились 🟣 Закрыть следующие блоки: Git, FastAPI, деплой и асинхронность - и дойти до первого МОКа по питону 🔵 Собрать первую версию своего RAG-проекта - рабочий прототип, на котором можно проверить идею 🟢 Вместе с курат

Вопрос ответ - запись со стрима 😋 Помимо записи с декларацией Глеба, я в закрытый тгк выложил запись вопрос-ответа на ваши вопросы: • Про найм и рынок в 2026 • Про легенды для собесов • Про накрутку опыта • Почему опытный спец может провалить собес • и многое другое А также в закрытом канале есть полный разъебос в виде: • гайд про то как сделать ахуенное резюме • расписанный по технологиям роадмап до оффера в ClassicML/LLM/Agents в 2026 • Топ 100 вопросов на собесе и всё это бесплатно если что

ЖЁСТКОЕ Собеседование по DS/ML: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC 👀 Почти час душим питона моего ученика на вопросы про метрики классификаци: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, threshold, micro/macro/weighted и задачи, которые реально могут прилететь на собесе и в классик мл, и в агентах, и в нлп. В видосе ебашу вопросы Максу → смотрим его ответ → разбираю, где норм, а где можно посыпаться Если готовитесь к собесам в DS/ML, очень советую пройти ролик как настоящий МОК: ставите на паузу, отвечаете сами, потом сверяетесь с разбором 🚬 Смотреть: https://youtu.be/9W2KPej_L9g

С помощью чего бедолаги получают оффер - коммьюнити 🥷 Что происходит под капотом получения оффера? Сегодня хотел рассказать про внутрянку менторства, и как мы жёстко ебём Недавно мы провели разбор реальных собеседований ребят: ученик приносит запись, смотрим его ответы и разбираем, что можно было сделать лучше, а где вообще стоило рот подзакрыть. Так ребята с первой недели уже понимают, как устроены собесы и понимают, как их разносить в щепки А ещё к нам приходят выпускники и рассказывают, как у них всё складывается после обучения. Например, Денис, который сейчас работает CV-инженером, провёл встречу про свой путь и задачи на работе. Ученики могут спросить у человека, который уже прошёл через подготовку и собесы, как у него это происходило и чо щас происходит на работе. Парни не теряют ясности в голове и понимают, что их ждёт на пути к офферам 😎 Также помогаем бедолагам в чатах, братишка написал: надо посмотреть получасовой собес и сказать, как я вообще отвечал, норм или пиздец. Мой партнёр Серёга отвечает ему, чтобы помочь бродяге, и в целом в чатах можем делать много разгона, по типу таких челленджей Я за это и люблю наше сообщество внутри менторства, мы стараемся каждую неделю делать движения, которые приближают ребят к офферу: можно принести конкретную ситуацию, обсудить её с практиками, послушать опыт других ребят и разобраться со своим следующим шагом А следующим постом покажу, по каким материалам наши слоны учатся и что мы с командой там допилили, а мы пиздец старались 😺

Друзья, нужна ваша помощь У нашего ученика Вадима нашли рак ободочной кишки в 19 лет. Несмотря на болезнь и лечение, Вадим продолжает учиться в вузе и работать на двух работах, одна из которых – ночные смены курьером, чтобы платить за терапию. Из-за этого ему пришлось уйти из банка, так как совмещать работу в офисе с лечением и учебой стало невозможно. Весь этот год он тянул все сам и ни у кого не просил помощи, но долги за лечение выросли до такого размера, что он перестал справляться, и тогда написал мне. Мы решили записать с ним небольшое видео, Вадим согласился рассказать свою историю, чтобы больше людей узнали о ней и смогли помочь – https://youtu.be/FYUriR6Pmc0?si=V1qvKq3Ay_tC7QVI Долг за уже пройденное лечение в 350 тысяч рублей мы закрыли со стороны школы, но впереди у Вадима еще финальный этап – лечение в Китае, потому что нужных препаратов в России просто нет. На это нужно еще около 950 тысяч рублей. Все выписки и назначения приложил в видео. Деньги идут напрямую Вадиму, и когда сбор закроется, он отчитается, а мы опубликуем это здесь. Я верю в айтишное комьюнити и в то, что мы реально можем помочь. Даже 100-500 рублей имеют значение, реквизиты я оставил ниже: Сбор на 500 тысяч рублей - https://alfaonline.org/public/mrv2/fXMXgZm2Yi Сбор на 450 тысяч рублей - https://alfaonline.org/public/mrv2/XFog3qgYr7 Если перевести деньги через сбор по какой-то причине не получается, ниже оставляю реквизиты Вадима, по которым вы также можете поддержать его любой суммой: 2200153631004133 — Альфа-Банк 2202206252621821 — Сбер Но лучше пользоваться именно ссылкой на сбор, так как переводы на карту несут риск блокировки.

Найм, накрутка и ИИ всех заменит - эфир с лидом из Сбера 🌟 На созвонах с учениками и ребятами, которые присматриваются к менторству, постоянно ссыпятся вопросы: • что происходит с рынком DS в 2026 • как относятся к накрутке опыта • можно ли сейчас устроиться • есть ли вообще смысл учиться, если скоро всех заменят нейронки Я постоянно в канале раздаю базу по этому поводу, но хочется обсудить это действительно с умным человеком, который сам нанимает людей и принимает решения внутри БигТеха, поэтому в субботу проведём эфир с Серёгой - лидом из Сбера 🗿 Поговорим, как выглядит найм с его стороны: • на что он смотрит в кандидатах (как определяет чел не норм или норм тип) • что думает про накрутку опыта • какие истории с собесов ему особенно запомнились (тут о не норм типочках послушаем) • заодно обсудим, как он принимает решения о повышениях и увольнениях Ну и разберём кризис, будущее DS/AI и вайбкодинг: кого и что действительно могут заменить нейронки, какие навыки он хочет видеть у людей в команде и что с этим делать нам - обычным работягам Поэтому я хочу живую дискуссию: где-то сравним опыт и согласимся, а где-то, возможно, немного посрёмся, а потом поебёмся 😼 📅 Суббота, 26 сентября, 18:00 МСК - добавляйте в календарик. Эфир пройдёт в закрытом Telegram-канале, ссылку на подключение скину туда перед началом. ЖДУ ТВОИ ВОПРОСИКИ В КОММЕНТАХ Салаги, ставьте огни, кто придёт 🔥

Мы чуть не сдохли, но собрали симулятор Дата Суетолога 😮😮😮 В прошлом посте показал, какая суета происходит внутри менторства, а теперь залезем в сами материалы, потому что вот тут мы с командой чуть ли не сдохли, потому что НАПИСАЛИ СВОИ МАТЕРИАЛЫ ПО ПИТОНУ, КЛАССИК МЛ, НЛП, АГЕНТАМ И МЛ СИСТЕМ ДИЗАЙН, так как большинство материалов в инете или устарели, или непонятны, или что ещё хуже - просто не даёт вам то, что будет реально использоваться на работе. А мы заебенили такую соску, которая заточена на практику, собесы и работу с самим ментором, чтобы вы по итогу обучения вышли мидлами - короче, мы сделали симулятр Дата Суетиста 🙂🙂🙂 На скринах несколько фрагментов того, по чему ребята готовятся. Мы выстраиваем обучение так, чтобы за изученной темой шло конкретное действие: сначала нахуя бизнесу эта технология, потом техничка, затем попробовал руками, собрал что-то работающее, а в конце добиваем тебя вопросами с собесов Например, в Агент-треке человек разбирается с Python и асинхронностью, а в конце пишет и запускает небольшой сервис, который УЖЕ ИДЁТ В ОСНОВУ РЕЗЮМЕ с первого месяца. В следующем блоке изучает классический ML - и только то, что реально нужно, а не углубляясь в бессмысленые байевские методы для Агент-инжа, он обучает базовые модели и разворачивает их, а дальше идёт анальная порка в DL/Agents/LLM, где тоже сервис, деплой и в резюме 🥪 Плюс, материалы мы ПОСТОЯННО обновляем: объяснения тоже докручиваем, перерисовали иллюстрации, чтобы они были понятнее, добавляем видео. Из последних обновлений - уроки по ML System Design и самопрезентации Короче, я не могу с вами не поделиться, как мы упахиваемся в качества материалов и продукта, а я вам рассказал дай бог только 10% от всего, что находится внутри менторства

Нужна ваша помощь - собираем данные для нас же 👒 Так как я копаюсь в рынке найма, IT и DS, то тут очень важны исследования и реальные данные, но как же их блять тяжело собрать. Мне написали ребята из DevCrowd, попросив своих пипищиков помочь в сборе данных, чтобы чекнуть что вообще с рынком происходит. Я в этом канале рекламу не планирую продавать, поэтому тут я просто за респект рассказываю про ребят, потому что занимаются благородным делом 😠 Если не вдупляете кто они такие: DevCrowd делают независимые исследования IT-профессий уже несколько лет, за это время опросили больше 15к человек, отчеты выкладывают в открытый доступ. Это те самые публичные разборы про роли, инструменты и настроения в профессии, на которые потом многие ссылаются. В этом году смотрят на самое актуальное: что AI реально изменил в работе, где проходят границы в обязанностях между ролями, изменились ли наборы инструментов и задачи, часть вопросов задаются не первый год, так что будет видно динамику 😣 Опрос анонимный, займёт 12–15 минут, отчет обещают в ноябре, бесплатно и для всех. Как только сделают его, я сделаю свой экспертный обзор) Кому не сложно, то можете поделиться инфой! Кста, я когда то тоже уже просил собрать вас данные, и вот что получилось https://survey.devcrowd.ru/data-2026

Как выбрать трек: Classic ML, NLP/LLM или Agents 🍔 Мне часто прилетает вопрос в ЛС: Дим, а куда мне вообще идти? Какой трек выбрать? Что лучше? - потому что направлений много, все выглядят умно, везде какие-то вакансии, деньги, перспективы, и легко начать учить всё подряд Коротко разложу, у России три пути - ClassicML, NLP/LLM, Agents. Глобально области в DS можно поделить на работу с данными, с какими данными ты работаешь собственно такая у тебя и область - я так сегодня скажу для упрощения 🗿 1️⃣ Classic ML Это классический табличный Data Science: скоринг, рекомендации, антифрод, прогнозы, метрики, SQL, Python, CatBoost / XGBoost. Примеры задач: предсказать отток клиентов, оценить риск невозврата кредита, построить рекомендации, найти аномалии в данных. Хороший трек для банков, ecom, финтеха, ритейла и продуктовых команд 2️⃣ NLP / LLM Это работа с текстами и языковыми моделями: классификация документов, обработка обращений, суммаризация, поиск, дообучение моделей, LoRA / SFT, transformers и всякая шалупонь. Примеры задач: классифицировать заявки в поддержке, анализировать отзывы, обрабатывать документы, дообучать модель под внутренние данные компании. Подходит тем, кому интересны LLM, тексты и модели под конкретные задачи. 3️⃣ Agents/AI-Engineering Сейчас, на мой взгляд, это хайп, мясо и другие крутые слова. Это в основном AI-ассистенты, агенты и называйте как хотите, но глобально это ты берёшь апишку ЛЛМ-ки и делаешь из неё полезную штуку например: сделать ассистента для сотрудников, собрать поиск по базе знаний, автоматизировать работу с документами, сделать агента, который ходит в сервисы и закрывает часть рутины. Чем глобально отличаются NLP/LLM от Agents/AI-Engineering? NLP/LLM - это когда ты в основном работаешь обучаешь LLM под конкретную задачу. Agents + RAG - это когда ты чаще берёшь уже готовую LLM через API и строишь вокруг неё какое-то решение. Но так или иначе эти две области очень между собой схожи 👍 Что сейчас на флексе и жёстком хайпе? Сей

Симулятор Дата Суетолога - отзыв действующего слона 🚬 В предыдущих постах (первый пост, второй пост) показал внутреннюю движуху и материалы, по которым ребята учатся, а теперь передаю микрофон одному из наших слонов - Глебу из Декларации На видео Глеб рассказывает про своё обучение внутри менторства и наши материалы, получился взгляд с другой стороны: я показываю, что мы с командой делаем, а он рассказывает, как сам по этому учится 🌟 Хочешь готовиться с нами, то напиши мне в ЛС, устроим тебе бесплатную консультацию и разъебём твою траекторию по офферу