Уничтожение Алгоритмов

Чтобы попасть в tier-one компанию вы должны лайкодить, а для этого нужно уничтожать алгоритмы и структуры данных

Вот ресурсы для низведения до нуля алгоритмов и структур данных:
1️⃣ NeetCode - работник гугла, очень много рассказывает про алгоритмы
2️⃣ RoadMap от NeedCode`a - необходимая и нерушимая база каждого лайвкодера, необходимо убить все эти задачи
3️⃣ Для закрепления ваших знаний и ещё большего погружения в мир алгосов
а) Тренировки по алгоритмам от Яндекса 1.0
б) Тренировки по алгоритмам от Яндекса 2.0
в) Тренировки по алгоритмам от Яндекса 3.0
4️⃣ Алгоритмы, Часть I
5️⃣ Специализация Data Structures and Algorithms
6️⃣ LeetCode - святило всех алгоритмов
7️⃣ Сложность алгоритмов

От синьки к зелёнке

Теперь я Middle Data Scientist at Sber, буду заниматься задачами NLP/NLU, а именно llm, генеративные/диффузионные модели (ChatGPT, Stable Diffusion). Сейчас буду заниматься ранжирование сообщейний, которые выходят из внутреннего Сберовского ЧатаХПТ 🥴

Что там я понял за это время: 😬

- никогда не бывает идеально выстраенных бизнесс-процессов в компаниях, всегда будут свои проблемы, которые могут очень неприятным образом вскрыться и через годы 😈

- компании хотят вас завлечь, поэтому не всегда верьте HR-ам, а делайте собвственный ресёрч компании 🤥

- по моему мнению, не стоит убиваться в копрорациях, делайте то, что от вас требуют. рост в больших корпоратах очень тяжёл и тернист, если только вам не предлагают опционы 😲

- удалёнка - имба, если вы имеет самодисциплину, это отличный вариант, чтобы чувствовать себя свободным и иметь огромное количество времени для собвстенного развития 😎

- хороший руководитель и хорошая команда = хорошая рабочий день и улыбка в конце дня, спасибо моей команде за приобритённый опыт 😘

- не забывайте о моралочке, так как работа никуда не уйдёт, а крыша поехать спокойно может 🥰


Благодарю Газ за приобретённый опыт, были и положительные, и отрицательные моменты - это нормально, учиться на ошибках - это не выбор, а необходимость 👆👆👆

К посту выше😋

как перейти из джунов в мидлы 🍼💪

Я это говорю со своей колокольни, основываясь на личном опыте

Давайте начнём с того чем отличается джун от мидла.
Во-первых, постановка задачи 🤷‍♂️
Если к вам подошёл бизнес и сказал, что нужно больше денег, то сеньоры и лиды находят и формулируют проблему. Проблема такова: слишком много людей тратит времени на это задачу A, давайте как-то её решим👍👍👍
Мидлы ,понимая проблему, придумывают идею как её решить - давайте соберём данные здесь, затрейнимся на этом, затестимся на том и используем катбуст👍👍
Джуны, в свою очередь, уже делают это решение по заданному шаблону👍
Поэтому кругозор джунов, грубо говоря, ограничивается только выполнением задачи по тз👶

Во-вторых, это харды 💻
Мидл может взять любую задачу, сам разобраться, сам написать код и грамотно оценить инференс модели. Джун в большей степени спрашивает у старших - это нормально, он так учится. Естественно мидл тоже спрашивает, но реже🦍

В-третьих, это коммуникация с бизнесом 💸
Мидл или сеньор спрашивают требования, корректировку тз и многое другое, также они зачастую презентуют модели, метрики качества и успехи. Джуны делают грязюку в основном, то есть сугубо пишут код 💩

По итогу, самый главный прирост из джунов в мидлы - это брать больше ответственности, выходить за рамки моделей, а погружаться в другие сферы работы: почему бизнес принимает это решение, почему мы не можем запустить эту модель? 🧔‍♂️
Также брать больше ответственности в хардовых вопросах: какая модель будет лучше, какие гиперпараметры подобрать, а хорошие ли данные я использую? 👴

Собес Tele2🤖

Был на собеседовании в Tele2 на позицию Middle Data Scientist NLP на 260к - 280к 💵

Были следующие вопросы:
1️⃣ На SQL 2 задачи:
- Даны две таблички, их нужно было просто INNER JOINить и вывести нужные поля
- Даны три таблицы, опять INNER JOIN, плюс вложенный запрос
2️⃣ Задача на теорию вероятностей:
Есть 500 уникальных карт, то есть с значением от 1 до 500.
Нужно посчитать вероятность того, что мы вытащим 3 карты и они будут по возрастанию.
Мне сказали ответ = 1/6, почему - я не понял.
3️⃣ Данны два numpy массива, нужно реализовать функцию подсчета recall

Итог:
Вопросы были адекватные, если позовут на следующий этап, то там будет ml system design

#работа

# Методичка по поиску работы в ML/DS и IT в целом

В канале накопилось немало материала про поиск работы. Я собрал, дополнил и превратил всё в небольшую книжку.

Все кратко и по делу. Чтения минут на 30. Внутри рассматриваю поиск работы с самых азов и до деталей с примерами из жизни.

https://btseytlin.github.io/intro.html

Если вы давно читаете этот канал и хотели бы ему помочь, то вот лучший способ: скиньте методичку кому-то из друзей.

@boris_again

Деньги - это главное... для бизнеса💵

Первая цель бизнеса - это постоянная прибыль, а не качественный продукт или помощь всему миру. На что ты будешь жить, если у тебя убыточная компания? На помощь всему миру? Именно поэтому в компаниях требуют, чтобы ML приносил деньги, а не просто, чтобы модель была ради модели 🤖

И бывает так, что ребята сразу строят нейронку на 7b параметров, обучают её и стараются выкатить в прод, выходя с обосранными штанами 💩
Но в большинстве случаев простой tf-idf + svm и качественный вывод в прод может дать наиболее лучший результат, если ваша цель - это прибыль 🤑

Вот несколько причин:
1️⃣ Обучение на практике
Если это ваша первая модель, то нужно построить бейзлайн и гнаться за набиванием ошибок в онлайне, а не за сранной метрикой в оффлайне. Ведь ваша цель не обучить её у себя в ноутбуке, а быстрее выкатить модель, дать предикт на пользвователях, даже если он будет не такой хороший как у нейронки, и собрать нужные метрики для улучшения модели📝

2️⃣ Интерпритация
ML можно намного качественне интерпитировать нежели нейронки, что может помочь уменьшить риски, что модель будет ввести себя как обезьяна с гранатой 🐒💣

3️⃣ Уменьшение рисков
Также большую роль играет размер модели, намного проще задеплоить катбуст нежели ЛЛМку на 7B и откатать процесс деплоя на более маленьких моделей, а не страдать сутками с гигантской нейронкой, не понимая почему у вас кластер отваливаетсяя, но в любом случае с ML-ом вы тоже пострадаете 🤕

4️⃣ Проверка гипотез
А нужна ли ваша модель пользователям ? А будет ли ваша модель работать и показывать нужный результат? Намного проще выпустить простой бейзлайн и иметь представление о там как реально проходят процессы вокруг этой модели 💸

Вывод:
Не бегите за моделью ради модели, стремитесь больше пользы принести продукту, отталкиваясь от проблем вашей ЦА, тогда и вы будете довольны и ЦА удолетворён новой фичей)