Abekek Notes

​​Я ещё забыл рассказать про-то, что позавчера посетил сессию на тему "How to land ML job?" от deeplearning.ai и workera.ai.

Честно, это была самая полезная сессия из всех которые я недавно посещал. В основном она состояла из панельной дискуссии на тему получения работы в сферах data science и machine learning, где участвовали ML рекрутёры из Pinterest, Grammarly, Upstart и Scale AI. Они рассказали о том, на что смотрят при отборе на работу.

Вкратце, они смотрят на всё, но в основном на ваши скиллы, проекты, leadership experience, коммуникативные навыки и ваши values. Они не так сильно смотрят на то, где вы учились и учились ли вы вообще. Главное показать свою экспертизу в технологиях, которые они используют.

Также прозвучала мысль, что нужно подавать даже если вы не имеете опыта во всех перечисленных в заявке технологиях.

AI + X. Ведущий сессии упомянул интересную идею, что работодатели очень ценят людей, главная экспертиза которых не AI, а другая сфера науки. Именно такие люди хорошо разбираются в данных и могут найти применение AI в своих сферах. Думаю, если вы изучаете только AI, то стоит задуматься о minor в чём-то другом, или знакомиться с людьми из других сфер.

Но больше всего мне понравился слайд, который был показан в самом начале сессии. Он показывает различия между позициями в сфере data science и machine learning. Я этого реально не знал. Смотрите картинку ниже.

www.tgoop.com/abekek_notes/663

2.26K viewsOct 17, 2020 at 07:22

​​Я ещё забыл рассказать про-то, что позавчера посетил сессию на тему "How to land ML job?" от deeplearning.ai и workera.ai.

Честно, это была самая полезная сессия из всех которые я недавно посещал. В основном она состояла из панельной дискуссии на тему получения работы в сферах data science и machine learning, где участвовали ML рекрутёры из Pinterest, Grammarly, Upstart и Scale AI. Они рассказали о том, на что смотрят при отборе на работу.

Вкратце, они смотрят на всё, но в основном на ваши скиллы, проекты, leadership experience, коммуникативные навыки и ваши values. Они не так сильно смотрят на то, где вы учились и учились ли вы вообще. Главное показать свою экспертизу в технологиях, которые они используют.

Также прозвучала мысль, что нужно подавать даже если вы не имеете опыта во всех перечисленных в заявке технологиях.

AI + X. Ведущий сессии упомянул интересную идею, что работодатели очень ценят людей, главная экспертиза которых не AI, а другая сфера науки. Именно такие люди хорошо разбираются в данных и могут найти применение AI в своих сферах. Думаю, если вы изучаете только AI, то стоит задуматься о minor в чём-то другом, или знакомиться с людьми из других сфер.

Но больше всего мне понравился слайд, который был показан в самом начале сессии. Он показывает различия между позициями в сфере data science и machine learning. Я этого реально не знал. Смотрите картинку ниже.

BY Abekek Notes