Подготовься к FAANG!

Давайте посмотрим правде в глаза: попасть на собеседование в компании уровня FAANG уже достижение. Но чтобы действительно покорить вершину, нужно копнуть глубже в мир машинного обучения и системного проектирования. Для этого предлагаю ряд богатых инструментов и ресурсов, которые помогут не просто выжить, а процветать на собесе.

📘 Основы проектирования ML-систем

Начнем с “Designing Machine Learning Systems” Чипа Хьена. Это не просто книга, а целое хранилище идей, объясняющих процесс от сборки данных до финального деплоя системы. Хотите понимать всю нефть от автоматизации бизнес процессов до постоянного мониторинга? Это ваше первое чтение.

Но и это еще не всё. “Machine Learning Design Patterns” от Valliappa Lakshmanan и команды Google предлагает готовые архитектурные схемы. Да-да, именно те шаблоны, которые смогут стать вашим спасением в мире построения надёжных ML-систем.

🧱 Создание систем с ML-компонентами

Загляните в “System Design for Machine Learning Engineers”. Независимо от того, строите ли вы рекомендательные системы или ведете расчеты на лету, здесь собраны тематические примеры, которые станут вашими лучшими друзьями в подготовке. Любите курсы – посмотрите Machine Learning Engineering Specialization от Эндрю Нга.

Ресурсы вроде ML System Design блога Юджина Яна помогут вам освоить терминологию типа feature store, A/B тестирование, и MLOps, не теряя голову.

🛠 Практически инструменты и MLOps

Современные платформы, такие как MLflow и Kubeflow, на волне популярности. Они помогут управлять вашим ML-цикл жизни. Будьте на очеку — продвинутая архитектура TFX от Google и оркестрация с Airflow или Prefect сделают ваше путешествие гладким.

💬 Настоящая практика собеседования

Платформы вроде Exponent, Interviewing.io и Pramp откроют перед вами двери в мир симуляций реальных интервью. Хватайте любую возможность практики, будь то платная или бесплатная — каждая минута отточит ваши навыки на уровне эксперта.

📂 Популярные вопросы и кейсы

Вот вам несколько вопросов-лидеров: “Как создать систему рекомендаций для маркетплейса?” или “Как ты реализуешь feature engineering pipeline с повторным использованием данных?” Такие тренировки разведут мрак сомнений на интервью, и вы будите блистать! Помните — 45–60 минут обсуждения комплексных кейсов — и вы на коне.

И да, не забывайте подключаться к ресурсам вроде Google Cloud ML Architecture Center, гитхаб-репозитории по ML-системам и топовым YouTube-каналам, чтобы всегда оставаться на передовой.

Готовы погрузиться с головой? Настройте свою игру и приступайте! 💪 Больше подобного контента в моем блоге

#автоматизацияуправлениябизнесом #искусственныйинтеллектдлябизнеса #автоматизацияпродажai