Приехал с девушкой на СкВОш Целыми днями сижу за компом не отрывая своей попки от стула, поэтому решили махнуть стариной перед сном
А потом как в настоящих матриархальных отношениях, девушка приказала быть мне тарелочницей, и я
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥27😍6❤🔥5❤1😁1
Почему собеседование - это бизнес? Сходил в бизнес клубе на бизнес встречу жёстко поговорили про бизнесовый маркетинг в бизнесе. На самом деле, посидели офигенно, инсайтов налутал на пару постов вперёд, потом ещё с партнёром жёстко погуляли по городу, обсудили зловещие планы о захвате всех бигтехов, чтобы наши слоны ещё больше офферов получи - в общем, зачилились знатно)
На второй фотке с партнёром целуемся кста, с Серёгой, не геи
А то попку надо выгуливать и не уходить в рабочий запой, поэтому кайф выбираться на такие мероприятия и получать инсайты, которыми я здесь делюсь с вами. Например, то что этап трудоустройства - это тот же самый маркетинг
То есть у тебя есть точно такая же воронка, как у любого бизнеса:
отклики и резюме
HR-скрининг
техничка
финал
оффер
Найм - это маркетинг, то есть у тебя есть точно такая же воронка с конверсиями, и продукт в ней - ты сам
Я всегда смотрел на собес как на переговор двух бизнесов: ты партнёр, который пришёл сказать "у меня скилл, у вас боль, давайте посчитаем сколько денег я вам принесу", а не проситель, который умоляет "возьмите меня". Поэтому на каждый собес надо приходить заряженным, не уставшим студентом после пары, а челом, который пришёл закрывать сделку и сейчас будет жёстко разъёбывать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥15🔥8❤6😁2🥰1
Найм в 2026 - ЛЛМ дрочит на ЛЛМВышла недавно статья про найм в эпоху ИИ. Ребята проверили гипотезу: если твоё резюме скринит LLM-ка (а её сейчас юзают почти везде, где идёт массовый найм - бигтехи привет), будет ли она объективно его оценивать? Ответ: не будет, НО будет любить резюме, которые написаны/полизаны другой LLM, и душить те, что написаны живым человеком руками
Цифры из статьи:
🟣 кандидаты с резюме, прогнанным через LLM, проходят шортлист на ~60% чаще, чем такие же по уровню кандидаты с человеческим текстом🟡 сильнее всего страдают рукописные резюме в бизнес-сферах - sales, accounting и подобное🟢 LLM-ки буквально узнают "свой стиль" и подсознательно его подкручивают
Это называется self-preference bias - модель в роли судьи отдаёт предпочтение тому, что выглядит как её собственная генерация, короче делает самоотсос. В ресерче про это знали уже давно, но именно в найме на масштабе никто это не мерил. А теперь померили, и получили вот эти 60%
Но на самом деле - это не страшно, а даже хорошо для вас
Я в постах сто раз говорил: найм - это маркетинг и игра по правилам. Не справедливость, не честная оценка знаний, а воронка с конверсиями. Так вот, эта статья - буквальный научный пруф под мой тейк. На этапе выбора резюме у тебя сидит не человек, а LLM-ка. Поэтому нам надо ей угодить - в гайде по написанию резюме я подробно описал как это сделать, после этого можете посёрчить с ЛЛМ-кой, как более лучше можно сделать ваше описание. Поэтому пользуйтесь и экспериментируйте!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤12🔥8❤🔥5😍2🥰1
Стал больше работать, ничего не делая У меня часто бывало так, что когда я ничего не делал - в голове орало "ты чё, скуф, поднимай свой анус и иди работать". Кончено, я себя слушал, вставал и шёл работать. Ну я же машина для убийств, мне не страшны переработки думал я.
А потом в какой-то момент заметил, что КПД у меня скатился в говно. То есть тупо смотрю в код, читаю одно и то же предложение по 5 раз, не могу собрать нормальную мысль на простой ответ ученику. Грубо говоря, я как модель, которую переобучили - вроде сижу за столом 12 часов, а полезного - нихуя
И вот тут до меня дошла очень простая мысль: если измерять эффективность от 1 до 10, то условно работа без отдыха - это 6, а работа с отдыхом - это 9. То есть ты за меньшее время закрываешь больше задач, ЕСЛИ периодически отключаешь голову. Моё открытие в том, что 90% получается не перестав отдыхать, а наоборот - встроив отдых как обязательную часть рабочего процесса
Что мне реально помогло: я перестал воспринимать отдых как "ну если время останется". Сейчас отдых для меня - такой же слот в графике, как встреча к примеру. Не выполнить нельзя. И сверху ещё трекаю своё состояние: как я после бани, как после плойки, как после прогулки
Прям буквально замечаю - после Х на следующий день работаю лучше. И мозг постепенно перестаёт орать "ты ленивый кусок массы" и наоборот начинает просить эти слоты сам, потому что видит, что они работают.
Чем я лично восстанавливаюсь:
🟣 баня🟢 зал🔵 плойка и настолки с пацанами🟡 путешествия🔵 ну и конечно же пенсионерские прогулки с своей женщиной🟢 сон - база, без него остальное вообще не работает
До сих пор иногда ловлю себя на мысли "ну ещё одну таску перед сном и вот-вот ляжем спать" и одёргиваю - я с этим тоже до конца не справился, мы все в процессе
А вы как восстанавливаетесь? Что у вас в топе - закидывайте в комменты, гляну для себя новые идеи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤22🔥8❤🔥5🍌2👍1🥰1😁1
Как я вырос в DS и чем сейчас занимаюсь? Разбирал со своей девушкой вещи перед отъездом во Вьетнам. Нашёл свои старые тетрадки с первого курса. Пробило на ностальгию и начал вспоминать, а как я дошёл до такой жизни, думаю новым читателям тоже будет интересно почитать и познакомиться со мной:
Сейчас у меня:
🟣 доход больше 1 млн рублей в месяц🟢 два растущих бизнеса (менторство и B2B SaaS)🔵 команда из 10 человек🟡 растущее менторство (более 200 ребят в базе)🟣 Senior-позиция в Точке с зп ~400к
Плюс регулярно работаю со своим наставником, хожу на встречи бизнес-клубов, общаюсь с людьми сильно выше себя, путешествую и хочу пожить во Вьетнаме/Тайе и других странах
Цель на ближайшие два года - точно 24/7 быть в энергии, а для этого как инструмент: выйти на 5 млн чистыми в месяц, радовать родителей, семью, свою любимую женщину, путешествовать и жить кайфово, а не просто стать скуфом с пустыми глазами
Главное, что я понял за это время: стартовать можно вообще с любого уровня - не из идеального города, не с идеальной школы, не с идеальной башкой и не с идеальными обстоятельствами. Выбраться и взъебать реально, но быстрый рост появляется не от мотивации на 3 дня, а от дисциплины, нормального окружения, энергии и честного взгляда на себя: где тупишь, где боишься, где сливаешься, а где тебя реально прёт. Вот в этом, по итогу, и есть вся база для меня)
Решил сегодня поделиться личным, поставьте 🔥, если тема интересна - дам свой взгляд, как быстро расти с нуля, даже если сейчас кажется, что всё хуёво, тоскливо и грустно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥115❤15❤🔥8😁3👍2
Audio
как быстро расти с нуля, даже если сейчас кажется, что всё хуёво, тоскливо и грустно Разобрал три проблемы, в которые сам попадал: бесконечная подготовка вместо выхода к рынку, метание между направлениями и подмена результата активностью. Плюс рассказал, как нашёл для себя DS, почему оффер - на самом деле система, и как проверять, что ты реально двигаешься, а не просто занят
00:00 — начинать отсюда
00:15 — вопросы и страхи, с которыми я стартовал
01:05 — моя точка А: маленький город, обычная семья и не топовый вуз
01:48 — как я нашёл для себя Data Science
02:12 — Ошибка №1
03:16 — почему найм кажется чёрной коробкой
04:02 — как декомпозировать путь до оффера
05:45 — Ошибка №2
06:54 — почему важно чётко определить цель
07:35 — как понять, какое направление тебе подходит
08:36 — Ошибка №3
10:26 — как проверять реальное продвижение к офферу
11:11 — метрики, план-факт и фидбэк
12:05 — три главные проблемы на пути к росту
12:25 — как выбрать перспективное направление
13:46 — как выстроить систему: роль, точка А, roadmap и проекты
15:08 — почему люди вокруг ускоряют твой рост
16:44 — главное резюме: ловушки, система и окружение
17:56 — что вынести из подкаста и как поделиться своим опытом
18:32 — финал
Хочу услышать ваши проблемы, с которыми вы сталкиваетесь, в комментах)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21🔥19❤🔥9🥰1
Data Science в 2026: рынок умер или ты просто смотришь не туда? Снял новый ролик на YouTube, где по разобрал, что сейчас реально происходит в DS, куда ушли деньги и почему одни забирают офферы, а другие годами остаются в поиске
Коротко, что внутри:
Если ты сейчас вкатываешься в Data Science, ищешь оффер или хочешь вырасти дальше - ролик точно стоит посмотреть.
Залетай: https://youtu.be/xmJ-RFWZ0vA
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤10❤🔥8🔥8🥰1😁1
Почему самые умные новички чаще всего сидят без оффера Вот этот коммент попал прямо в боль новичков, очень много умных и системных ребят смотрят на DS/AI в 2026 году, видят все эти страшные слова: LLM, RAG, пайплайны, агенты, тервер, линал, матан и думают: «Так, ну сначала надо выучить всю математику на уровне мехмата, потом прорешать 300 задач, потом прочитать пару книжек про анальное распределение Ивана Золо, потом уже, может быть, начну писать первую модельку»
На самом деле, это ловушка-джовушкера (ебать я старый)
Я сам закончил МИРЭА на прикладную инфу, где всего лишь выучил матан первого семестра, потому что дальше я просто перестал понимать: это не физтех, не ШАД, не какой-то элитный завод по производству гениев. В универе тоже смотрел на ребят из условного физтеха и думал: «ну всё, эти кабаны точно заберут рынок, а я кто вообще такой»
По итогу сейчас я руковожу проектами, в 22 года являюсь сеньором, работаю в Точке с ЗП ~400к и параллельно готовлю ребят с нуля к найму в DS на своём менторстве.
И вот что я понял: подход «сначала выучу всё идеально, а потом пойду в практику» убивает карьеру ещё до её старта, пока ты прячешься за учебниками и говоришь себе «ну вот ещё базу добью и начну кодить», менее правильные, но более дерзкие и борзые ребята уже собирают кривые проекты, ловят СВОИ РЕАЛЬНЫЕ ошибки, исправляют их, ходят на собесы и забирают офферы
Да, математика нужна, но не в формате «годами дрочить линал в вакууме, чтобы однажды заслужить право сделать fit/predict». Это как смотреть гайды на ютубе по качалке, питанию и сну, но дрочить письку каждое утро под рилсы, а на завтрак кфс заебенить, то есть фактической пользы ноль, а занимаешься совершенно не целевыми действиями
Более эффективный путь другой: сразу лезешь в практику, делаешь проекты, обсираешься, плачешь, потом разбираешься, где реально не хватает базы, и добираешь её точечно, а не наоборот. Вот этот коммент настолько хорошо подсветил главную проблему новичков, что я решил не ограничиваться постом и сел готовить большое видео
Там разберу:
Короче, будет мясцо, видео уже в работе, поэтому работаем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1❤21🔥11❤🔥8🥰1😁1
За что в DS/AI реально платят 300к+ в 2026 В прошлом посте писал, что вдрачивать учебники по матану - это путь в никуда, но давайте чуть приземлимся в текущий рынок и посмотрим, за что вообще сейчас платят деньги
Многие до сих пор живут в 2021 году, где можно было выучить Python, чуть-чуть SQL, сделать fit/пердикт, закинуть пару учебных проектов в резюме и ждать, пока тебе прилетит оффер - сейчас уже такого нет, на дворе 2026 год
В 2026 году бизнесу не нужен человек, который просто знает машинное обучение. Ему нужен человек, который может взять боль бизнеса и превратить её в техническое/продуктовое решение - и это очень большая разница, которую начинающие, да и порой бывалые ребята не понимают
Бизнесу плевать, насколько виртуозно ты выводишь разные анальные формулы на листочке. У бизнеса болит другое:
И вот тут появляется нормальный AI/DS-инженер и говорит не:
«Здравствуйте, я знаю линал, тервер и градиентный бустинг,
«Я могу собрать RAG/агента/ML-пайплайн, который закроет вот эту конкретную дыру, сократит ручную работу и сэкономит вам деньги,
И именно за то, что вы избавили бизнес от каких-то болей, заработали или сократили косты, и дают вам деньги
И тут неприятная мысль для новичков: классический джун в формате «возьмите меня, я буду учиться за ваши деньги и мыть полы» рынку всё меньше и меньше нужен. ИИ уже сейчас пишет базовый код (а порой пиздец не базовый), чинит простые баги, делает документацию и собирает прототипы быстрее среднего джуна и порой даже мидла, который три часа пьёт кофе и смотри рилсы в туалете офиса. Но всё же это ещё не значит, что джунам конец и надо ложиться в гробик.
Это значит, что заходить на рынок с позицией «я пока ничего не умею, но очень хочу развиваться» - слабая стратегия. Нужно сразу учиться мыслить как инженер, который понимает задачу, задаёт вопросы и доводит решение до результата. Поэтому все дружно выходим из парадигмы «я выучил DS» в «у вас есть боль, я знаю, как её закрыть через AI»
Поэтому и появляются офферы на 250к, 300к, 400к+, потому что людей на стыке бизнеса и AI всё ещё мало. Большинство либо просто кодит, не понимая зачем, либо красиво рассуждает про бизнес, но руками ничего собрать не может, а на текущем рынке деньги лежат посередине: где ты можешь поговорить с бизнесом, понять боль, собрать решение на LLM/RAG/Classic ML/агентах и не оподливиться на проде
Короче, это и есть рынок DS/AI в 2026, когда мы уходим из разрада «я выучил матан, дайте оффер и
Следующий пост будет про реальный кейс ученика, который заходил почти с нуля и не пошёл по пути вечного джуна, а сразу начал думать через бизнес-результат
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤29🔥10❤🔥7👍1🥰1
Оффер на 315к за 3 месяца: студент сразу прыгнул на Middle ML-Engineer и не оподливился В прошлом посте говорил, что в 2026 году деньги в DS/AI платят не за пустую дрочку с моделями, а за умение решать бизнес-задачи
Как и обещал, реальный кейс слона (больше кейсов тут кста): обычный студент с ПМИ, немного поработал в аутсорсе со своими ребятами из вуза, но понял, что ничего особо жирного там не светит
И в какой-то момент принял решение: в пизду стажёрство и джуна, иду сразу на мидловскую позицию. Мощно и круто сделать такое решение, но без системы - это просто способ красиво обосраться. Поэтому мы начали не с «верь в себя, братуха», а с нормальной и системной работы
Что делали на менторстве:
По итогу: оффер на 315к gross за 3 месяца в Суточно.ру на позицию Middle ML-Engineer
Сейчас он уже работает, вкатился в команду, доход вырос, темп жизни поменялся, и человек сам пишет очень базированную мысль: вся наша жизнь - это обучение модельки, ошибки делать не страшно, потому что именно они потом дают хорошие метрики, то есть большие бабки
Кто-то скажет: Дима, ну ты пиздун, это невозможно, это всё
Поэтому Валера будучи студентом ПМИ залутал оффер на 315к gross в суточно.ру с помощью чётко выстроенной системы: роадмап по материалам, МОКи, фокус на реальные собесы и понимание, как продать свой опыт рынку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13❤🔥6🔥6🍌1
Анальный матан в DS/AI не нужен Много вопросов слышу от ребят про матёшу и много кто думает, что она нужно глубокая и задротская. Лично меня олимпиады по математике всегда пугали, сидят какие-то гении, которые траву даже не трогали и женщин не нюхали, решают Высшую пробу, берут всерос, в уме перемножают матрицы, а моя последняя выигранная олимпиада - Русский медвежонок, и то тяжело было на ней
Поэтому для старта в DS/AI и выхода на 300к+ тебе НЕ нужна академическая математика.
Тебе нужно ровно столько, сколько спрашивают на собесах и потребуется на работе - это зачастую базовый матан:
• Важно понимать, как работают матрицы, как они умножаются и складываются - вообщем разные операции над ними
• Точно не надо решать интегральные уравнения, тебе буквально надо будет просто понять, что такое производная, что такое градиент, и как в целом работают функции (как бы их почувствовать надо)
• Нужно понимать идею градиентного спуска: модель ошиблась, посчитала loss, чуть подкрутила веса, снова ошиблась, снова подкрутила
Это нужно, потому что бизнес спросит: «А твоя модель вообще работает?»
И ты должен показать цифры: accuracy, precision, recall, F1 на A/B тестах, а в А/Б тестах используют статистику. Там тоже немного и не особо тяжело, за неделю-две можно освоить.
И всё, буквально не надо год учить матан перед первым кодом. Если ты не идёшь в ресёрч и в HFT, то выдрачивать матан тебе не надо. Слоны на менторстве учат матан примерно неделю: не дрочим академическую теорию годами, а берём то, что реально пригодится на проектах, собесах и работе
Если даже ты бедный гуманитарий, то боятся матан точно не стоит, а стоит выучить то, что спрашивают на собесах, но там учится за 7-14 дней буквально.
Итог:
В DS/AI матан нужен, но его стоит углублять сугубо от задач, которые ты решаешь. Поэтому если ты не идёшь в DS/AI только потому, что «я плохо знаю матан» - скорее всего, проблема не в матане, а в том, что ты сикаешь в штанишки (это норм, я сам так делал)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19❤8🤩7🥰1
Оффер на 290к gross за 6 месяцев: тестировщик перешёл в ML/Data Science и забрал полную удалёнку Мой слон пришёл ко мне в 29 лет тестировщиком. До этого прошёл курсы, пару месяцев сам искал работу в ML, но упёрся в классическую стену: знания вроде есть, а как продавать опыт рынку - хз
Главный запрос был: толковое резюме, пиздатые проекты и нормальная подготовка к собесам. И ещё у него был типичный затык многих ребят: казалось, что сначала надо разъебать весь матан, тервер, линал, а уже потом аккуратно идти в ML... тихо, не спеша
И давай мы ему объяснять, что рынок устроен по другому: матан нужен, но на базовом уровне, а на собесах важнее другое: понимать модели, метрики, алгоритмы, уметь рассказать опыт, не мычать на неудобных вопросах и показать, что ты можешь решать задачи бизнеса
Что делали:
По итогу: 3 месяца подготовки, 1.5 месяца собесов - и оффер на 290к gross, полная удалёнка, рост зарплаты больше чем в 2 раза (больше кейсов тут кста)
И самое базированное в отзыве даже не про деньги, а вот это: «страха больше нет»
Чтобы вы также разносили собесы, скоро для вас будет дроп видоса, где разберу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21🔥10❤🔥4🥰1