Декларация до оффера 300к+ - часть 2, Глеба чуть не разорвали на четыре части 💪

Это вторая часть декларации до оффера (первая здесь) где Глеб, мой ученик из менторства, решил перейти из бизнес-аналитики на AI-инженера и целится в оффер от 300к. Мы с ним созвонились в прямом эфире, чтобы зачикинть наш успех и проверили первую декларацию, по итогу у Глеба движение есть, но столкнулись с размытием фокуса и выполнением вообще не целевых действий

Что получилось за месяц:

• закрыл три недели программы по Python
• собрал простую связку из трёх агентов и выложил около 12 постов-отчётов вместо семи
• По его словам, на собеседованиях в аналитику раньше час ковырял простые Python-задачи с подсказками, а теперь решает за 10–12 минут
• Но на SQL пока сыпался, а ООП проскочил ради дедлайна и собирается разбирать заново

Глебушка уже с первых недель обучения на менторстве уже начинаем дрочить проект в DS, причём не у себя в ноутбуке, а перед руководством на текущей работе. Он презентовал идею RAG-системы, которая поможет находить информацию в материалах прошлых проектов компании. По итогу получил добро и респект на разработку. Пока что это не готовый сервис, но уже понятная бизнес-задача, но и не очередная хуйня, которая пойдёт в стол 🐵

Но главный проёб оказался в фокусе, Глеб нахуя-то решил приблизиться к AI через собесы на бизнес аналитика в AI проектах, а потом стать AI-инженером. Запомните, если хотите идти сразу в DS/ML/LLM/Агенты, то блять не создавайте себе трудностей, не надо создавать себе трек Нормис -> QA -> Backend -> WebCam модель -> AI-инженер, нужно сразу давать тапку в пол в одно направление. Короче, Глеб перестал тут маяться хуйнёй и пошёл делать проекты, доучивать материалы необходимые для его цели - AI-инженер до мая

На следующий месяц закоммитились

🟣 Закрыть следующие блоки: Git, FastAPI, деплой и асинхронность - и дойти до первого МОКа по питону
🔵 Собрать первую версию своего RAG-проекта - рабочий прототип, на котором можно проверить идею
🟢 Вместе с куратором Сашей расписать roadmap до оффера по месяцам: что учим, когда проверяем знания и когда выходим на рынок

пов: если Глеб это не выполнит, то закинет скидку для следующего ученика, который вступает в менторство

Полную запись созвона и сессию вопрос–ответ выложу в закрытом Telegram-канале, там подробнее разобрали личную стратегию Глеба, подготовку к собеседованиям и вопросы ребят про путь в DS/AI 👀

ЖЁСТКОЕ Собеседование по DS/ML: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC 👀

Почти час душим питона моего ученика на вопросы про метрики классификаци: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC, PR-AUC, threshold, micro/macro/weighted и задачи, которые реально могут прилететь на собесе и в классик мл, и в агентах, и в нлп. В видосе ебашу вопросы Максу → смотрим его ответ → разбираю, где норм, а где можно посыпаться

Если готовитесь к собесам в DS/ML, очень советую пройти ролик как настоящий МОК: ставите на паузу, отвечаете сами, потом сверяетесь с разбором 🚬

Смотреть: https://youtu.be/9W2KPej_L9g