Алгоритмы на ML-собесе: главная ловушка кандидатов

📩 Запишитесь на закрытую online-экскурсию в MLinside Хотите понять, подойдёт ли вам обучение и что именно ждёт внутри? На экскурсии вы: -увидите, как проходит обучение и домашние задания, -познакомитесь с преподавателями и кураторами, -разберёте, как работает индивидуальное сопровождение до трудоустройства, -получите ответы на все ваши вопросы вживую, -сможете забрать бонусы и специальные условия для участников экскурсии. Количество мест ограничено — закрепите своё прямо сейчас: Telegram для записи: @marinagartm Анкета предзаписи на курс: https://vk.cc/cO375f
Курс «База ML»: https://clck.ru/3PVkRv
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PVkVV
Telegram: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6
Алгоритмические задачи на собеседовании ML-инженера — это проверка не знаний формул, а подхода к решению проблем. Даже простая задача может показать интервьюеру, умеете ли вы писать чистый код, думать о краевых случаях и правильно задавать вопросы. В этом видео: • Зачем на ML-собесах дают алгоритмические задачи. • Какие ошибки чаще всего совершают кандидаты. • Как готовиться правильно: от базовых структур данных до задач Google. • Почему 100 задач на LeetCode не нужны. • Как ChatGPT может помочь и где он подведёт. • Пошаговый план подготовки к алгоритмическому этапу от эксперта. Видео будет полезно тем, кто готовится к собеседованию в Data Science и ML, а также тем, кто хочет прокачать алгоритмическое мышление и научиться показывать свой подход, а не только результат. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, 3 года в Яндексе, сейчас в Авито, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» уже помог сотням студентов подготовиться к собеседованиям и успешно выйти на рынок. #datascience #ml #машинноеобучение #MLinside Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь регулярно выходят честные разборы собеседований и советы по карьере в Data Science. Таймкоды: 00:00 — Зачем дают алгоритмические задачи на ML-собеседованиях 01:19 — Что на самом деле проверяют: кодинг и подход к решению 02:54 — Как кандидаты «переобучаются» и почему это сразу видно 04:05 — Ошибка подготовки: сотни задач на LeetCode не нужны 05:25 — Почему задачи Google лучше всего развивают алгоритмическое мышление 07:56 — ChatGPT на собесе: помощник или ловушка для кандидата 10:34 — Пошаговый план: как правильно решать алгоритмическую задачу на интервью