ML-инженер

Полная программа входа в машинное обучение для тех, кто начинает с нуля. На старте вас встречает бесплатная часть на 6 часов и входной тест: они подскажут, нужен ли подготовительный модуль на 2–6 недель, и дадут скидку при покупке.

Путь выстроен по нарастающей: сначала SQL, Python и pandas, затем разведочный анализ и Git, дальше — регрессии, ансамбли и оптимизация гиперпараметров в Optuna. Кульминация базового курса — нейросети на PyTorch, рекуррентные архитектуры, внимание и трансформеры.

Отдельный спринт посвящён работе с ИИ: промпт-инжинирингу, генерации Python-кода и SQL, отладке и визуализациям с помощью языковых моделей. Так вы учитесь опираться на нейросети так же естественно, как на поисковик.

Инженерная составляющая не ограничивается ноутбуками: пайплайны sklearn и DVC, оркестрация в Airflow, сервисы на FastAPI, контейнеры Docker, A/B-тесты и мониторинг через Prometheus и Grafana. Именно эти навыки отличают ML-инженера от энтузиаста с ноутбуком.

Карьерный центр подключается к подготовке резюме и сопроводительных писем, проводит тренировочные технические и HR-собеседования и ведёт вас по трекеру вакансий до 8 месяцев. В базе Практикума более 500 компаний-партнёров, а в Мастерской можно взять реальные заказы — среди прошлых клиентов Яндекс Маркет, Кинопоиск и hh.ru.

По данным исследования с участием ВШЭ, 10 000 выпускников Практикума уже трудоустроены, а приглашения на собеседования растут в среднем на 38%. Расширенный тариф добавляет четыре месяца: PySpark, NLP по материалам ШАД, RAG-системы и донастройка LLM.