Чему вы научитесь
- Структурировать ML задачу от бизнес-цели до production rollout
- Выбирать метрики, validation design и guardrails без offline-online самообмана
- Защищать trade-offs между качеством, latency, cost, privacy, reliability и time-to-market
- Проектировать monitoring, retraining, rollback и incident response для ML-систем
- Отвечать на senior ML-интервью через assumptions, risks, decision criteria и ownership
О курсе
Senior ML-интервью всё меньше похоже на экзамен по алгоритмам и всё больше - на проверку ownership. Кандидат может знать модели, метрики и Python, но провалиться, когда интервьюер просит выбрать business metric, защитить trade-off, учесть latency, compliance, delayed labels, monitoring и rollback. Модель обучена - но решение ещё не принято.
Этот курс разбирает ML-собеседование как инженерное принятие решений, а не как список вопросов и «правильных ответов». Не «какой алгоритм выбрать», а: как уточнить цель, где поставить baseline, как связать offline metric с business impact, объяснить риск стейкхолдерам и звучать уверенно при неполных вводных.
Курс рассчитан на сильных Middle/Senior ML Engineer, Data Scientist, Applied Scientist и ML Tech Lead кандидатов. Внутри - темы, которые отличают senior-ответ от middle-ответа: validation design, leakage, A/B и causality, data contracts, ML system design, batch/online/streaming inference, ranking/recsys/search, fraud/risk/ads, GenAI/RAG/LLM evaluation, MLOps, retraining, monitoring, incident response и leadership round.
Внутри: 8 модулей, 28 уроков и 70 проверяемых задач. Практика живёт прямо в Stepik: choice, matching, sorting, table и большие free-answer кейсы. Вы будете проектировать fraud scoring, recommender, ranking objective, RAG assistant, demand forecasting, monitoring plan, retraining strategy, incident triage и final decision memo.
Сквозной сценарий курса - кандидат, который уже умеет строить модели, но хочет на интервью звучать как владелец production ML-системы. Реалистичные осложнения: грязные данные, delayed labels, конфликт метрик, privacy/compliance, cost cap, p95 latency, human-in-the-loop, prompt injection, stakeholder pressure и необходимость отката. Такой же набор ограничений ждёт на реальном senior loop.
Для кого этот курс
Начальные требования
Нужен практический опыт в ML/DS: базовые модели, train/test split, метрики, feature engineering и понимание жизненного цикла модели. Курс не рассчитан на новичков без ML-базы.
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Курс проходит как тренажёр senior-интервью: короткая теория, разбор production trade-offs и 70 задач-кейсов в формате Stepik. Большие free-answer задания лучше выполнять письменно или проговаривать вслух как mock interview.
Программа курса
Что вы получаете
- 70 senior-level задач-кейсов для подготовки к интервью
- Шаблоны ответов: metric contract, validation checklist, monitoring plan, release checklist, decision memo
- Финальные mock interviews по fraud, ranking, RAG, forecasting, monitoring и launch decision