ML System Design: как проходить собеседования в Big Tech

Чему вы научитесь

• Декомпозировать любую бизнес-задачу в ML-систему
• Задавать правильные вопросы на старте задачи
• Проектировать архитектуру ML-системы end-to-end
• Понимать и применять ключевые trade-offs (latency, cost, accuracy)
• Строить data pipeline, feature pipeline и training pipeline
• Проектировать online и batch inference
• Учитывать caching, fallback и reliability
• Внедрять мониторинг, drift detection и retraining
• Уверенно проходить секцию ML System Design на собеседованиях

Наши преподаватели

Программа курса

Что вы получаете

• 🧠 180+ задач по ML System Design
• - реальные вопросы с собеседований
• - уровень: middle+ → senior
• - покрывают весь pipeline ML-систем
• 🧩 Готовые фреймворки
• - универсальный алгоритм проектирования ML-систем
• - чек-листы и структурирование ответа
• - шаблоны для собеседований
• ⚙️ Практические подходы
• - как выбирать архитектуру
• - как балансировать trade-offs
• - как не “сломать” систему в проде
• 🧪 Финальная практика
• - несколько полноценных задач на проектирование ML-системы с нуля
• - приближено к реальному интервью
• 🧑‍🏫 Поддержка и обратная связь
• - проверка решений
• - разбор ошибок
• - детальная обратная связь

Сколько стоит обучение

Часто задаваемые вопросы

Расскажите о курсе друзьям