Мы в Palta активно ищем сотрудников, поэтому я собеседую людей уровня senior & lead. А до этого в Melsoft доводилось мидлов и выше собеседовать. Накопился ряд наблюдений, которыми хочется поделиться.
Сначала хотел написать на глобальную тему, вроде разницы между junior, middle, senior & lead, но дело шло туго, поэтому сделаю проще.
Расскажу о косяках, которые с большой вероятностью помешают пройти собеседование конкретно у меня.
По отдельности каждая проблема — не приговор, но точно снижает шансы на положительное впечатление.
Для каждой проблемы я написал упрощённый пример диалога. Надеюсь получилось наглядно. Главное помните, что вопросы и ответы там придуманы специально для иллюстрации проблемы, а не взяты из реальных собесов. По большей части :-)
Перед началом разбирательства с темой собрал для себя список курсов, которые могут быть интересны.
Публикую, чтобы не пропадал зря.
Только ссылки. Свои комментарии вырезал — в исходном виде они никому кроме меня не помогут :-)
Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.
Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.
Если вы хотите от жизни большего, не можете сжульничать и родились в СНГ.
Давно хотел написать пару соображений на тему, а раз сейчас идёт вступительная кампания, то и напишу.
Написанное я считаю справедливым для людей, которые хотят расти над собой: стать хорошим специалистом, создать что-то заметное, принести пользу обществу.
Этот текст мало полезен для тех, кому родители уже подготовили тёплое место, кто косит от армии, кто идёт учится «потому что надо» и так далее.
Строго субъективно, конечно.
Отмучавшись с матаном, я решил, что времени на основательное разбирательство со всем машинным обучением уйдёт слишком много — надо срезать углы.
Поэтому следующей целью выбрал курс MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning.
Потому что MIT и по темам лекций видно широкое покрытие темы.
Курсом очень доволен.