//shamil.ai
ГлавнаяПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПольза
Бесплатная диагностика
ПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПользаДиагностика
Classic ML
Deep Learning
NLP
LLM
RecSys

Доводим до офферав ML — под ключ

Находим белые пятна в твоей подготовке, закрываем их и выводим на оффер от 300 000 ₽ за 4–6 месяцев. Пять моков, легенда и резюме — с тобой до выхода на работу.

  • 100+учеников в программе
  • 48дней — медиана поиска оффера
  • 330кмедиана оффера на руки
  • 400к+рекордный оффер на руки
Бесплатная диагностикаПроверить уровень за 12 минут

На сентябрь осталось 12 мест из 20

12 историй с цифрами — офферы в Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, WB

Куда выходят и за сколько

Цифры — с реальных офферов учеников: срок считается от старта менторства

  • 313к235 дней до оффераБез коммерческого опыта
  • 400к250 дней до оффераСмена стека / специальности
  • 382к249 дней до оффераСмена стека / специальности
  • 350к312 дней до оффераС коммерческим опытом
  • 350к210 дней до оффераБез коммерческого опыта
  • 300к343 дня до оффераС коммерческим опытом

«30+ собесов — и Шамиль был рядом до конца.»

400к на рукиПисал бэкенд на Java, в ML опыта не было совсем

«Через месяц захотел всё бросить — Шамиль вытащил.»

382к на рукиГод в финтехе на бэкенде, «пилил бек за 100к джуном»
Все истории с цифрами

Подойдёт ли тебе ML и с какой точки идти — видно за 12 минут

Вопросы с реальных собесов, радар по восьми осям и честный срок до оффера. Без регистрации.

Проверить уровень

На сентябрь осталось 12 мест из 20

Вся внутрянка менторства

Платформа, моки, легенда и комьюнити — за три минуты

Платформа shamil.ai: каталог курсов
Видео о менторстве3:00

Кому подойдёт менторство

Неважно, с какой точки стартуешь — маршрут строится под неё

  • 4–6 месяцев

    С нуля

    Не работал в IT или работал вне разработки: завод, наука, универ, смежная профессия

    Что получишь:
    • Полный трек: Python и алгоритмы, математика, классический ML
    • Больше времени на базу — дальше идём тем же маршрутом, что и все
    • Проект в портфолио, из которого потом собирается легенда
  • 3–5 месяцев

    Из смежного IT

    Бэкенд, фронтенд, аналитика, тестирование: код есть, продакшн видел, ML — нет

    Что получишь:
    • Python-блок сжимаем или пропускаем — проверяем на тех-скрининге
    • Упор на ML, DL и целевое направление: NLP, LLM или RecSys
    • Легенда переупаковывает твой опыт под ML-роль, а не обнуляет его
  • 2–4 месяца

    Уже в ML

    Работаешь ML-инженером, но упёрся в грейд и зарплату

    Что получишь:
    • Диагностика показывает, что именно режет тебя на техничках
    • System Design, highload и глубина по направлению
    • Легенда и переговоры по офферу — за счёт них обычно и растёт вилка
  • 2–4 месяца

    Смена специализации

    3+ года в одном стеке и хочешь перейти: например, из NLP в RecSys или из CV в LLM

    Что получишь:
    • Добираем целевой стек вглубь, база не переучивается заново
    • Моки — сразу в формате нового направления
    • Легенда пересобирается так, чтобы прошлый опыт работал на новую роль

Не уверен, какой у тебя уровень?

12 минут теста — радар по восьми осям и три главных пробела

Пройти диагностику

Что обычно останавливает

Частые сомнения перед стартом — и что с ними на самом деле

Если начинаешь с нуля

  • Уже поздно, рынок забит джунами

    Забит рынок джунов после курсов, которые не могут объяснить, почему их модель работает. Вакансии под людей, которые понимают, что делают, по-прежнему не закрываются. Диагностика покажет, как далеко ты от этой планки, ещё до оплаты.

  • Я не математик и без профильного диплома

    На собесах в ML не спрашивают диплом: смотрят, объяснишь ли ты, как работает бустинг, и как ты рассуждаешь над задачей. Математику закрываю пятью авторскими курсами — линейная алгебра, теорвер, оптимизация через визуализации и пошаговые выводы, без учебника Тихонова.

  • Страшно идти на собеседование, поплыву

    До первого боевого собеса ты пройдёшь пять моков со мной, каждый с записью и разбором: где ответ засчитали бы, а где нет. Плюс предмоки с учениками и банк из 300+ вопросов от 25 компаний. Формат перестаёт пугать, когда он привычный.

  • Нет денег на менторство

    Предоплата от 60 000 ₽, её можно разбить на 2–3 части без переплаты. Остальное платишь после выхода на работу из новой зарплаты. Нет оффера — нет постоплаты.

Если уже пишешь код

  • Я и так всё знаю, зачем мне ментор

    Возможно. Поэтому первый шаг — диагностика, а не продажа. Если она покажет, что пробелов нет, скажу прямо: тебе нужен не ментор, а хороший список вакансий. Обычно она показывает другое.

  • Не хочу проходить курс заново

    И не будешь. План строится вокруг твоих пробелов: на тех-скрининге при старте смотрим, что ты уже знаешь, и сильные темы пропускаем. Поэтому у людей с опытом путь заметно короче — сильные доходят до оффера за 2–2,5 месяца.

  • Боюсь уходить с текущей работы

    И не надо. Большинство учеников совмещают: реально нужно 8–10 часов в неделю, расписание подстраиваю под твою загрузку. На рынок выходим, когда ты готов, а с работы уходишь уже с оффером на руках.

  • Не умею торговаться, беру что дают

    Переговоры по офферу проходим вместе: как оценить предложение, что просить и как сравнивать, если офферов несколько. Это отдельный этап «Хака собесов», и обычно он даёт ощутимую прибавку к первой цифре.

Почему не получается выйти в ML

Материалов сегодня достаточно

Как правило, не хватает:

  • Плана обучения: что учить и в каком порядке

  • Обратной связи от того, кто сам проходит собесы

  • Практики на задачах с реальных интервью

  • Понимания, что реально спрашивают на рынке

Узнать, чего не хватает именно тебе

12 минут, до 24 вопросов с реальных собесов — и радар по восьми осям

Job offer
Яндекс
ML Engineer
Job offer
Т-Банк
ML Engineer
Job offer
Сбер
ML Engineer
Job offer
ВТБ
ML Engineer
Job offer
Wildberries
ML Engineer
Job offer
Ozon
ML Engineer

Поэтому я собрал систему, которая довела до оффера уже 100+ учеников. Доведёт и тебя

Как устроено менторство

Помимо ментора ты получаешь платформу, комьюнити и систему моков — всё это работает на оффер

Шамиль Нуркаев, ментор по ML

Шамиль

ML Engineer в бигтехе: поиск, рекомендации, production ML. Сам прошёл 80+ собесов и веду каждого ученика до оффера лично

Больше обо мне
  • 100+ участников

    Учебная группа

    100+ человек, которые прямо сейчас учатся: вопросы по блокам, отчёты, разборы моков, боталки по NLP и RecSys

  • 5моков
    MLML+DLNLPцель

    Пять моков и предмоки

    Собес в реальном формате после каждого блока, а перед ним — прогон с другими учениками

  • Платформа shamil.ai

    23 курса: лекции, конспекты, ДЗ на Colab, тесты и вопросы с реальных собесов

  • 50+ участников

    Группа выхода на рынок

    «Хак собесов»: под каждый собес своя тема — анонс, вопросы, запись и разбор. Плюс вакансии паровозом и банк 300+ вопросов

Как мы доводим до оффера

  • Код, структуры данных и задачи с LeetCode к каждой лекции

    Темы:

    • Структуры данных и то, где они реально нужны
    • ООП и организация кода проекта
    • Окружение, зависимости, работа с ноутбуками
    • Отдельный сборник лекций — писал сам
    • К каждой лекции задачи на LeetCode по теме
    • Разбор решений: сложность и как рассуждать вслух

    Закрепляем:

    Задачи с LeetCode по темам лекций, разбор решений на созвоне

  • Pandas, статистика и математика, объяснённая по-человечески

    Темы:

    • Pandas: агрегации, джойны, чистка данных
    • Разведочный анализ и проверка гипотез
    • Метрики, которые понимает бизнес
    • Линейная алгебра
    • Теория вероятностей и статистика
    • Оптимизация и градиентный спуск
    • Через визуализации и пошаговые выводы, а не как в учебнике Тихонова

    Закрепляем:

    Разбор датасета: гипотезы, метрики, выводы

  • Самый длинный блок: классика целиком и два мока из пяти

    Темы:

    • Линейные модели и регуляризация
    • Метрики и честная валидация
    • Работа с признаками, утечки данных
    • Решающие деревья и случайный лес
    • Бустинги: CatBoost, LightGBM, XGBoost
    • Подбор гиперпараметров без магии
    • Дисбаланс классов и подбор порога
    • Почему ROC-AUC врёт, а PR-AUC — нет
    • Как объяснять выбор модели бизнесу

    Закрепляем:

    ДЗ на Google Colab по всему блоку + тест по теории

  • Нейросети и PyTorch: обучение, диагностика, эмбеддинги

    Темы:

    • Цикл обучения и что делать, когда лосс расходится
    • Регуляризация, аугментации, ранняя остановка
    • Диагностика: переобучение против недообучения
    • Эмбеддинги и свёртки
    • Трансформеры как фундамент следующего блока

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • От классического NLP до файнтюна, в конце — выбор направления

    Темы:

    • Предобработка и векторные представления текста
    • Классические модели и где они всё ещё выигрывают
    • Классификация, извлечение сущностей, поиск
    • Файнтюн под задачу и оценка качества
    • Attention-маски и внутреннее устройство — спрашивают почти всегда
    • В конце блока выбираем направление: LLM или RecSys

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • Рубеж: собираю резюме на метриках и легенду на 40+ страниц

    Темы:

    • У каждого своя — под бэкграунд и целевое направление
    • Проекты с метриками, эксперименты и альтернативы
    • Факапы и доведение до прода: деплой, инференс, латенси
    • Резюме на цифрах, а не на списке обязанностей
    • Прогон легенды передо мной и перед другими учениками

    Закрепляем:

    Резюме и легенда, с которыми выходишь на рынок

  • Целевой блок доучиваешь параллельно с собеседованиями

    Темы:

    • RAG: индекс, top-k, реранк
    • Агенты и промптинг под задачу
    • Файнтюн и оценка качества генерации
    • Латенси и стоимость инференса
    • Что profiling показывает раньше, чем интуиция
    • Кандидатогенерация и ранжирование
    • Метрики рекомендаций и офлайн-прокси

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • Выход на рынок: разбор каждого собеса и торг за оффер

    Темы:

    • Чаты под вакансии и анонсы собеседований
    • Разбор каждого пройденного собеса со мной
    • Если отклики идут плохо — разбираем и добиваем
    • Банк 300+ вопросов из 25 компаний
    • Записи реальных интервью других учеников
    • Переговоры и торг за условия
    • Сравнение нескольких предложений

    Закрепляем:

    Медиана поиска у учеников — 3–4 недели

Подробнее о программе

Что именно ты прокачаешь

  • Линейная алгебра
  • SQL
  • Pandas
  • Алгоритмы и LeetCode
  • Статистика
  • Python
  • Deep Learning
  • PyTorch
  • Gradient Boosting
  • A/B-тесты
  • Метрики
  • Feature Engineering
  • Оптимизация
  • Теорвер
  • Classical ML
  • Computer Vision
  • ML System Design
  • LLM и агенты
  • Трансформеры
  • NLP
  • RecSys
  • Файнтюн LLM
  • RAG
  • Spark и Big Data
  • Docker
  • Git и код-ревью
  • MLOps
  • Легенда и резюме
  • Торг за оффер
  • Хак собесов

Что именно ты прокачаешь

  • Линейная алгебра
  • SQL
  • Pandas
  • Алгоритмы и LeetCode
  • Статистика
  • Python
  • Deep Learning
  • PyTorch
  • Gradient Boosting
  • A/B-тесты
  • Метрики
  • Feature Engineering
  • Оптимизация
  • Теорвер
  • Classical ML
  • Computer Vision
  • ML System Design
  • LLM и агенты
  • Трансформеры
  • NLP
  • RecSys
  • Файнтюн LLM
  • RAG
  • Spark и Big Data
  • Docker
  • Git и код-ревью
  • MLOps
  • Легенда и резюме
  • Торг за оффер
  • Хак собесов

Истории учеников

Куда выходят: Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, Wildberries, Ozon, МТС и удалёнка за рубежом

  • Job offer
    313к на руки
    ML Engineer
    ML

    Оффер 313к на руки за 235 дней

    Без коммерческого опыта

    Пришёл к Шамилю заводчанином с зарплатой 80 тысяч в регионе — сейчас смог перебраться в Москву, и доход вырос более чем в четыре раза.

    Читать историю
  • Job offer
    400к на руки
    ML Engineer
    NLP/LLM

    Оффер 400к на руки за 250 дней

    Смена стека / специальности

    Я прошёл более 30 собеседований, пока не нашёл подходящий оффер. И Шамиль остался со мной до конца.

    Читать историю
  • Job offer
    382к на руки
    ML Engineer
    ML

    Оффер 382к на руки за 249 дней

    Смена стека / специальности

    Через месяц захотел всё бросить, но Шамиль поддержал. Стал конспектировать темы от руки — и начал реально разбираться.

    Читать историю
  • Job offer
    350к на руки
    ML Engineer
    NLP

    Оффер 350к на руки за 312 дней

    С коммерческим опытом

    Сам я на hh почти не откликался: HR писали в телеграм сами. Часто отмечали, что резюме круто составлено.

    Читать историю
  • Job offer
    350к на руки
    ML Engineer
    ML

    Оффер 350к gross за 210 дней

    Без коммерческого опыта

    Главной проблемой было полное отсутствие собеседований. После того как составили резюме, почти каждый отклик стал заканчиваться приглашением.

    Читать историю
  • Job offer
    300к на руки
    ML Engineer
    ML

    Оффер 300к на руки за 343 дней

    С коммерческим опытом

    Когда стало понятно, что я просто боюсь собеседований, запланировали созвон один на один — и Шамиль как дипломированный психолог снял все страхи.

    Читать историю
Посмотреть все истории

Выбери формат, который тебе подходит

Три формата участия. Чем меньше предоплата, тем больше постоплата после оффера — соотношение настраивается под тебя

На сентябрь осталось 12 мест из 20

  • Лайт

    100 000 ₽

    единый платёж, без постоплаты

    Рассрочка 0% на предоплату

    Все материалы, идёшь сам

    Что входит:

    • платформа shamil.ai: 23 курса, конспекты, ДЗ на Colab, тесты;
    • вопросы с реальных собесов в конце каждого урока;
    • банк 300+ вопросов из 25 компаний и записи моков;
    • комьюнити 100+ и группа «Хак собесов».

    Без:

    • обратной связи и созвонов со мной;
    • моков, легенды и разбора собесов.
  • Менторство

    Популярный

    от 60 000 ₽

    + постоплата 100–175% оффера на руки

    Рассрочка 0% на предоплату

    Обратная связь, моки и легенда до оффера

    Что входит:

    • всё, что в «Лайте»;
    • диагностика и персональный трек под твой старт;
    • проверка ДЗ и обратная связь по каждому блоку;
    • пять моков со мной и предмоки с учениками;
    • резюме, легенда и разбор каждого реального собеса;
    • сопровождение до оффера и 90 дней после.
  • Индивидуально

    от 100 000 ₽

    + постоплата 110–175% оффера на руки

    Рассрочка 0% на предоплату

    Я веду тебя один на один на каждом шаге

    Что входит:

    • всё, что в «Менторстве»;
    • личный созвон со мной каждую неделю плюс внеплановые по любой теме;
    • максимальный приоритет: отвечаю первым, в рабочее время — в течение часа;
    • код, проект и портфолио разбираю лично, а не через бадди;
    • дополнительные моки по запросу, без лимита;
    • переговоры по офферу веду с тобой лично до подписания.
Условия оплаты

Тариф Менторство

Выбери популярный вариант или настрой соотношение предоплаты и постоплаты ползунками

100 000 ₽
60 000 ₽160 000 ₽

Предоплату можно разбить на 2–3 части в рамках месяца, без переплаты. Условия обсуждаем при фиксации тарифа.

Постоплата130%
100%140%175%

от месячной зарплаты по офферу — чем больше предоплата, тем меньше процент

Что остаётся тебе после офферапри оффере 330 000 ₽ на руки: первые 3 месяца у тебя 187 000 ₽ в месяц, дальше вся зарплата твоя
187 000 ₽ в месяц

Окупится за 1,6 месяца на новой работе при оффере 330 000 ₽ на руки, дальше ты в чистом плюсе. Всего 529 000 ₽: предоплата 100 000 ₽ + постоплата 429 000 ₽ (130%).

Зафиксировать условия

Постоплата — частями до 3 месяцев, уже из новой зарплаты.

Оффер задерживается — продолжаем работать без доплат.

Всё фиксируется договором-офертой, без мелкого шрифта.

Ответы на вопросы

  • Нет. Программа начинается с диагностики уровня, а первый модуль закрывает Python, SQL и алгоритмы с самых основ. Если опыт уже есть, диагностика покажет, какие темы можно пройти быстрее, и план строится вокруг твоих пробелов, а не с нуля.

  • Можно, и таких учеников много: с завода, из аналитики, после универа с нулевым багажом по ML. Разница с самостоятельным стартом в том, что ты сразу идёшь по проверенному маршруту, а не собираешь его из случайных курсов. Одно оцени реалистично: с нуля путь до оффера длиннее, чем у человека с опытом — 4–6 месяцев против 2–2,5, и на диагностике я честно скажу, сколько он займёт у тебя.

  • Да, это один из основных форматов. Бэкендеры на Java и Python, аналитики и тестировщики приходят, чтобы перейти в ML, а действующие ML-инженеры — чтобы выйти на следующий грейд и зарплату. На старте разбираем твой опыт и точки роста, дальше работаем над тем, что реально мешает следующему шагу, а не повторяем известное.

  • Не поздно. Среди моих учеников есть люди от 25 до 40 лет. Ни я, ни работодатели в ML не отбирают по возрасту: на собеседовании смотрят на навыки, легенду и то, как ты рассуждаешь. Опыт из другой области — финансы, медицина, инженерия — это плюс, а не минус: ты видишь задачи под углом, который не видят вчерашние студенты. Единственное, что реально мешает, это ожидание быстрого результата, поэтому сроки честно обсуждаем на диагностике.

  • Это нормальная стартовая точка. Пройди бесплатную диагностику на сайте: восемь осей от Python до NLP, вопросы из реальных собесов и радар с белыми пятнами на выходе. После неё будет понятно, с какого модуля начинать и подходит ли программа вообще. На созвоне разберём результат и цели.

  • Сначала тех-скрининг: первый технический синк, где смотрим твой уровень и собираем план. Дальше доступ к платформе shamil.ai с 23+ курсами, закрытым чатам и знакомство с бадди. Потом идут модули — Python и алгоритмы, математика, классический ML, Deep Learning, NLP — с еженедельными созвонами со мной, отчётами и code review. После них карьерный блок: легенда, резюме, моки и выход на рынок.

  • Команда, а не один человек. Я определяю программу, провожу созвоны, моки и разборы, пишу с тобой легенду. Бадди — ученики, уже вышедшие на офферы, — дают code review и не дают остановиться. Ассистент следит за темпом и решает организационные вопросы. Плюс комьюнити из 100+ учеников, где можно задать вопрос в любое время.

  • Да, это отдельный блок «Хак собесов». Собираем резюме и легенду на 40+ страниц, проводим моки, разбираем реальные интервью по свежим вопросам из чата, сопровождаем отклики и собеседования, помогаем оценить предложение и провести переговоры по зарплате. Медиана от первого отклика до оффера — 48 дней.

  • Гарантировать оффер честно нельзя, и я этого не обещаю: результат зависит и от твоей работы. Зато модель оплаты устроена так, что основной риск на мне. Основная часть — постоплата — возникает только после трудоустройства как процент от зарплаты. Если ты добросовестно прошёл программу, откликался и ходил на собеседования, но оффера не случилось, постоплата не возникает. Условия зафиксированы в договоре-оферте.

  • Постоплата — процент от одной месячной зарплаты на руки по твоему офферу. В «Менторстве» три точки: 60 000 ₽ + 175%, 100 000 ₽ + 130% или 160 000 ₽ + 100% — чем больше предоплата, тем меньше процент, а точное соотношение выбираешь ползунком с шагом 10 000 ₽. Пример: оффер 300к × 130% = 390к постоплаты, частями до 3 месяцев уже из новой зарплаты.

  • Продолжаем работать без доплат. Медиана до оффера — 4–6 месяцев, но бывает дольше: рынок, сезонность, личные обстоятельства. Я остаюсь с тобой до результата, дополнительных платежей нет. Постоплата считается только от реального оффера, а не от плана.

  • Не пишу код и не решаю задания за тебя — на собеседовании это сразу видно. Не обещаю оффер и не называю сроки, которых не могу обеспечить. Не пишу легенду без твоего участия: она должна быть твоей, чтобы ты мог её защитить. Не хожу за тебя на собеседования и не откликаюсь вместо тебя. И не держу за руку тех, кто не присылает отчёты и пропадает: программа рассчитана на регулярную работу с обеих сторон.

  • Потому что менторство — это личная работа, а не поток. Я сам провожу созвоны и моки, читаю отчёты и пишу легенду с каждым, бадди созванивается с каждым лично. Больше 20 человек в месяц без потери качества не вытянуть, поэтому набор ограничен. Места считаются на календарный месяц, первого числа открывается новый набор. Если на этот месяц мест нет — напиши, запишу на ближайший старт.

  • Программа рассчитана на регулярную работу, а не на рывки. Реально нужно 8–10 часов в неделю: по полтора часа в будни плюс выходные. Внутри недели — уроки на платформе, созвон со мной, отчёт и code review. Точный объём зависит от уровня и цели, на диагностике это обсуждаем. Если горит дедлайн на работе — спокойно сдвигаем.

  • Да, большинство учеников совмещают. Формат полностью дистанционный, материалы и записи доступны в любое время, созвоны согласуем заранее. Истории учеников на сайте как раз про людей, которые готовились параллельно с работой и вышли на оффер за 4–6 месяцев.

  • Тогда у тебя, скорее всего, есть знания, но нет системы и практики под требования рынка — это самая частая ситуация. Диагностика покажет, что уже усвоено, и план строится вокруг пробелов. Главное отличие от курсов не в материалах, а в обратной связи, моках, легенде и карьерном блоке, которые доводят до оффера.

  • «Точно сработает» не скажет никто, и я не буду. Но причина, по которой курсы не дали результата, почти всегда одна и та же, и это не отсутствие информации. Не хватает системы, обратной связи от опытного человека, практики и понимания реальных требований рынка. Программа построена ровно вокруг этих четырёх вещей, а оплата устроена так, что основная часть приходит только после твоего оффера. Хочешь проверить на себе до оплаты — начни с бесплатной диагностики.

  • Считай не цену, а итог. Курс за 150–250 тысяч вперёд оставляет тебя одного с сертификатом. Здесь предоплата от 60 000 ₽, остальное из новой зарплаты, и я финансово заинтересован довести тебя до оффера, а не до конца программы. При медиане офферов 330к менторство окупается за пару месяцев работы. Если нужны только материалы и платформа без обратной связи, есть тариф «Лайт» за 100 000 ₽ без постоплаты.

  • Без постоплаты есть только «Лайт» — 100 000 ₽ единым платежом: платформа, банк вопросов и комьюнити, но без моков, легенды и созвонов со мной. В «Менторстве» и «Индивидуально» постоплата есть всегда: минимум 100% при максимальной предоплате. Предоплату можно разбить на 2–3 части в рамках месяца без переплаты.

  • Да, программа полностью онлайн, формат и поддержка те же. Часть учеников целится в удалёнку за рубежом в долларах. Подтвердить оффер и провести платежи из-за рубежа сложнее, поэтому соотношение предоплаты и постоплаты в этом случае обсуждаем на созвоне — напиши мне.

  • В формате реального технического интервью, с теми же вопросами, темпом и давлением. Всего пять моков со мной: два по классическому ML, по одному после Deep Learning, NLP и целевого направления — LLM или RecSys. Каждый с записью и разбором: где ответ засчитали бы, а где нет, что доучить и как переформулировать. Между моками ученики проводят предмоки друг с другом, поэтому к первому боевому собесу формат уже привычен.

  • Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, Wildberries и удалёнка за рубежом в долларах. Медиана офферов — 330 000 ₽ на руки, есть офферы на 400 000 ₽ и выше. Истории с цифрами и сроками собраны на странице «Истории».

  • Все материалы программы на русском, для старта английский не нужен. Читать документацию и статьи полезно, но это навык, который прокачивается по ходу, а не блокер. Многие ребята начинали без уверенного английского и спокойно вышли на оффер.

  • Можно, и это нормальный путь. На странице «Польза» бесплатно лежат диагностика уровня, пять вопросов с техничек и калькулятор вилки, а в Telegram-канале — разборы. Иди по ним, и если через пару месяцев почувствуешь, что упёрся в отсутствие обратной связи или непонятно, что учить дальше, — возвращайся. Именно с этого большинство учеников и приходит.

Не нашёл ответа на свой вопрос?

Задать вопрос Шамилю

Готов двигаться дальше?

Вступай в систему, которая доводит до оффера в ML, и выходи на новый уровень

  • 100+учеников в программе
  • 48дней — медиана поиска оффера
  • 330кмедиана оффера на руки
  • 400к+рекордный оффер на руки

На сентябрь осталось 12 мест из 20

Бесплатная диагностика

Если сомневаешься

Не уверен, подходит ли тебе менторство?

12 минут теста: определим уровень, найдём белые пятна и наметим маршрут до оффера

Пройти диагностику
// shamil.ai

Меню

  • Программа
  • Обо мне
  • Истории учеников
  • Тарифы
  • Польза
  • Диагностика

Контакты

  • Личный аккаунт: @ai_ml_mentor
  • Канал про собесы: @sobesochnaya
© 2026 shamil.ai — менторство по MLЦифры и тексты историй — реальные, портреты в карточках — иллюстрацииПолитика конфиденциальностиДоговор офертыСогласие на обработку данныхШамиль Нуркаев · ML Engineer