Многие ML-инженеры (инженеры машинного обучения) сталкиваются с одной и той же ситуацией: опыта становится больше, задачи — сложнее, а следующий карьерный шаг так и не происходит Специалист уверенно работает с моделями, строит пайплайны (конвейер обработки данных), участвует в экспериментах, решает задачи своей команды. Но вакансии уровня ведущего специалиста или руководителя команды требуют опыта с системами и направлениями, которых в текущем проекте просто нет. Поэтому многие делают ставку на дальнейшую специализацию: изучают новые архитектуры, глубже погружаются в модели и совершенствуют текущие навыки. Но проблема в том, что переход на следующий профессиональный уровень часто связан не столько с углублением существующих компетенций, сколько с их расширением. На более высоких позициях ценится не только умение обучать модели, но и понимание прикладных ML-систем: рекомендательные системы, ранжирование, эксперименты, MLOps (сопровождение машинного обучения), динамическое ценообразование и другие прикладные задачи, напрямую влияющие на продукт и бизнес. Поэтому дополнительное обучение для опытных специалистов часто становится способом получить опыт в областях, до которых сложно дотянуться в рамках текущего проекта. Этой задаче посвящен курс Валерия Бабушкина «Продвинутое машинное обучение» от karpovꓸcourses. Его особенность в том, что программу не обязательно проходить целиком. Можно выбрать только те блоки, которые нужны именно сейчас: рекомендательные системы, ранжирование, MLOps, A/B-тестирование, uplift-моделирование (моделирование прироста эффекта) или динамическое ценообразование. Такой формат позволяет изучать только те компетенции, которые действительно нужны для следующего карьерного шага, экономя и время, и ресурсы на лишние учебные блоки. Выберите направления, которых сейчас не хватает для интересующих вас ролей, а по промокоду JUNML15 получите скидку 15%: https://clc.to/erid_2W5zFJD9PUm Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFJD9PUm