Накрутка опыта, как стать Senior быстрее, и что за это придётся заплатить

Можно ли стать Senior ML Engineer за пару лет, если реальных навыков пока хватает только на Junior? Завысить опыт в резюме, успешно пройти собеседование и получить высокий грейд иногда действительно удаётся. Но что происходит дальше, когда от тебя начинают ждать результатов на уровне Senior? В этом видео Александр Дубейковский (ML Engineer в Авито, эксперт MLinside, ex-Яндекс) разбирает, почему специалисты накручивают опыт, чем это может обернуться и где проходит граница между грамотной самопрезентацией и обманом работодателя. А ещё делится историями из собственного опыта и практики других инженеров. В видео разберём: • почему накрутка опыта кажется коротким путём к высокой зарплате; • что ждёт Junior, который устроился на позицию Senior; • почему пройти испытательный срок — ещё не значит добиться успеха; • как работодатели проверяют опыт и чем опасна плохая репутация; • как выгодно представить свои навыки, не придумывая несуществующие достижения. Быстрый карьерный рост — это здорово, если за ним стоят реальные знания и навыки. А если пока не хватает уверенности в ML, лучше сосредоточиться на фундаменте, который поможет справляться с рабочими задачами и проходить технические собеседования. На курсе «База ML» вы сможете систематизировать знания, разобраться в алгоритмах машинного обучения и закрепить их на практике. Подробнее о программе: https://mlinside.ru/?utm_source=youtu... Присоединяйтесь к сообществу MLinside в Telegram: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Таймкоды: 0:00 – Вступление 1:02 – Почему люди накручивают опыт 2:43 – Про "продажу себя" 4:39 – История про стажировку 5:19 – Про требования в вакансиях 7:49 – Про другой подход к прохождению собеседований 11:01 – Чем опасна накрутка опыта 14:40 – История про переход на мидла после стажировки 16:42 – Почему важно расти последовательно 19:32 – Самая главная мысль 20:42 – Про другую "крайность" 22:08 – Как правильно "продавать себя" 27:10 – Слово от Виктора Кантора 27:46 – Заключение #MachineLearning #ML #MLEngineer #DataScience #КарьераВIT #Собеседование #MLinside