Как найти первую работу в ML: 5 ходов, которые дают оффер

Заполни анкету прямо сейчас и забронируй место со скидкой 10% Ссылка на анкету предзаписи на курс "База ML": https://clck.ru/3N3jDX Ссылка на сайт курса "База ML": https://clck.ru/3N3jqS Ссылка на сайт курса "ML в бизнесе": https://clck.ru/3N3k8u Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Ты много учишь машинное обучение, но всё ещё не понимаешь, где искать свою первую работу в ML? Большинство джунов зацикливаются на теории или pet-проектах, но так и не доходят до настоящих офферов. Александр Дубейковский — эксперт по ML в бизнесе (3 года в Яндексе), выпускник ШАД и ментор студентов — разбирает, где и как искать первую работу в ML, какие платформы и комьюнити реально работают и что важнее всего на старте. В этом видео: • Какие сайты и платформы дают реальные вакансии для ML-джунов • Почему стажировки и школы big tech — это мощнее любых курсов • Как использовать рекомендации преподавателей и экспертов для входа в компанию • Почему мотивация и софтскиллы часто важнее хардскиллов на первой работе • Как нетворкинг и сообщество могут дать оффер быстрее, чем отклики на HeadHunter Подходит тем, кто: • только начинает путь в ML и не знает, где искать свою первую вакансию • запутался между стажировками, джоб-бордами и рекомендациями • хочет системно подойти к карьере и получить первый оффер в Data Science или ML Это часть обучающей серии MLinside — честно, без хайпа и иллюзий. Только то, что действительно двигает к работе в ML. Таймкоды: 00:00 – Зачем смотреть это видео и проблемы джунов с поиском работы 00:52 – Где искать вакансии ML-джуну? 03:29 – Почему школы big tech и их программы дают больше шансов на оффер 06:55 – Как работают рекомендации в ML и почему это почти гарантированный проход 08:07 – Мотивация важнее хардскиллов на джун-позициях 10:40 – Почему нельзя накручивать опыт в резюме и как показывать настоящие результаты 12:35 – Как находить знакомства и получать рекомендации через хакатоны и конференции