Розуміння бізнесу VS сильна технічна експертиза? Що важливіше?

Технічна база справді має значення. Добре розуміти ML, знати, що відбувається “під капотом”, і вміти розібрати складну задачу – це серйозна перевага на ринку.

Я сама багато років вивчала ML у КПІ та на магістратурі у Львові, тому добре знаю, скільки сил може зайняти цей шлях 🙌

Але у бізнесі рідко з'являється запит “давайте використаємо LLM”.

Зазвичай є конкретна проблема: щось довго робиться, дорого коштує, багато процесів виконуються вручну, команда не встигає обробляти певний обсяг даних.

Тому я б не вимірювала цінність спеціаліста кількістю технологій, які він знає. Можна вивчити ще один фреймворк, ще одну модель, ще один інструмент і при цьому не стати ближчим до задачі, яку реально потрібно вирішити.

А можна добре розуміти технології + бачити бізнес-контекст. І тоді ваша цінність як фахівця зросте.

Якщо ви технічний спеціаліст, можна поступово додавати до своєї експертизи з бізнес-мислення: розібратися, як живе продукт, звідки беруться метрики, що насправді стоїть за технічним завданням.

А якщо ви прийшли з бізнесу - дібрати технічну базу теж абсолютно реально. Принаймні серед наших студентів це досить розповсюджений кейс.

Покроково вивчайте технології, всі теоретичні знання опановуєте на практиці.

Також пораджу ходити на вебінари або нетворкінг-заходи з вашої сфери: 

По-перше зрозумієте, що саме зараз в попиті, а по-друге, там можна поспілкуватись з такими ж колегами і обмінятись цінним досвідом.

Знаю багато випадків, коли саме завдяки таким заходам мої студенти отримували бажані офери 🤗

На курсі “Machine Learning та AI Engineering” я також багато уваги приділяю комунікації з бізнесом і розбираю бізнес-контекст у всіх модулях програми.

Прямо під час роботи з технічними задачами, щоб ви мали змогу попрактикуватись саме на реальних даних

Хочете дізнатися деталі програми? Ставте ➕ у коментарях, і я розповім трохи детальніше ❤️