#1 Как стать ML инженером, про быстрый рост в направлении и продуктивность в работе

Добро пожаловать в первый выпуск нашего подкаста, посвященного уникальным карьерным путям в IT! Гость первого выпуска это молодой, но уже опытный ML инженер - Кирилл Косвинцев. Открыв разговор с вопросов об учебе в школе и университете, поговорим о поступлении в университет, составлении резюме и важных этапах университета, которые играют важную роль в карьере ML инженера.Погружаясь в опыт первых работ и процесс становления тим лидом, мы рассмотрим стек знаний для устройства на первую работу в области data science и machine learning. Пофилософствуем о курсах и эффективности процессов в ml-командах.Новые истории от молодых специалистов ждут вас в следующих выпусках, подписывайся на нас, чтобы не пропустить:Сайт подкаста: https://experience.mave.digital/Анонсы и еще всякое: https://t.me/experience_itИнстаграм* Руслана: https://www.instagram.com/_maslennikov/Инстаграм* Кирилла: https://www.instagram.com/opyat_rano_vstavat/*запрещен на территории РФТайм-коды:0:00 - Вступление3:06 - Про школу6:02 - Советы по составлению резюме для совсем новичков8:04 - Про поступление11:50 - Полезность универа и что бы поменял12:47 - О специальностях с физикой14:31 - Как учился в универе16:04 - Как делал лабы за деньги и почему это круто19:20 - Отзыв о курсах ЯП и как устроился на первую работу24:37 - Философствуем о курсах27:25 - Стек знаний для устройства на первую работу дата саентистом33:08 - Про первую работы и как стал тим лидом36:07 - Как выглядит работа DS и ML инженеров44:40 - Вторая работа: ML, бэкенд, менеджмент49:07 - Про SCRUM53:10 - Поиск новой работы и чем занимался на проекте59:14 - Состав ml-команды и неэффективность процессов1:07:20 - Маленькие компании vs Корпорации1:09:35 - Как жить и работать эффективно1:17:39 - Про медитацию и випассана1:20:50 - Послание себе1:23:14 - Ставьте лайки и подписки