Знаю ML-собес с обеих сторон стола

Начинал как бэкенд-разработчик на Java. Писал сервисы, разбирался в базах и инфраструктуре — и понимал, что хочу в ML, но не видел, с какой стороны зайти.

Учился сам: курсы, статьи, ноутбуки. Много материалов — и ноль системы: непонятно, что действительно нужно и что спрашивают на собесах.

Первый ML-оффер — production RecSys: ранжирование и персонализация на реальных пользователях.

Параллельно — ИТМО и MADE: математика и глубина, которых не хватало самоучке.

Сейчас — ML Engineer в бигтехе: поиск, модели на десятки миллионов запросов в день, production ML.

За это время сам прошёл 80+ собеседований в Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ и другие компании. Знаю вопросы, ловушки и то, как оценивают ответы, изнутри.

Сначала помогал знакомым разобраться в ML и подготовиться к собесам. Быстро стало понятно: людям не хватает не материалов, а системы — карты пробелов, обратной связи и человека, который был по обе стороны собеса.

Так появилась программа: диагностика, блоки на платформе, пять моков, легенда и разбор каждого реального собеса.

Платформа shamil.ai на 23 курса, три закрытые группы, предмоки между учениками, банк 300+ вопросов из 25 компаний. Я по-прежнему веду каждого лично — но вокруг ученика работает среда.