16 отказов не помешали попасть в Google! | Юрий Кашницкий

Предзапись на 3 поток курса "База ML": https://forms.yandex.ru/u/6822f819842... Демо-курс "База ML": https://clck.ru/3GPYLW Курс "ML в бизнесе": https://clck.ru/3GPYNG Подписывайтесь на MLinside в Телеграм: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 https://t.me/new_yorko_times –Телеграм-канал Юрия Тайм-коды: 0:00 - Начало 0:40 - Приветствие и знакомство с Юрием Кашницким 01:25 - Как выдержать десятки интервью, справляться с отказами и получить оффер в топовую компанию? 4:30 - Почему слабое резюме снижает шансы на успех? 9:13 - Работа в Elsevier и участие в проектах по научному антифроду 12:30 - Работа в крупнейшем телеком-операторе Нидерландов KPN: какие задачи решает ML в индустрии связи? 17:27 - Российское DS-сообщество 18:00 - Опыт работы в Mail.ru, Elsevier, KPN, Google: отличия корпоративной культуры и процессов 23:50 - Работа в России и за рубежом: ключевые различия и что выбрать? 28:20 - Чем российский Data Science-сектор опережает Запад? 38:45 - Как проходит найм в Big Tech? Что важно знать кандидатам? 44:05 - Роль математики в прохождении технических собеседований: насколько глубокие знания нужны? 50:00 - Стоит ли преподавать ML? Как ведение курса помогает в карьере и при поиске работы? 56:40 - Как сделать так, чтобы работодатели сами вас находили? Советы и рекомендации 1:11:40 - Карьерные планы и размышления о будущем 1:14:56 - Сколько времени реально требуется, чтобы попасть в топовую IT-компанию?