Топ 5 фейлов на ML собесе и как их избежать

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f
Курс «База ML»: https://clck.ru/3PKdYx
Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3PKdaq
Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6
Собеседование на позицию Data Scientist или ML-инженера — это стресс даже для сильных кандидатов. Можно блестяще знать теорию, но провалиться на практических вопросах. Можно отлично кодить, но растеряться, если спросят про бизнес-метрики. И часто именно эти ошибки мешают получить оффер. Андрей Жогов — ML-инженер в Сбере и преподаватель Физтеха — разбирает 5 главных ошибок, из-за которых кандидаты сыпятся на ML-собеседованиях, и даёт практические советы, как их избежать. В этом видео: Забыть базу (регуляризация, переобучение, Precision/Recall) Теоретик без практики — когда формулы не спасают Практик без теории — когда знаешь fit/predict, но не понимаешь под капотом Немой кодинг — как превратить задачу в диалог и показать мышление Игнор бизнеса — почему важнее всего понимать цели продукта • Бонус: какой вопрос задать интервьюеру в конце, чтобы выделиться среди кандидатов Подходит тем, кто: • готовится к собеседованию в Data Science / ML • хочет понимать, какие ошибки убивают шансы на оффер • ищет первую работу или готовится к карьерному росту в ML Это часть серии MLinside — честно, по делу и без лишней воды. Таймкоды: 00:00 — Введение: почему кандидаты проваливаются на собеседованиях в ML 01:45 — Ошибка №1: забыта база — регуляризация, переобучение и метрики 02:28 — Ошибка №2: теоретик без практики — формулы не спасают без кода 03:17 — Ошибка №3: практик без теории — fit/predict без понимания под капотом 04:22 — Ошибка №4: немой кодинг — как решать задачи и показывать ход мыслей 05:25 — Ошибка №5: игнор бизнеса — почему важнее всего понимать цели продукта 08:26 — Бонус: какой вопрос задать интервьюеру, чтобы выделиться 09:13— Итоги: как избежать фейлов и пройти собеседование успешно