Комментарии 11
Завидую, у человека на работе есть время и на развитие и структурирование.
разве дата сантисту надо знать оптимизацию алгоритмов?
особенно тем, кто занимается машинным обучением.
Для собеседования почти всегда нужно знать алгоритмы.
Для работы напрямую алгоритмы не нужны, но их знание помогает писать более оптимальный код, потому что автоматически анализируешь код, который пашешь, на временную и пространственную сложность.
*пишешь
одно дело знать базовые алгоритмы. А другое дело те задачи, что в Роадмап. Как , например, заполнение воды - это задачи не на алгоритмы, а головоломки. С таким успехом можно задавать задачу как перевести волка, козу и капусту на другую сторону
Если брать дата сантистов только с умением решать головоломки, то конечно супер команда получится )
вернее, мне кажется, пусто будет в отделе.
могу конечно ошибаться, но если давать на собеседовании эту задачу с водой, то мало кандидатов останется.
мне понравилось одно видео в интернете. "Когда вам нужно знать алгоритмы? при смене работы только :)"
но весь Ваш Роудмап я решаю потихоньку для интереса. Спасибо за него!!!
Пожалуйста!
Не все задачи из роадмапа подойдут для того, чтобы их спрашивать на собеседовании :)
Некоторые мне тоже не нравятся, но их задают на собеседованиях, поэтому хорошо бы знать как их решать.
Почти все задачи подойдут для тренировки навыков и изучения алгоритмов и структур данных
Артем, можно продолжить?
Я думаю в Мегафоне менеджер отдела закупок получает больше менеджера проекта из департамента развития, а тот в свою очередь больше, чем датасантист.
При этом при приеме на работу датасантисту надо быть по сути скрытым гением, обладать знанием математики, методов ML, с умением за час решить оптимизационную задачу. Желательно на доске построить небольшой трансформер для подбора идеального тарифного плана по тональности голоса абонента и подобрать вручную оптимальные веса.
Я просто знаю Мегафон (как МТС и Теле2, т.к. проработал с ними больше 10 лет в одном крупнейшем интеграторе). И прошел путь и закупками (конкурсы), и техблоком (подбор решений), а сейчас пытаюсь стать датасантистом. Могу сравнить уровни людей как по доходам, так и по квалификации прямо от первого лица.
так построен наш бизнес, что я остаюсь работать в продажах (чтобы жить хотя бы на среднем уровне), будучи ктн и сертифицированным специалистом по ML, а на досуге как хобби обучаю транформеры, пытаюсь для интереса запускать проекты на NLP (вот тут, например, новостной агрегатор с NLP запустил) и повышаю квалификацию (чтобы на пенсии радоваться наверное). И идти на собеседовании что то не хочется ибо требования не соотносятся с предложением.
Зарплаты менеджеров различных уровней (не в IT) оценить не могу, зато уровень зарплат в Data Science в России достаточно прозрачный (getmatch, ODS и другие ресурсы в помощь).
Насчет собеседований: чтобы устроиться на работу, нужно ходить на собеседования и пробовать - иначе не получится :) Если переходите из другой сферы в IT, то тяжело будет сразу попасть на высокий уровень (Middle и выше), поэтому многие сначала теряют в зарплате, устраиваясь на Junior роли, а затем через несколько лет уже превосходят свой доход, который был на прошлой работе.
Артем, я именно про это и говорю. Ты должен отучиться математики/статистики, знать и уметь применять основные модели машинного обучения, уметь оптимизировать алгоритмы на ходу, быть идеального возраста и семейного положения. Победитель большинства конкурсов по DS. Реальный опыт высоконагруженных систем (желательно в Google). Если все прошел - ты Junior зарплатой 60 тыс. рублей на пару лет или больше. Будешь разрабатывать новую LLM c первого дня работы, чтобы через месяц она переплюнула GPT-4 по метрикам.
Когда моя жена эта увидела офферы и сколько сил надо потратить, чтобы все узнать, сказала что может взять меня к себе санитаркой за 70к. Там у нее работники за такую зарплату не знают даже слова "алгоритм" (как и 99% русских слов, и путают тряпки для мытья столов и полов) - полы в отделении надо мыть, в общем.
Ну а уровень ИТ систем в стране мы видим своими глазами при таких высоких требованиях к кандидатам даже на уровень junior.
Я так понял Middle - это минимум соавтор статьи "Attention is all you need", а Сеьор - тот кто может на Rapberry PI запустить GPT-5
Это я к тому, что задачи из Роадмап на собеседовании Junior это слишком )
При это вроде в след году заставляют набрать 1 млн IT специалистов :)
ну нет столько тех, кто умеет головоломки решать.
По задачам (в лоб почти все можно решить сразу). На оптимизацию может уходить сутки/двое размышлений. В Мегафон не будут резюме засылать - не тяну )
Переход из одной сферы в другую (особенно в IT) - это сложная, но все же выполнимая, задача.
Ну а уровень ИТ систем в стране мы видим своими глазами при таких высоких требованиях к кандидатам даже на уровень junior.
Я так понял Middle - это минимум соавтор статьи "Attention is all you need", а Сеьор - тот кто может на Rapberry PI запустить GPT-5
Обычно в вакансии указывается какие знания требуются от человека для того, чтобы он успешно устроился и работал.
Задачки по алгоритмам и структурам данных спрашивают даже у Junior специалистов, потому что у них еще мало опыта и проверить можно в том числе с помощью этой прокси-метрики. И обычно, чем выше уровень, тем меньшее внимание обращают на такие задачки, но базу знать все равно нужно.
ну нет столько тех, кто умеет головоломки решать.
Не во всех компаниях есть алгоритмическая секция :)
По задачам (в лоб почти все можно решить сразу). На оптимизацию может уходить сутки/двое размышлений.
В курсе Подготовка к алгоритмическому собеседованию как раз и рассказывается как проходят алгоритмические секции - не обязательно сразу писать идеальный код - сначала нужно предложить самое простое решение, а потом уже подумать (может быть с помощью собеседующего) как можно улучшить алгоритм.
Материалы для подготовки к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 1: Live Coding