Почему это заслуживает внимания (объективные факты): в BigTech

Data Scientist / ML Engineer

Поиск работы в ML – это не только мониторинг вакансий, которые мы здесь обычно публикуем, но и прохождение специфических фильтров: от скрининга резюме до секций MLSD и финальных переговоров. Много лет наблюдаем за рынком и видим типичную проблему: даже сильные инженеры часто срезаются на этапах, не связанных напрямую с написанием кода. Чтобы закрыть этот пробел, рекомендуем обратить внимание на канал [**Раскатываем ML кабины**](https://t.me/+hTBi2bwCT8w4NjQy). **Почему это заслуживает внимания (объективные факты):** • Богдан (6+ лет в ML, BigTech) прошел через 350+ собеседований. Это авторская репрезентативная выборка того, что реально спрашивают на рынке. • Вместо общих советов – жесткие технические разборы (например, нюансы градиентного бустинга и RocAuc, на которых часто валят кандидатов). • Детальный гайд по стратегии и торговле за зарплату. Разбор кейсов, где специалисты вырастали с 200к до 500к за счет правильного позиционирования. **Что изучить в первую очередь **__(всё есть прямо в прикрепленном сообщении на канале)__**:** 1.    Алгоритмы и[ ](https://t.me/ml_cabin_destroyers/41)технические секции – база для прохождения в бигтех. 2.    MLSD (Machine Learning System Design) – то, на чем заваливаются опытные инженеры. 3.    Ошибки в резюме – почему при наличии скиллов нет откликов. Вакансии предоставляем мы, а методологию того, как их забирать – [**здесь**](https://t.me/+hTBi2bwCT8w4NjQy). Системный подход к карьере всегда эффективнее хаотичных откликов.