сценарий 01
С нуля или после курсов
Непонятно, что учить, какие проекты делать, какие знания реально актуальны и востребованы. Нет уверенности, что изученной базы достаточно для собесов/работы.
Менторство по ML:
вместе к твоей цели
Помогаю освоить ML, перейти из смежной IT-роли или вырасти до middle/senior через системную подготовку, практику, ML System Design, мок-собеседования и разборы реальных кейсов.
Без обещаний «волшебной таблетки» для всех. От меня системный подход и все инструменты для получения оффера, с тебя желание и дисциплина.
(0)обо мне
Александр Локис
Senior ML Engineer @ WB, ex T-bank, Kontur
ML / NLP / LLM / RecSys
Ментор по Data Science и ML
Автор материалов по ML, собеседованиям и ML System Design
(1)точка а
Кому подходит
Сначала фиксируем текущий уровень, цель и ограничения. Потом собираем план на ближайшие недели: темы, задачи, проекты, проверки, резюме, моки и подготовку к рынку.
сценарий 02
Переход из другой области
Есть аналитика, разработка, наука или другой бэкграунд. Нужно понять, что переносится в ML, а какие пробелы мешают выйти на рынок.
сценарий 03
Рост грейда или смена сферы ML
Нужно усилить профиль, закрыть ML System Design, NLP/LLM/RAG, подготовиться к более сильным интервью и переговорам. Перейти из classic ML в NLP/LLM.
сценарий 04
Точечная подготовка к собеседованиям
База уже есть, но нужен разбор конкретной зоны роста: ML System Design, резюме, тестовое собеседование, hard skills, проект, стратегия поиска или подготовка к конкретной вакансии.
(2)почему не самому
Где ломается самообучение
Материалов много — понимания прогресса нет
(I)Можно месяцами смотреть курсы, читать статьи и решать задачи, но так и не понимать: что действительно важно для собеседований и работы, а что — просто информационный шум.
Иллюзия понимания ломается на практике
(II)Пока нет code review, ML System Design кейсов и живых технических вопросов — реальный уровень остаётся непонятным. Настоящие пробелы становятся видны только через практику и обратную связь.
Между pet-project и production — большая пропасть
(III)Обучить модель в ноутбуке недостаточно. В реальной работе приходится учитывать качество данных, latency, стоимость, поддержку, ограничения бизнеса и работу в команде. Этому почти невозможно научиться в одиночку.
Офферы получают не только за знания
(IV)Даже сильные кандидаты часто проваливают собеседования из-за слабой коммуникации и неумения объяснять свои решения. Важно не только знать ML, но и уметь аргументировать trade-offs, презентовать свои идеи и уверенно проходить технические обсуждения.
(3)зоны роадмапа
Не очередной роадмап с набором лекций, а системное обучение под твою цель
зона 01
База ML
Изучаем инструментарий и закладываем фундамент. Python, математика, Classic ML: линейные модели, деревья, ансамбли, метрики, кластеризация
зона 02
Специализация
Продвинутые блоки: DL, основы CV, NLP, LLM, RAG и AI Agents. А также mlops, recsys и др. Отдельный фокус обучения — блок ML System Design.
зона 03
Практика
По каждому блоку есть практическая задача, приближенная к рабочей: от предобработки данных и обучения моделей до оценки качества, merge request, code review и обратной связи.
зона 04
Рынок и адаптация
Резюме, самопрезентация, моки, отклики, переговоры, оффер и первые рабочие месяцы.
(4)как устроено обучение
загрузка блока
Система подготовки, заточенная под результат.
(5)кейсы учеников
загрузка блока
Кейсы: работа и результат.
(6)условия
Форматы и цены
Честно про результат
Я не гарантирую оффер, потому что результат зависит не только от ментора: важны стартовый уровень, регулярность, рынок, английский, качество откликов и готовность проходить собеседования.
Что я могу сделать — убрать хаос, собрать индивидуальный план, дать практику, обратную связь, подготовить резюме, проекты и натренировать интервью.
Что потребуется от тебя
Менторство не работает в пассивном режиме. Нужно выделять время, делать задания, писать код, читать материалы, задавать вопросы, дорабатывать резюме, откликаться и приносить собеседования на разбор.
Я даю систему, опыт, обратную связь и сопровождение. Но пройти путь вместо тебя невозможно.
Обсудить на бесплатном созвонеНажимая кнопку и переходя к общению в Telegram, вы можете передать персональные данные. Их обработка осуществляется в соответствии с Политикой обработки персональных данных и Согласием на обработку персональных данных.
Формат 01
долгосрочное сопровождение
Сопровождение до оффера
Полная поддержка: обучение, собеседования, испытательный срок
Оплата
базовая часть
10 000 ₽ / месяц
первая работа в ML
220% от месячного net-оффера
повышение грейда
150% от месячного net-оффера
(постоплата разбивается на несколько месяцев)
Формат 02
точечный запрос
Разовые консультации
Подходит, если у тебя уже есть конкретный запрос: нужна консультация или тестовое собеседование по ML System Design.
Оплата
10к / час
(7)faq
Что происходит на вводной встрече?
Разбираем твою стартовую точку, цель, сроки, ограничения, доступное время и карьерную гипотезу. После встречи должно быть понятно, подходит ли формат сопровождения и какой следующий шаг выглядит реалистичным.
Также я отвечу на любые твои вопросы по сфере и обучению.
Как долго длится обучение? Сколько занимает процесс собеседований и поиска работы?
Разброс большой: у всех разный бэкграунд, дисциплина и темп обучения, поэтому я не обещаю лёгких офферов за 3 месяца. В среднем путь с нуля занимает 5–9 месяцев: кто-то проходит быстрее, примерно за 4 месяца, кому-то нужен год.
Поиск работы тоже индивидуален. Иногда оффер приходит после первых собеседований за 1,5 недели, иногда поиск занимает несколько месяцев. В среднем я закладываю около 2 месяцев.
Сколько времени нужно уделять учебе в среднем в неделю?
Я рекомендую уделять обучению не меньше 20ч в неделю, иначе процесс сильно затянется и то, что ты уже пройдешь, будет забываться. Причем желательно выделять на обучение даже больше.
Конечно, я имею в виду не 2-3 часа перед сном уставшим после работы, а именно продуктивные 20 часов в неделю.
Есть ли ограничения на количество созвонов и сообщений в Telegram?
Ограничений нет: можно писать вопросы в чат в удобное время. По выходным ответы могут приходить дольше, но сам формат не ограничивает количество сообщений.
По индивидуальным созвонам тоже нет жёсткого лимита: если нужен разбор, выбираешь слот. Это сохраняется и во время реальной работы.
Будут ли проходить тестовые собеседования?
Да, их будет очень много, по каждому блоку роадмапа, по всем темам, по ML System Design, по твоему резюме и самопрезентации.
Есть ли поддержка во время испытательного срока?
Да, полная поддержка во время первых месяцев работы. Есть вопрос — пишешь в Telegram. Нужно созвониться и обсудить задачу или где-то помочь — в первом приоритете ставится созвон именно с теми, кто сейчас закрывает испытательный срок.
Будет ли коммьюнити учеников?
Да, в сообществе проводятся регулярные групповые созвоны в дополнение к 1:1. Ребята созваниваются между собой, а внутри доступны записи собеседований: уже сотни разборов в бигтех и на валютную удалёнку.
Нужно ли техническое образование?
Нет, это совсем необязательно вопреки устоявшемуся мифу, что без профильной вышки в ML никак — сейчас уже другие времена, на диплом никто не смотрит. Не скажу, что прям совсем не влияет, скорее наличие высшего будет плюсом, но не обязательным критерием.
Если я живу не в Москве? Есть ли возможность устроиться за валюту зарубеж?
В Москве жить необязательно, хотя готовность к офису или гибриду в столице существенно расширяет воронку вакансий. IT и ML-команды часто нормально смотрят на удалённую работу, особенно если ты остаёшься на территории РФ.
Также я помогаю ученикам выходить на валютную удалёнку: работу в зарубежных компаниях за доллары или евро. Здесь местоположение влияет ещё меньше.
(8)манифест
Это не курс и не обещание лёгкого оффера.Это системная работа.
Если нужен лёгкий результат без работы, формат не подойдёт. Если ты готов разбирать ошибки, сдавать практику и готовиться к рынку системно, начнём с диагностики и честной точки А.
Нажимая кнопку и переходя к общению в Telegram, вы можете передать персональные данные. Их обработка осуществляется в соответствии с Политикой обработки персональных данных и Согласием на обработку персональных данных.