Для работы Привет, меня зовут Ислам, я практикующий специалист в области Data Science. На данный момент работаю Senior ML-инженером в отделе развития искусственного интеллекта в Сбере. До этого работал в ВК. Я имею большой опыт в DS и прохождении интервью на middle/senior позиции в топ - российских Big Tech компании. Я помогаю студентам и разработчикам пройти путь от базовых концепций до уверенного владения продвинутыми ML-инструментами. Моя цель - не просто дать теорию, а сделать вас конкурентоспособным кандидатом, который пройдет собеседование и начнет зарабатывать. ML и DL без глубокого понимания теории остается лишь набором знаний каких-то фактов, в которых ты не ориентируешься. Я на понятном и доступном языке буду объяснять материал, в результате чего ты начнешь видеть суть вещей и глубоко понимать машинное и глубокое обучение. Мой опыт из многочисленных собеседований в различные топ-российских компаний позволяет мне давать тебе реальные практичные кейсы и теорию. Чему вы научитесь на практике: — Machine Learning: от линейной регрессии до ансамблей и бустинга. Научимся строить модели, которые реально работают в продакшене, а так же исчерпывающе их понимать. — Deep Learning: нейронные сети, трансформеры, CV и NLP — не просто «посмотрим код», а разберем архитектуру и напишем свою. — Продвинутые бизнес-инструменты: ранжирование, uplift-моделирование, динамическое ценообразование. Это то, за что компании платят Senior-специалистам. — Математика под капотом: эконометрика, A/B-тестирование, статистика — чтобы вы не просто нажимали fit/predict, а понимали, почему модель ошибается. — Алгоритмы и структуры данных: без них не берут в топ-компании. Подготовим к техническим собеседованиям на 100%. - ML-design для собеседований. Как проходят занятия: — 70% времени — разбор теории без занудства, с визуализациями и понятными аналогиями, кодим и решаем реальные задачи (Kaggle, ваши проекты, бизнес-кейсы) под изучаемую тему. — 20-30%— разбираем вопросы из собеседований по изучаемой теме, решаем и изучаем алгоритмы и структуры данных. Разбираем домашку. — 0-10% — разбор вакансий, собеседований , составление резюме, и «подводных камней» на пути к офферу. Для кого: — Новички, которые хотят войти в IT с сильной базой. — Junior-специалисты, которым надоело топтаться на месте и хочется быстрого карьерного роста. — Аналитики и разработчики, желающие перейти в DS/ML. ?? Формат: онлайн индивидуально или в мини-группах. ?? Результат после обучения: портфолио из 3–5 проектов, прокачанный GitHub и четкое понимание, как расти до Senior.
Для работы Теория вероятностей и Математическая статистика для Machine Learning: Работаю 5+ лет в сфере ML (Computer Vision), где особо не использовал методы из твимс в силу специфики проектов. При этом я не заканчивал чисто направление CS в университете и не было углубленного изучения конкретных подходов из твимс (бакалавр: Инженер-конструктор систем управления, магистратура: Цифровые системы управления в ИТМО) 1) Нужно разобраться и вспомнить базу по ТВИМС (развить интуицию и понимание) 2) Научиться применять методы статистики в анализе алгоритмов машинного обучения (выделить особо важные направления в теории для решения прикладных задач) 3) Научиться правильно проводить A/B, A/A тесты (+понять что это и как с этим работать)
Для работы Теория вероятностей и Математическая статистика для Machine Learning: Работаю 5+ лет в сфере ML (Computer Vision), где особо не использовал методы из твимс в силу специфики проектов. При этом я не заканчивал чисто направление CS в университете и не было углубленного изучения конкретных подходов из твимс (бакалавр: Инженер-конструктор систем управления, магистратура: Цифровые системы управления в ИТМО) 1) Нужно разобраться и вспомнить базу по ТВИМС (развить интуицию и понимание) 2) Научиться применять методы статистики в анализе алгоритмов машинного обучения (выделить особо важные направления в теории для решения прикладных задач) 3) Научиться правильно проводить A/B, A/A тесты (+понять что это и как с этим работать)
Для себя Мне нужен человек, который поможет научиться использовать топовые ИИ для оптимизации бизнеса, с именно практической помощью, не просто посмотреть видео уроки Актуальный уровень выше среднего
Для себя Готовлюсь к собеседованию на аналитика в команду работает с кредитным скорингом. Одно из требований - понимать принципы классического ML. Хочу углубить сввои знания в этой теме за несколько занятий. Интересно узнать какие подходы из классического ML лучше всего подходят для кредитного скоринга, про метрики, про отбор и анализ признаков, что-то еще важное, что нужно для общего понимания
Для себя Ищу ментора, нужно сопровождение от начала пути до получения оффера. Оплата только после трудоустройства, процент от оффера обсуждаем. Опыт прохождения технических собеседований и фундаментальная база имеется.
Для работы Окончил курс на Skillbox по профессии «Machine Learning Engineer» в январе 2026 года. Сейчас хотелось бы найти ментора-практика, с которым мы изучили бы данное направление с 0, чтобы я смог трудоустроиться
Решение домашнего задания Написать код на python для парсинга новостного сайта (заготовка скрипта имеется), построить на этих данных 2 модели машинного обучения (обязательно логистическая и любая другая), подобрать гиперпараметры, рассчитать accuracy, сделать вывод.
Для работы Помочь обучить ml модель Данные готовы, нужно подобрать оптимальные параметры, добиться более высокого precision и recall Данные на руки дать не могу Сложность в том, что надо предсказать маленький процент (1-2%)
Для зачета Здравствуйте! Ваш контакт дали в университете, Вы помогли однокурсникам с подобными заданиями. Можно отправить на почту задание? [Телефон скрыт] [Email скрыт]
Для себя Экспертиза работы, рецензия для ВКР Требования к рецензенту: Обязательное - наличие научных публикаций. С опытом от 3 лет: • научные сотрудники; • ведущие эксперты / ведущие специалисты; • руководители; • обладатели степеней и научных званий
Для работы Необходимо подготовить к секции ML System Design (преимущественно по computer vision). Проверить текущие знания и задать план того, как проходить секцию.
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в России?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на июнь 2026 года составляет 68
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора машинное обучение?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 709.48 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход