Вхід Реєстрація
Реклама
Ваше рекламне місце
Забронюйте цей слот без конкуренції на обраний період.
Купити рекламу →
Логотип телеграм спільноти - HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀
Додано 06 гру 2025 🌐 UK

HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀

@hanna_pylieva_data_channel
Кількість підписників: 2 380
Фото: 585
Відео: 29
Посилання: 399
Опис:
Про роботу з даними в ІТ, машинне навчання, аналітику і Python Для зв'язку: @hanna_pylieva_manager та @data_loves_team
Джерело

HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 | Як вирізнитись серед інших кандидатів на ринку в 2026 році?Співбесіди ...

Логотип телеграм спільноти - HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 HANNA PYLIEVA ПРО ІТ 🚀 @hanna_pylieva_data_channel
372 Охват/переглядів 2026-09-26 06:32 Повідомлення №1316
Як вирізнитись серед інших кандидатів на ринку в 2026 році?

Співбесіди на джунові позиції дуууже показові. Вже з першого питання можна зрозуміти, хто реально ховається за отриманим сертифікатом з курсів та довгим списком бібліотек. 

Зібрала для вас декілька питань, відповіді на які дійсно продемонструють ваші знання 👇

1️⃣ Розуміння “чому”, а не “як”

Звичайно, що все починається з вивчення теорії. І на початку ви будете просто повторювати за викладачем

Але під час інтерв’ю вас можуть спитати: “Чому ви обрали саме цей алгоритм?”. Сильний джун пояснить свій вибір через контекст даних та бізнес-логіку. 

2️⃣ Використання більш неординарних туторіалів

Майже всі роботодавці неодноразово бачили класичний розбір “Титаніка”, де кожен крок чітко розписаний у готовій інструкції. Щоб вас вирізнили серед інших – оберіть “брудні” неструктуровані реальні дані. Наприклад: можна обрати прогнозування затримок доставки. Де багато полів заповнена з помилками, є пропуски даних, а назви міст написані з одруківками («Kyiv», «Kyyiv», «Київ»). 

На таких даних ви побудуєте власні гіпотези і знайдете правильні закономірності 🙌

3️⃣ Робота сильного джуна не зупиняється на model.fit()   

Зазвичай у навчальних проєктах фінальний результат – гарна метрика і висока загальна точність

В реальному бізнесі це лише середина. Коли таку важку модель намагаються завантажити на сервер, може виявитись, що вона споживає багато ГБ пам'яті і довго відповідає. Інженеру важливо думати про це наперед: оптимізувати розмір моделі і налаштовувати моніторинг.

4️⃣ Порівняння підходів 

У розробці рідко існує одне ідеальне рішення. Сильний кандидат завжди пробує кілька варіантів. Скажімо, спочатку порівнює моделі не лише за метрикою, а й за швидкістю та ресурсами. 

5️⃣ Розуміння повного циклу задач

Коли спеціаліст самостійно проходив шлях від первинного збору хаотичних даних, написання скриптів препроцесингу до випуску моделі у вигляді API (наприклад, на FastAPI) і перевірки її в роботі. 

Ринок змінюється досить швидко, особливо з появою АІ 🙂

Зараз компаніям дуууже потрібні ті, хто готовий самостійно розбиратися в задачах і відповідати за результат

До речі, для наших джунів в каналі: поділіться, що саме вам допомогло отримати свій перший офер?

👇