Как собеседоваться в DS, если тебе страшно (ч1): Катастрофизация 🧠

50 откликов, одно приглашение, обосрался на собесе - цитата моих студентов. Также мне много ребят писали в лс со словами: "хочу прокачать собеседования, а то хз что там вообще делать". Поэтому проблема есть, сейчас разберёмся.
Самый главный инсайт, что проблема в основном не в знаниях - ты градиентный спуск объяснишь да и на питоне сможешь напишешь. А проблема в том, КАК ты ходишь на собесы.

Я дам три конкретных инструмента, которые это меняют, а сегодня - первый

Вот три цитаты из опросника. Три разных человека:
🟣 «Боюсь, что на собесе спросят то, чего я не знаю» - новичок
🟡 «Навыки прохождения собесов атрофировались» - свитчер, работает, но в другой области
🔵 «Подаваться на senior - а вдруг не соответствую?» - парень с опытом в DS

Три разных человека, а одна и та же хрень - страх.

Знаешь, что происходит в твоей голове? Ты видишь вакансию на HH, и начинается: «А вдруг спросят то, чего не знаю → завалюсь → значит тупой → зря учил → никуда не устроюсь → бомж» Это штука называется катастрофизация. Мозг берёт нормальную ситуацию и строит цепочку кошмаров до самого дна. Каждое звено типа логичное, а вся цепь - полная залупка.

У меня ученик был - сеньор ML-инженер, 3 года опыта, опыт в продакшене. Месяц не мог откликнуться на вакансию, потому что в голове насрано: «А вдруг задачу не решу - и поймут, что я ненастоящий сеньор». Три года в проде и боится, что ненастоящий 💀

Димасик, что же делать? Дай себе 10-15 минут, возьми бумагу, ручку и честно для себя докрути цепочку до конца: "завалил собес → не позовут → пойдёшь на следующий → и там завалил → ещё раз пойдёшь". В чём катастрофа-то? Ведь тебя никто не расстреляет. Конец - это не «бомж». Конец - это «пойду на ещё один собес».

Ещё очень важная информация, к которой я сам долго шёл, собес - это не экзамен на тупость, это проверка совместимости. Не взяли - не значит «ты плохой или тупой». Значит вы просто не подошли друг другу, как на свидании 🤷

Конкретика перед следующим собесом:
1️⃣ Бери блокнот, пиши свою цепочку страхов буквами и своей рукой. «Чего боюсь? Что будет, если это случится? А потом?» Дойди до конца - увидишь, конец не конец света
2️⃣ Дыхание «квадрат» за 5 минут до созвона: вдох 4 секунды → задержка 4 → выдох 4 и так три раза (спина болеть не будет). Возможно, звучит глупо, но мне и моим ребятам помогло, решать тебе)

У меня самого куча страхов и проблем было и на старте, и в росте и сейчас особенно, с которыми я каждый день сталкиваюсь - и это нормально. Главное тут то, что ты предпринимаешь, чтобы их решить. В этом посте дал вам пул инструментов, которыми сам пользуюсь и пользовался активно, всегда пожалуйста)

Как собеседоваться, если тебе страшно (ч2): страха нет, я его убил 🚂

В предыдущем посте мы разобрались, почему мозг делает из собеседования катастрофу, а сегодня переходим конкретно к собесам

Стандартная схема: человек ходит на собесы один. Если завалил, то грустит, а если прошёл, то кайфует, но опыт и вопросы остаются только у него. Каждый следующий кандидат наступает на те же грабли 👎

Если все попрут напролом поодиночке - проиграют все, а если договорятся - каждый уйдёт в плюсе. К типичным собесам это применяется один в один.

Паровозим 🤝
Находишь 2-3 слонов (однокурсников, кентов из чатов, кого угодно), которые тоже ищут работу, и теперь вы одна дружная команда, которая ходит по очереди в разные компании. После каждого собеса скидываете в общий чат инфу: какая компания, позиция, какие вопросы задали, что ответил, где обосрался

Один сходил в Яндекс - принёс вопросы по ML System Design. Второй в Тинькофф - задачки по A/B тестам. Третий в Сбер - насуетил SQL и feature engineering.

А теперь цифры 📈
Ты один ходишь на 1-2 собеса в неделю, за месяц - это 4-8 наборов вопросов.
Паровозик из трёх человек, где каждый ходит по 2 раза в неделю - это 24 набора вопросов за месяц. По итогу ты покрываешь рынок в 6 раз быстрее 🤯

Не для кого ни секрет, что в основном во всей индустрии найм такой, что вопросы повторяются: MLSD кейсы, SQL таски, тервер - всё одно и то же, зачем узнавать о них во время собеса, если можно буквально перед ним? После второй недели в паровозике вы будете знать 80% вопросов на рынке и при этом очень классно подтянете теорию (у меня так было, кста)
Много ребят на моём менторстве так сделали: за месяц прошли ~20-30 собесов на нескольких людей. К концу месяца двое уже были с офферами, третий забрал свой через неделю. И теперь уничтожают задачи и приносят деньги бизнесу

Твой план на сегодня:
1️⃣ Напиши трём знакомым DS-никам: "Ходишь на собесы? Давай паровозиком делиться вопросами"
2️⃣ Создай ТГ-чат или гугл табличку формата: дата, компания, вопросы, где поплыл.
3️⃣ Самое тяжёлое - это попасть на один и тот же собес. Тут есть два совета: у вас должен быть +- одинаковый опыт, который конвертит на созвон с HR, а также большой набор вакансий куда вы ходите, так выше шанс что множества буду пересекаться
3️⃣ Договоритесь на минимум 2 собеса в неделю. Даже если вака не идеальная - это ценные данные для вашего паровозика.

Дима, фуууу, ты врёшь компаниям, это не честно, засунь баклажан себе в жопу! Мой ответ прост: мне похуй
Тебе всё равно придётся учить эти трансформеры и алгоритмы (плюс основная доля вопросов есть в инете ну или в этом ботике). Но ты хотя бы будешь точно знать, ЧТО учить. Компании, которые спрашивают не типичные вопросы, они не боятся паровозов, потому что каждый собес для них - это конкретные вопросы по личному опыту (уважение таким).

Также есть компании, которые годами не меняют свои вопросы, и я честно сам в ахуе от этого. Они должны закладывать это в риск, потому что это нормально, что люди делятся вопросами, чтобы облегчить себе жизнь. И если что, то компании ровно так же и поступают, но только в других проявлениях: общаться с стартапом с целью его купить, узнать всё о нём, потом игнорить и выпустить ровно такой же продукт через несколько месяцев - так делает Шмяндекс по рассказам моих товарищей из сферы.

Почему ты до сих пор без оффера на 300к? 🤔

Новый ролик на ютуб, где разобрал 5 ловушек, в которых вкатуны хоронят годы жизни и миллионы недополученных рублей

Коротко о чём там:
🔵 Почему вечные студенты с 50 курсами проигрывают наглым пацанам с кривым кодом
🟣 Зачем ты третий месяц выводишь формулу Байеса, если рынку на это похуй
🟢 Почему твоя мл-модель всё равно стоит ровно 0 рублей
🟡 Как хайп на LLM мешает тебе стать нормальным инженером
🔵 И почему сказки про «стань DS за 3 месяца» - это чистый развод

Если узнаешь себя хотя бы в одной - у тебя могут быть проблемы, но они решаемые

Ссылка на видос: https://youtu.be/0KUXzS3OSN4
Посмотри и напиши в комменты, какая ловушка пугает больше всего 👇

Оффер на 315к за 3 месяца в Суточно ру: из обычного студента в Middle ML-Engineer 🐵

Многие сидят на парах в универе, думают что вот-вот что-то произойдёт, и оффер сам прилетит в личку. Но реальность такая: ничего не произойдёт, пока ты сам не начнёшь двигаться

Сегодня расскажу кейс моего слона, который учился на ПМИ, немного поработал в аутсорсе с ребятами с вуза, но понял - ничего особенного там не светит. Плюс личная жизнь подкинула пендель, и он принял решение: нахуй стажёрство и джуна, иду сразу на мидла 🚬

И залетел ко мне на менторство

Что мы сделали:
1️⃣ Жёсткие МОКи на каждом созвоне: команда задавала самые каверзные и вонючие вопросы, которые могли бы заставить снять трусы на реальном собесе. Тем самым прокачали знания + стрессоустойчивость - чтобы на настоящем собесе он чувствовал себя как дома
2️⃣ Проработали резюме до мяса: он начал глубже понимать, как устроены системы, что прокачало его и помогло на текущем месте работы сразу влиться в коллектив
3️⃣ Выстроили стратегию захода сразу на мидла: без лишней возни со стажировками и джуновскими позициями

Итог:
🟣 За 3 месяца менторства получил оффер на 315к gross - Middle ML-Engineer в Суточно.ру
🟢 Работает уже более 3 месяцев, доход вырос в разы, жизнь кардинально поменялась
🟡 Сам написал: "вся наша жизнь - это по сути обучение модельки, бояться совершать ошибки не страшно, потому что именно из-за них ты можешь в будущем получить хорошие метрики (то есть большие бабки))))" - это база, постоянно через эту призму живу

Больше отзывов в этом канале, если чувствуешь забуксовку по офферу, то пиши сюда

Как собеседоваться в DS, если тебе страшно (ч.3) - учимся не мычать на собесах 😐

В прошлых частях рассказал про свои методы борьбы со страхом, которые я сам применяю, и как наиболее эффективно проходить собеседования. А сегодня расскажу про то, что может быть раковой ошибкой на собесе - подготовка к софтам...

Моя ситуация: я как-то собесился на валютную удалёнку, я довольно таки хорошо технически прокачался. На техничке всё кул, а потом HR мне говорит: «Почему меняете работу?». А я что-то и пуньк и среньк на этот вопрос и понял, что надо что-то менять с софтами. Ну и по итогу я понял, что из-за моего гавно-ответа я был послан. И эту же ошибку замечаю у многих моих учеников, поэтому давайте её разберём 🔫

Многие думают, что выдрочив все алгосы и всю техничку, то будут проходить все собесы - это не так, рынок на самом деле другой. Рынку ещё нужны твои софты: как ты умеешь слова в предложении складывать, как ты выглядишь, как конфликты решаешь и вообще на каких движениях живёшь - это активнее набирает обороты с появлением вайб-кодинга

Разбираем на примере, вопрос: «Почему вы меняете работу?»
❌ «Хочу больше денег» → HR: уйдёт от нас, когда предложат на 20к больше
❌ «Начальник - мудак» → HR: будет жаловаться на наших менеджеров
✅ «Перерос текущий грейд, хочу более сложные задачи в ML» → HR: мотивирован, хочет расти
✅ «Ищу команду, где data science в продакшене, а не в презентациях» → HR: знает, чего хочет

Обязательно заходи сюда и запоминай: больше таких каверзных вопросов и ответов на них у меня в этих постах (1 часть, 2 часть) 🕺

Итог:
Я сам два слова мог связать на собесе - это нормально. Главное это то, как ты работаешь с своими ошибками. Поэтому советую тебе почитать два предыдущих поста про мои личные наблюдения, к чему пришёл и чему учу людей.

Встал, Claude Code, рилсы, спать - Типичный день ML-инженера 🧠

Меня часто спрашивают: «Дима, а чем вообще целый день занимается ML-инженер? Просто сидит код пишет?». Я действительно удивился, что очень много таких вопросов ко мне прилетает, а значит давайте расскажу, чтобы у вас была картинка - что вас ждёт, когда залутаете оффер. А для тех кто уже с опытом, думаю будет интересно сравнить свой день с моим описанием.

Утро ⌛️
Обычно ML-инженеры встают часов в 11, или же за 10-15 минут до дейлика. У кого-то дейлик может длиться 10-20 минут, а у кого-то и час, что полный пиздец я считаю. Дейлик - короткий созвон, где каждый говорит, что делал и где застрял. В моей текущей компании (Точка Банк) слава богу такого нет, у нас мега адекватный лид, который проводит 2 созвона в неделю и всё хорошо идёт

Рабочий день 💻
Представим, что вам въебали какую-то задачу на спринт. Спринт - это обычно две недели, за которое ты должен сделать инкремент (микро-релиз) в продукте/приложении. Но так как DS/ML мир не предсказуем, то очень часто бывает так, что ты не успеваешь выполнить все задачи в срок
Зачастую это из-за плохого планирования, но иногда задача просто оказывается сложнее, чем ты думал на старте - и это нормально

Окей, а что конкретно происходит в рабочем дне?
У тебя есть задача, и ты заходишь в свою среду разработки и начинаешь писать код. Сейчас это в основном делается через всякие Cursor, Claude Code - я лично Claude Code пользуюсь. Ты буквально задаёшь задачу, поясняешь, как грамотнее всего сделать, и он тебе выдаёт имплементацию. Но тут очень важно - проверяй, что он тебе выдал. Пробегись глазами по коду, в нужных местах поредачь. ИИ делает, а ты думаешь - базовая база ☝️

Порушу миф многих новичков: основная масса работы - это не код 🫠

И вот тут будет открытие для многих: огромная часть времени уходит на общение с бизнесом и на работу с данными. Делегировать код ИИ - это одно, а вот работать с данными - это тяжёлая и важная задача, всё равно надо ручками поковырять. Я бы сказал 80% всей работы - это работа с данными: чистка, проверка, анализ, графики, перекидывание туда-сюда, пук и среньк. А написание самой модели - это буквально оставшиеся 20% (кста, на многих курсах вам покажут только эти 20%, а про остальное - тишина)

Ещё бывает прилетает ревью 👀
Сидишь кайфуешь, пишешь код - тут бац, в Mattermost/Slack прилетает уведомление, что кто-то из команды написал изменение в код и тебе нужно посмотреть, всё ли корректно: смотришь бизнес-логику, технические моменты, пишешь комментарии. Код ревью - очень важная штука, потому что у меня лично часто бывало, что я мог какую-то штуку в коде забыть, а мне лид потом пизды давал за это, а код ревью помогает это избежать

Вечер 👻
Часов в 6-7 заканчиваешь основную работу и приходишь к своим вечерним рутинным вещам: погулять, потренить, сходить куда-то, в плойку зарубиться - как у всех нормальных людей. Я обычно выхожу на прогулку, пишу посты, делаю сценарии для видео - короче, тоже кайфую

Рассказывайте, как у вас выглядит ваш день. Новичкам точно будет интересно послушать слонов индустрии 👦

С нуля на 300к vs опыт в DS - и не могут найти работу 😐

У меня ученик был - официант, нулевой IT-опыт, сам говорил "всё о чём я мечтал - устроиться хоть куда-нибудь, хоть джуном за 80 тысяч". Через несколько месяцев менторства залутал оффер на 305к как NLP Data Scientist 🤝

И при этом мне регулярно пишут ребята с опытом в DS, которые месяцами сидят без офферов. Это не вкатуны и не новички, это люди которые уже в профессии, и у них не получается получить офферок

Как-то противоречиво можно подумать, но оба варианта существуют прямо сейчас на рыночке 2026 года. И это не рынок плохой - это конкретный механизм расслоения

Чо происходит 🚨
Раньше аналитик делал три вещи - получал задание от бизнеса, писал SQL, возвращал число, очень грубо говоря, это был человек-машинный интерфейс, то есть аналитик переводил с бизнес языка на SQL-язык и отдавал кабан-кабанычу на стол. А сейчас в 2022-2026 всякие Сэмы Альтманы решили дропнуть GPT-like модели, которые является переводчиком между бизнес-языком и техническим языком. То есть эту роль AI забирает полностью, и это норм, так как LLM справляется с этим быстрее и повышения не просит 🤷

Окей, а что мне тогда делать?
ЛЛМ-ки хороши в пространстве решений, то есть они хороши отвечают на вопрос "Как?" - сделать фичу, исправить баг, построить сайт, но плохи в доменных специальностях и плохо отвечают на вопросы "Что?/Зачем?" - что мы решаем? зачем бизнесу это нужно?

Я это вижу на собесах у своих: при прочих равных, те кого берут - первым делом спрашивают, интересуются бизнесом, задают вопросы: "зачем вам эта модель?". Те кого не берут - сразу лезут в код. Разница не в знаниях, разница в подходах к решению задач: одни сразу ебашут модель, а другие видят, что проект не прибыльный и даже не начинают его делать 😐

И вот тут важно - это расслоение не фиксированное, каждый может перейти в пространство проблем и думать уже над улучшением бизнеса в контексте DS. Тот официант не был гением, он просто начал делать и думать вместо того чтобы имитировать делание. Я сам прошёл через этот этап и даже тяжело не было, так как мне самому всегда нравится задавать такие вопросы, поэтому страха нет

А что ещё поменяется в мире трудоустройства в DS мы обсудим уже завтра: 7 апреля в 19:00 по МСК мы с Сашей Ледовским - ex-lead DS в Авито, сейчас Head of AI в ecomm стартапе - разберём на эфире что реально происходит на рынке. Обсудим зарплатные вилки, кто нанимает, куда всё катится. Саша видел найм с обеих сторон стола и ему есть что сказать 🎹

Если нравится такие движения, то ставьте 🔥🔥🔥

Делаю кое-что новое и мне оч нужна ваша помощь ☺️

Сейчас полностью пересобираю программу менторства - хочу сделать путь до оффера в DS/AI быстрее, конкретнее и с результатом с первого месяца. Чтобы сделать это максимально точно хочу лучше понять, кто меня читает, на каком вы этапе и что для вас сейчас важнее всего.

Собрал короткую анкету, для вас займёт 2-3 минуты. Это реально поможет мне сделать продукт сильнее, а вам - хорошая саморефлексия, где вы сейчас находитесь в теме DS/AI. Также проведу 5 бесплатных стратегических сессий один на один среди тех, кто заполнит анкету, а в конце после скину бонус в виде материалов из менторства 😳

На созвоне:
🟣 разберу твою ситуацию
🔵 покажу конкретный план, как зайти в Data Science / AI и выйти на доход от 300к
🟡 расскажу, что реально нужно, чтобы получить оффер, а не просто «выучить Python»

👉 https://forms.gle/U71DbCK1ZpLD6WpY9

PS: Летим с Джефри на остров, буду оттуда проводить вам эфир сегодня)