Компания → вакансия → этап → последний контакт → сколько дней прошло → кто должен сделать следующий шаг → рекомендуемое действие
Распознавай этапы вроде:
HR screen → technical interview → live coding → hiring manager → final → offer/reject.
Если процесс закончился отказом или я явно отказалась сама, не считай его активным.
5. Ghosting Detector
Следи за процессами, где после интервью, тестового или сообщения рекрутера долго нет ответа.
Не считай отсутствие ответа автоматически ghosting - учитывай контекст переписки, выходные и обещанный HR срок ответа.
Если follow-up уже уместен, напиши:
- Пора сделать follow-up
Укажи компанию, контекст и сколько времени прошло.
Сразу подготовь короткий естественный текст сообщения рекрутеру.
Не отправляй сообщение самостоятельно.
6. Networking Radar
Если появляется особенно интересная вакансия, попробуй определить, с кем в этой компании потенциально полезно установить контакт: recruiter, hiring manager, ML/DS lead или сотрудник соответствующей команды.
Используй только доступную тебе публичную информацию и подключённые источники. Не утверждай, что человек находится в моей LinkedIn-сети, если у тебя нет таких данных.
Для особенно сильных вакансий предложи короткое персонализированное сообщение для recruiter/hiring manager.
7. Skill Gap Radar
Анализируй требования всех релевантных вакансий, которые находишь.
Накапливай статистику по востребованным технологиям и навыкам.
Раз в неделю добавляй:
- Что происходит на рынке
Покажи наиболее частые требования среди подходящих мне вакансий и выдели навыки, которые заметно увеличили бы количество вакансий с высоким Match Score.
Не советуй учить технологию только потому, что встретил её один-два раза.
8. Salary Radar
Если в вакансиях указаны зарплатные вилки, собирай их.
Не смешивай зарплаты разных стран, валют, seniority и форматов работы без пояснения.
Раз в неделю показывай ориентир по зарплатам для наиболее релевантных мне вакансий.
9. Company Radar
Обращай внимание на компании, которые активно расширяют ML/AI/GenAI-направления.
Если появляется сильный сигнал, что интересная компания активно нанимает ML-команду, но подходящей вакансии пока нет, можешь добавить её в раздел:
- Компании, за которыми стоит следить
10. Главный принцип
Мне не нужен агрегатор вакансий. Мне нужен карьерный агент, который уменьшает количество ручной работы.
Поэтому каждое утро заканчивай отчёт разделом:
Что сделать сегодня
Выбери максимум 3 действия с наибольшей ожидаемой пользой.
Например:
Откликнуться на X - Match 94%, опубликована вчера. Написать HR из Y - после технического интервью прошло 7 дней. Принять LinkedIn-запрос от recruiter из Z и написать ему.
Формат ежедневного отчёта
- Лучшие новые вакансии - Новые сообщения и действия HR - Follow-ups - Полезные новые LinkedIn-контакты - Компании / возможности 3 действия на сегодня
Раз в неделю дополнительно:
- Skill Gap / рынок - Salary Radar
Не повторяй старую информацию без причины. Если по какому-либо источнику у тебя нет доступа, прямо скажи об этом вместо имитации проверки. Всегда отделяй факты из источников от своих предположений.
Делитесь своими фишками использования LLM-ок. Хочу украсть самые полезные
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥17💯8
Хорошей вам недели, подписчики💅
У меня неделя вот так началась.
Сначала купила на панике, потом уже задумалась фэйк или не фэйк😆
У меня неделя вот так началась.
Сначала купила на панике, потом уже задумалась фэйк или не фэйк
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥21❤9
Мне сегодня 28 лет
Еще один год успешно отсуечен, приступаю к следующему😎
Спасибо за вашу поддержку😳
P.S.
Поступила в магистратуру ИТМО на программу «Проектирование и разработка систем искусственного интеллекта»
Еще один год успешно отсуечен, приступаю к следующему
Спасибо за вашу поддержку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤38🎉12
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💅31🔥20❤8
Калибровка особенно важна, когда бизнес использует именно значение вероятности.
Например, мы хотим посчитать ожидаемый убыток:
Expected Loss = PD × потенциальный размер потерь
Тогда разница между предсказанием 0.1 и 0.8 уже имеет прямой бизнес-смысл.
Получается, универсальной «лучшей метрики» для классификации просто нет.
Если нам критично найти как можно больше positive-класса, смотрим Recall.
Если хотим минимизировать количество ложных срабатываний среди выбранных объектов, смотрим Precision.
Если нужны обе характеристики, можно использовать F1.
Если бизнес способен обработать только K объектов, смотрим Precision@K и Recall@K.
Если хотим оценить качество ранжирования по всем порогам, смотрим ROC-AUC, а при сильном дисбалансе особенно полезен PR-AUC.
Если значение предсказанной вероятности само по себе участвует в бизнес-решении, проверяем калибровку.
А если можем посчитать стоимость FP и FN, выбор модели и порога можно напрямую привязать к деньгам.
Поэтому я бы начинала выбор метрики с вопроса: что именно бизнес будет делать с предсказанием модели?
P.S.
Я напортачила с форматированием 🥲
#data_science
Например, мы хотим посчитать ожидаемый убыток:
Expected Loss = PD × потенциальный размер потерь
Тогда разница между предсказанием 0.1 и 0.8 уже имеет прямой бизнес-смысл.
Получается, универсальной «лучшей метрики» для классификации просто нет.
Если нам критично найти как можно больше positive-класса, смотрим Recall.
Если хотим минимизировать количество ложных срабатываний среди выбранных объектов, смотрим Precision.
Если нужны обе характеристики, можно использовать F1.
Если бизнес способен обработать только K объектов, смотрим Precision@K и Recall@K.
Если хотим оценить качество ранжирования по всем порогам, смотрим ROC-AUC, а при сильном дисбалансе особенно полезен PR-AUC.
Если значение предсказанной вероятности само по себе участвует в бизнес-решении, проверяем калибровку.
А если можем посчитать стоимость FP и FN, выбор модели и порога можно напрямую привязать к деньгам.
Поэтому я бы начинала выбор метрики с вопроса: что именно бизнес будет делать с предсказанием модели?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥6❤5👍3
Проходила сейчас входной тест по английскому языку для магистрантов ИТМО.
Хоть немного отмоюсь от прошлого позора…
Знаете, как-то аж полегчало, что у меня хотя бы чтение и понимание на B1.
Как собака: все понимаю, а сказать не могу🤭
Правил грамматики тоже не знаю, отвечала просто как хорошо звучит и какие устойчивые выражения уже слышала.
Пока ограничусь итмошным английским, потом уже буду думать как развивать его дальше💪
Хоть немного отмоюсь от прошлого позора…
Знаете, как-то аж полегчало, что у меня хотя бы чтение и понимание на B1.
Как собака: все понимаю, а сказать не могу
Правил грамматики тоже не знаю, отвечала просто как хорошо звучит и какие устойчивые выражения уже слышала.
Пока ограничусь итмошным английским, потом уже буду думать как развивать его дальше
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17👍10😁5💯1
Какой навык нужен для международной карьеры?
Я часто вижу одну и ту же ситуацию, когда человек — сильный специалист, у него классный опыт, хорошие проекты и экспертиза. Но когда дело доходит до международных вакансий, появляется языковой барьер.
И в итоге возможности для роста, интересных проектов и большей зарплаты остаются нереализованными.
При этом вокруг английского для работы очень много мифов. Но вот что действительно важно по моему опыту:
1. Уверенный B2 — уже достаточно
Для большинства международных вакансий достаточно уверенного B2. Не нужно говорить как носитель или знать абсолютно всю грамматику.
Важно уметь объяснить свою мысль, поддержать разговор, рассказать о своём опыте и не теряться на созвонах.
2. Не заучивать ответы, а уметь говорить
Гораздо полезнее знать ключевые фразы и уметь гибко формулировать свои мысли.
Потому что на реальном интервью или работе никто не будет задавать вопросы строго по заготовленному сценарию.
3. Практиковать именно рабочий английский
Приложения, учебники и карточки — хорошие инструменты, но сами по себе они не научат вас уверенно говорить на рабочих созвонах и проходить интервью.
Нужна практика именно тех ситуаций, которые встречаются в вашей работе: созвоны, переговоры, презентации, small talk, интервью.
И вот здесь я хочу порекомендовать вам Катю — она как раз специализируется на английском для работы и международной карьеры.
Сейчас у неё можно записаться на бесплатную консультацию, где вы сможете понять:
— какой у вас уровень английского;
— что именно мешает говорить увереннее;
— какие навыки стоит подтянуть для работы и интервью;
— над чем работать в первую очередь.
Если вы давно думаете о международной компании, но английский всё ещё кажется одним из главных барьеров — очень советую попробовать.
👉 Записаться к Кате на бесплатную диагностику можно в личных сообщениях по ссылке.
Я часто вижу одну и ту же ситуацию, когда человек — сильный специалист, у него классный опыт, хорошие проекты и экспертиза. Но когда дело доходит до международных вакансий, появляется языковой барьер.
И в итоге возможности для роста, интересных проектов и большей зарплаты остаются нереализованными.
При этом вокруг английского для работы очень много мифов. Но вот что действительно важно по моему опыту:
1. Уверенный B2 — уже достаточно
Для большинства международных вакансий достаточно уверенного B2. Не нужно говорить как носитель или знать абсолютно всю грамматику.
Важно уметь объяснить свою мысль, поддержать разговор, рассказать о своём опыте и не теряться на созвонах.
2. Не заучивать ответы, а уметь говорить
Гораздо полезнее знать ключевые фразы и уметь гибко формулировать свои мысли.
Потому что на реальном интервью или работе никто не будет задавать вопросы строго по заготовленному сценарию.
3. Практиковать именно рабочий английский
Приложения, учебники и карточки — хорошие инструменты, но сами по себе они не научат вас уверенно говорить на рабочих созвонах и проходить интервью.
Нужна практика именно тех ситуаций, которые встречаются в вашей работе: созвоны, переговоры, презентации, small talk, интервью.
И вот здесь я хочу порекомендовать вам Катю — она как раз специализируется на английском для работы и международной карьеры.
Сейчас у неё можно записаться на бесплатную консультацию, где вы сможете понять:
— какой у вас уровень английского;
— что именно мешает говорить увереннее;
— какие навыки стоит подтянуть для работы и интервью;
— над чем работать в первую очередь.
Если вы давно думаете о международной компании, но английский всё ещё кажется одним из главных барьеров — очень советую попробовать.
👉 Записаться к Кате на бесплатную диагностику можно в личных сообщениях по ссылке.
❤10💯4👍3👎3🤡1
Доброй субботы, подписчики!
Сегодня пытаюсь выбрать себе вузовское расписание на семестр.
Кто учился в ИТМО, наверняка знает, что с этим делом периодически возникают проблемки.🙄
Мне сейчас нужно выбрать основной трек обучения, несколько soft и hard предметов и уровень английского.
Есть два трека обучения, по одной дисциплине на семестр:
Трек 1. Технологии больших данных
1. Технологии хранения больших данных
2. Параллельная и распределенная обработка данных
3. Инфраструктуры больших данных
Трек 2. Разработка инструментов ИИ-систем
1. Программирование на C++
2. Аппаратные вычислители систем ИИ
3. Параллельные вычисления на CUDA
Я подумала, что так или иначе имею представление о работе с большими данными, поэтому решила, что второй трек мне будет полезнее. Особенно я жду предмет «Параллельные вычисления на CUDA». Мне кажется, это очень перспективное направление для работы с ML, особенно если хочется глубже разбираться в GPU-вычислениях и оптимизации моделей.
Есть нюанс: у меня нет опыта промышленной разработки на C++, придется как-то быстро разобраться, что да как. В 2021 году я прошла вот этот курс от Computer Science Center, на этом мои познания в C++ заканчиваются.
Я уже даже выбрала тему для своей будущей НИР. Буду писать про уязвимость в системах искусственного интеллекта - так называемый Prompt Injection.
Чувствую начало своего образовательного прайма, главное теперь продержаться два годика.🤓
Делитесь, какие курсы проходите или, может, тоже обучаетесь в магистратуре?
На фотках наслаждаюсь последними беззаботными днями.
#развитие
Сегодня пытаюсь выбрать себе вузовское расписание на семестр.
Кто учился в ИТМО, наверняка знает, что с этим делом периодически возникают проблемки.
Мне сейчас нужно выбрать основной трек обучения, несколько soft и hard предметов и уровень английского.
Есть два трека обучения, по одной дисциплине на семестр:
Трек 1. Технологии больших данных
1. Технологии хранения больших данных
2. Параллельная и распределенная обработка данных
3. Инфраструктуры больших данных
Трек 2. Разработка инструментов ИИ-систем
1. Программирование на C++
2. Аппаратные вычислители систем ИИ
3. Параллельные вычисления на CUDA
Я подумала, что так или иначе имею представление о работе с большими данными, поэтому решила, что второй трек мне будет полезнее. Особенно я жду предмет «Параллельные вычисления на CUDA». Мне кажется, это очень перспективное направление для работы с ML, особенно если хочется глубже разбираться в GPU-вычислениях и оптимизации моделей.
Есть нюанс: у меня нет опыта промышленной разработки на C++, придется как-то быстро разобраться, что да как. В 2021 году я прошла вот этот курс от Computer Science Center, на этом мои познания в C++ заканчиваются.
Я уже даже выбрала тему для своей будущей НИР. Буду писать про уязвимость в системах искусственного интеллекта - так называемый Prompt Injection.
Чувствую начало своего образовательного прайма, главное теперь продержаться два годика.
Делитесь, какие курсы проходите или, может, тоже обучаетесь в магистратуре?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥14❤8👍6💯1
Прошла первая учебная неделя...
Поделюсь с вами своими впечатлениями о начавшейся учебе.
Сходила на несколько пар, уже задали домашку.
Первая домашка: написать руками линейный классификатор и обучить его методом стохастического градиентного спуска. Я только рада, как раз хотела сама пошагово разобрать этот процесс, чтобы до конца в нем разобраться.
Вторая домашка: написать многослойный персептрон без использования библиотек PyTorch и TensorFlow и научить его классифицировать грибы.
Думаю, для меня основная сложность этих заданий - реализация градиентного спуска. Как только сделаю эти лабы, напишу пост об этом.
В среду была пара, которую я прогуляла и которую как раз препод запретил прогуливать… За семестр можно только 1 раз не прийти без уважительной причины. А она еще и очная и начинается в 17:10… Придется на нее как-то телепортироваться!
А не пошла я на нее, потому что была на Data Dojo. Сами посудите, уважительная причина прогула или нет. Все доклады я пропустила, к сожалению, потому что все время потратила на мастер-класс по изготовлению фонарей. Ни о чем не жалею! Фонарь получился очень красивый, разве что иероглифы я зеркально наклеила.
В субботу была пара по высоконагруженному программированию на C++. Задача заключается в том, чтобы писать код, а потом запускать бенчмарки и тестировать его эффективность. Надеюсь, удастся что-то навайбкодить…
Вопрос к знатокам: какую среду и компилятор поставить для разработки на C++? У меня Mac и ноут на Windows, но препод сказал, что это кринж - программировать на плюсах на винде… Честно, не горю желанием ставить виртуалку с Linux. Что думаете по этому поводу?
Из личного: в пятницу сходила на концерт китайского рэпера SKAISYOURGOD, было круто.
Для тех, кто не шарит за кисель
#развитие #жизнь_вне_работы
Поделюсь с вами своими впечатлениями о начавшейся учебе.
Сходила на несколько пар, уже задали домашку.
Первая домашка: написать руками линейный классификатор и обучить его методом стохастического градиентного спуска. Я только рада, как раз хотела сама пошагово разобрать этот процесс, чтобы до конца в нем разобраться.
Вторая домашка: написать многослойный персептрон без использования библиотек PyTorch и TensorFlow и научить его классифицировать грибы.
Думаю, для меня основная сложность этих заданий - реализация градиентного спуска. Как только сделаю эти лабы, напишу пост об этом.
В среду была пара, которую я прогуляла и которую как раз препод запретил прогуливать… За семестр можно только 1 раз не прийти без уважительной причины. А она еще и очная и начинается в 17:10… Придется на нее как-то телепортироваться!
А не пошла я на нее, потому что была на Data Dojo. Сами посудите, уважительная причина прогула или нет. Все доклады я пропустила, к сожалению, потому что все время потратила на мастер-класс по изготовлению фонарей. Ни о чем не жалею! Фонарь получился очень красивый, разве что иероглифы я зеркально наклеила.
В субботу была пара по высоконагруженному программированию на C++. Задача заключается в том, чтобы писать код, а потом запускать бенчмарки и тестировать его эффективность. Надеюсь, удастся что-то навайбкодить…
Вопрос к знатокам: какую среду и компилятор поставить для разработки на C++? У меня Mac и ноут на Windows, но препод сказал, что это кринж - программировать на плюсах на винде… Честно, не горю желанием ставить виртуалку с Linux. Что думаете по этому поводу?
Из личного: в пятницу сходила на концерт китайского рэпера SKAISYOURGOD, было круто.
Для тех, кто не шарит за кисель
❤10🤩4