MLinside – онлайн школа машинного обучения

MLinside

preview

cover

Как войти в ML и развиваться дальше: карьерный путь в 2026 годуВ ML можно войти разными путями – через аналитику, разработку, обучение или переход из другой технической области. Но после первых шагов возникает следующий вопрос: как выбрать направление развития и продолжать расти?8 сентября в 19:00 МСК Виктор Кантор проведёт вебинар о карьерном пути в ML в 2026 году.Разберём, как подойти к развитию карьеры системно:▪️ с чего начать путь в ML и как выбрать направление;▪️ какие навыки развивать на разных этапах карьеры;▪️ как понять, что пора переходить на следующий уровень;▪️ что сегодня действительно важно работодателям;▪️ как не потеряться среди множества технологий и специализаций.И главное – на вебинаре можно будет разобрать именно вашу ситуацию.Заранее отправьте Виктору свой вопрос через форму – он разберёт вопросы участников в прямом эфире. Это может быть вопрос по конкретной карьерной ситуации, выбору направления, развитию навыков или вопрос о переходе на следующую позицию.📅 8 сентября🕖 19:00 МСКЗадайте свой вопрос Виктору заранее и приходите на разбор в прямом эфире.Задать вопрос: https://forms.yandex.ru/cloud/6a8d9abef47e73e8433f5643Зарегистрироваться на вебинар: https://t.me/ml_insideBot?start=web080926

Как войти в ML и развиваться дальше: карьерный путь в 2026 году

Нужен ли ML-инженер в эпоху GPT?AI уже умеет брать на себя всё больше ML-задач: писать код, помогать с моделями и реализовывать отдельные части ML-решений.Но вместе с этим профессия не исчезает — меняется сама роль ML-инженера. Часть рутинной работы можно делегировать нейросетям, но инженер по-прежнему должен понимать, что именно строить, почему выбран этот подход, какие у него ограничения и насколько решение действительно подходит для задачи. Поэтому фундаментальные знания ML становятся ещё важнее.Именно об этом и поговорим ДАТА на вебинаре с Александром Дубейковским (ML Engineer в Авито, ex-Яндекс).О чём ещё поговорим на вебинаре:какие задачи ML-инженера уже можно делегировать AI, а где всё ещё нужна экспертиза специалиста;• как изменились требования к ML-инженеру;• какие навыки становятся важнее, а какие — менее востребованными;• чему стоит учиться, чтобы оставаться востребованным в профессии.Вебинар бесплатный – регистрируйтесь, чтобы разобраться, как изменилась работа ML-инженера в эпоху AI: https://t.me/ml_insideBot?start=web030926

Прошедшие мероприятия

Как войти в ML и развиваться дальше: карьерный путь в 2026 году

Нужен ли ML-инженер в эпоху GPT?