#1 Как стать ML инженером, про быстрый рост в направлении и продуктивность в работе

Добро пожаловать в первый выпуск нашего подкаста, посвященного уникальным карьерным путям в IT! Гость первого выпуска это молодой, но уже опытный ML инженер - Кирилл Косвинцев.

Открыв разговор с вопросов об учебе в школе и университете, поговорим о поступлении в университет, составлении резюме и важных этапах университета, которые играют важную роль в карьере ML инженера.

Погружаясь в опыт первых работ и процесс становления тим лидом, мы рассмотрим стек знаний для устройства на первую работу в области data science и machine learning. Пофилософствуем о курсах и эффективности процессов в ml-командах.

Новые истории от молодых специалистов ждут вас в следующих выпусках, подписывайся на нас, чтобы не пропустить:

Сайт подкаста: https://experience.mave.digital/

Анонсы и еще всякое: https://t.me/experience_it

Инстаграм* Руслана: https://www.instagram.com/_maslennikov/

Инстаграм* Кирилла: https://www.instagram.com/opyat_rano_vstavat/

*запрещен на территории РФ

Тайм-коды:

0:00 - Вступление

3:06 - Про школу

6:02 - Советы по составлению резюме для совсем новичков

8:04 - Про поступление

11:50 - Полезность универа и что бы поменял

12:47 - О специальностях с физикой

14:31 - Как учился в универе

16:04 - Как делал лабы за деньги и почему это круто

19:20 - Отзыв о курсах ЯП и как устроился на первую работу

24:37 - Философствуем о курсах

27:25 - Стек знаний для устройства на первую работу дата саентистом

33:08 - Про первую работы и как стал тим лидом

36:07 - Как выглядит работа DS и ML инженеров

44:40 - Вторая работа: ML, бэкенд, менеджмент

49:07 - Про SCRUM

53:10 - Поиск новой работы и чем занимался на проекте

59:14 - Состав ml-команды и неэффективность процессов

1:07:20 - Маленькие компании vs Корпорации

1:09:35 - Как жить и работать эффективно

1:17:39 - Про медитацию и випассана

1:20:50 - Послание себе

1:23:14 - Ставьте лайки и подписки