Остались вопросы?
напишите нам в Telegram, ответим на все вопросы
Мок-интервью в области Deep Learning
Мок-интервью
Мок-интервью
Пройдите тренировочное собеседование на любой грейд с обратной связью от опытных инженеров
Мок-интервью выявит слабые места
Безопасная среда
Полный фидбек
Интервьюеры – опытные инженеры
Симуляция настоящего собеседования
Комфортная атмосфера, где можно ошибаться
Развёрнутый отзыв подсветит сильные и слабые места
Каждый в индустрии больше 5 лет
На настоящих интервью собеседующий задаёт те же или похожие вопросы
и поможет подготовиться к собеседованию
Кто собеседует
Senior-инженеры с большим опытом проведения собеседований
verigram.ai
Андрей Шадриков
enot.ai
Александр Гончаренко
R&D Team Lead в verigram. Ребята занимают 1 место в топе главного бэнчмарка для задач верификации, NIST. У Андрея 7 лет индустриального опыта.
CTO в ENOT.ai — стартапе, который специализируется на ускорении нейросетей. В ML/DL более 10 лет.
В команде занимается настройкой процессов тестирования моделей, автоматизацией всего цикла жизни моделей, разработкой продуктовый фичей. Организовывает треки по CV на ODS DataFest
С командой побеждали в различных соревнованиях по ускорению сетей, оставляя позади Qualcomm и Amazon. Последняя победа на LPIRC в 2023 — в треке «самая точная модель среди быстрых»
Теория нейронных сетей
Оптимизация
Ускорение
ML System Design
Разные подходы разработки моделей
Prequel
Александр Ковальчук
Решает генеративные задачи в Prequel с помощью GAN’ов и диффузии: img2img задачи и real-time модели, работающие прямо на камере телефона. До генеративных моделей работал в Сбере с различными задачами: от предиктивной аналитики до OCR.
Работает в ML 8 лет. Проведёт собеседование как на классическую CV-позицию, так и с уклоном в генеративные модели
GenCV
Нейронные сети на мобильных устройствах
Computer Vision
EPAM
Руководит CV командой в EPAM. Выстраивает инженерные практики в ML-командах. Работал как с привычными задачами для CV: Object Detection, OCR, так и с не очень привычными: виртуальной примеркой одежды и 3D-реконструкцией мебели.
Егор Осинкин
Большой опыт в бэкенде, DevOps и облачной инфраструктуре
Computer Vision
Python
Бэкенд разработка
MLOps
НИИАС
Дмитрий Раков
Руководит командой ML, которая занимается разработкой беспилотных поездов в AO НИИАС. Ребята поставили в РЖД уже 4 модификации поездов, которые успешно прошли испытания. Помимо привычных камер в работе используют лидары и тепловизоры для надёжной детекции.
На работе занимается 3D-компьютерным зрением, MLOps и ускорением моделей
2D and 3D perception
Оптимизация
Deployment
Kudan SLAM
Tech Lead в Kudan Limited, улучшает SLAM-алгоритмы для ориентации роботов в пространстве. В 3DCV 8 лет.
Игорь Ильин
Ходит на собеседования раз в месяц, поэтому знает почти всё, что сейчас спрашивают на интервью на SLAM-позиции
3D Computer Vision
3D reconstruction
SLAM
SfM
Prequel
Александр Ковальчук
Решает генеративные задачи в Prequel с помощью GAN’ов и диффузии: img2img задачи и real-time, модели, работающие прямо на камере телефона. До генеративных моделей работал в Сбере с различными задачами: от предиктивной аналитики до OCR.
Kudan SLAM
Tech Lead в Kudan Limited, улучшает SLAM-алгоритмы для ориентации роботов в пространстве. В 3DCV 8 лет.
Игорь Ильин
Работает в ML 8 лет. Проведёт собеседование как на классическую CV-позицию, так и с уклоном в генеративные модели
Ходит на собеседования раз в месяц, поэтому знает почти всё, что сейчас спрашивают на интервью на SLAM-позиции
GenCV
3D Computer Vision
3D reconstruction
SLAM
SfM
Computer Vision
Нейронные сети на мобильных устройствах
verigram.ai
Андрей Шадриков
enot.ai
Александр Гончаренко
R&D Team Lead в verigram. Ребята занимают 1 место в топе главного бэнчмарка для задач верификации, NIST. У Андрея 7 лет индустриального опыта.
CTO в ENOT.ai — стартапе, который специализируется на ускорении нейросетей. В ML/DL более 10 лет.
В команде занимается настройкой процессов тестирования моделей, автоматизацией всего цикла жизни моделей, разработкой продуктовый фичей. Организовывает треки по CV на ODS DataFest
С командой побеждали в различных соревнованиях по ускорению сетей, оставляя позади Qualcomm и Amazon. Последняя победа на LPIRC в 2023 — в треке «самая точная модель среди быстрых»
Теория нейронных сетей
Оптимизация
Ускорение
ML System Design
Разные подходы разработки моделей
НИИАС
Дмитрий Раков
Руководит командой ML, которая занимается разработкой беспилотных поездов в AO НИИАС. Ребята поставили в РЖД уже 4 модификации поездов, которые успешно прошли испытания. Помимо привычных камер в работе используют лидары и тепловизоры для надёжной детекции.
EPAM
Руководит CV командой в EPAM. Выстраивает инженерные практики в ML-командах. Работал как с привычными задачами для CV: Object Detection, OCR, так и с не очень привычными: виртуальной примеркой одежды и 3D-реконструкцией мебели.
Егор Осинкин
На работе занимается 3D-компьютерным зрением, MLOps и ускорением моделей
2D and 3D perception
Оптимизация
Deployment
Большой опыт в бэкенде, DevOps и облачной инфраструктуре
Computer Vision
Python
Бэкенд разработка
MLOps
Нейронные сети на моб. устройствах
Как проходит
Уточняем удобное время
60 минут — hard-skills интервью
20 минут — рефлексия
Отдаём запись и рекомендации
Примеры вопросов
Собеседуем на разные уровни: от Junior до Senior
Вопрос 1/5
Допустим, у нас есть сервис обнаружения пешеходов и машин по камерам видеонаблюдения. Мы хотим добавить возможность проверять, где двигается тот или иной объект, по тротуару или по автомобильной дороге. Это может быть полезно для анализа дорожного трафика, или оценки опасности участка. Как начать решение этой задачи? Нужно ли собирать руками какие-то дополнительные данные?
Вопрос 2/5
Архитектуры для CV задач прошли большой эволюционный путь от AlexNet и VGG до современных архитектур, одной важной вехой стали skip connections. Для чего они нужны? Чем они оказались полезны? Какие ещё значимые архитектурные нововведения ты можешь вспомнить?
Вопрос 3/5
Известно, что инициализация весов 0 скорее вредит, нежели помогает сети. Докажите это на примере сети VGG. Приведите пример, когда это может помочь
Вопрос 4/5
Назовите типичные ошибки при разметке данных. Как наличие ошибок может отражаться на результатах обучения?
Вопрос 5/5
Как лучше поставить активацию a: a(x + F(X)) или x + a(F(X))?
Оставьте заявку на интервью
Мы напишем вам, подберём удобное время и уточним ваши пожелания: желаемый грейд, область и тип интервью
Выявим слабые стороны
Что будет на интервью:
4 990 ₽
Отдадим запись встречи
Прокомментируем ответы
И напишем рекомендации
−33%
©2024 DeepSchool
Мок-интервью
Курс авторский и уникальный. Хоть темы и стандартные для CV, в лекциях было очень много практических вещей из опыта лекторов, которые в интернете вряд ли найдешь. После обучения стала ощущать себя намного увереннее, многие вещи стали понятнее, осталось только углублять знания. Но базу курс дает хорошую, могу рекомендовать всем начинающим специалистам.
Я проходила курс и сразу применяла на практике в работе новые знания. Например, перешла на pytorch lightning, стала лучше организовывать и писать код. Docker и Gitlab CI/CD больше не пугают. Вообще для меня курс многое разложил, как правильно и лучше делать с точки зрения software engineering.
Отдельно хочу отметить очень вовлеченную и позитивную команду преподавателей, которые все отвечали на вопросы подробно и понятно, добирались до самой сути. Отдельное почтение Артему за обширные познания и полезные замечания на код-ревью и Сергею, за то что несколько дней помогал разобраться со вторым дз, и все-таки мы ее побороли :) такая вовлеченность и поддержка дорого стоят, ребятам большое спасибо за атмосферу!
Ольга Чаганова
Я проходила курс и сразу применяла на практике в работе новые знания. Например, перешла на pytorch lightning, стала лучше организовывать и писать код. Docker и Gitlab CI/CD больше не пугают. Вообще для меня курс многое разложил, как правильно и лучше делать с точки зрения software engineering.
Отдельно хочу отметить очень вовлеченную и позитивную команду преподавателей, которые все отвечали на вопросы подробно и понятно, добирались до самой сути. Отдельное почтение Артему за обширные познания и полезные замечания на код-ревью и Сергею, за то что несколько дней помогал разобраться со вторым дз, и все-таки мы ее побороли :) такая вовлеченность и поддержка дорого стоят, ребятам большое спасибо за атмосферу!
Ольга Чаганова
Курс максимально полезный лично для меня, систематизирует знания, не оставляет пробелов, и прочитан максимально доступно. Однозначно ощущаю, что стал сильнее в Computer Vision. Все темы были интересны, но особенно выделю SLaM и Bundle Adjustment, а также NeRF.
Перед покупкой казалось, что дороговато, но сомнения не оправдались. Хотелось бы и дальше продолжать изучать материал, для меня курс закончился внезапно).
Всем лекторам спасибо — очень хорошо объясняли свои темы с зацепками где что посмотреть дополнительно. Уже посоветовал курс друзьям и коллегам
Дмитрий
Перед покупкой казалось, что дороговато, но сомнения не оправдались. Хотелось бы и дальше продолжать изучать материал, для меня курс закончился внезапно).
Всем лекторам спасибо — очень хорошо объясняли свои темы с зацепками где что посмотреть дополнительно. Уже посоветовал курс друзьям и коллегам
Дмитрий
Хочу поблагодарить всю вашу команду за прекрасный курс! Преподаватели отличные, хорошо подготовлен материал.
Воспользовалась на работе некоторыми идеями и мне очень пригодился код для построения рабочих пайплайнов, как пример best practices, что мне так не хватает в нашем стартапе)
Большое спасибо вам всем, и желаю удачи вашему проекту, в свою очередь буду рекомендовать вас знакомым)
Мария Старцева
Воспользовалась на работе некоторыми идеями и мне очень пригодился код для построения рабочих пайплайнов, как пример best practices, что мне так не хватает в нашем стартапе)
Большое спасибо вам всем, и желаю удачи вашему проекту, в свою очередь буду рекомендовать вас знакомым)
Мария Старцева
Курс оказался крайне полезным. Благодаря лекторам, тьюторам и создателям программы, я смог углубить свои знания в задачах классификации, сегментации, распознавании лиц, и Ганах, - то с чем уже имею дело или очень хочу начать.
Не ожидал и был приятно удивлен индивидуальным подходом к студентам и готовностью преподавателей тратить время на консультации, отвечать на все вопросы (часто не связанные непосредственно с лекциями и курсом), помогать с организацией облачного пространства для вычислений. Чувствуется как много вложили и продолжают вкладывать создатели в курс и развитие сообщества (я подписан на телеграм канал и с интересом слежу за публикациями).
Также понимаю, как важно было сделать полноценную встречу-знакомство, сеанс с психологом и встречу по итогам курса. Благодаря этим мероприятиям появились горизонтальные связи и я услышал про увлекательный опыт других участников. Все организаторы и однокурсники - отзывчивые и доброжелательные и нацелены на результат студентов. Особо запомнились Тимур, Артем, Сергей, Дмитрий.
Арсений Рылов
Не ожидал и был приятно удивлен индивидуальным подходом к студентам и готовностью преподавателей тратить время на консультации, отвечать на все вопросы (часто не связанные непосредственно с лекциями и курсом), помогать с организацией облачного пространства для вычислений. Чувствуется как много вложили и продолжают вкладывать создатели в курс и развитие сообщества (я подписан на телеграм канал и с интересом слежу за публикациями).
Также понимаю, как важно было сделать полноценную встречу-знакомство, сеанс с психологом и встречу по итогам курса. Благодаря этим мероприятиям появились горизонтальные связи и я услышал про увлекательный опыт других участников. Все организаторы и однокурсники - отзывчивые и доброжелательные и нацелены на результат студентов. Особо запомнились Тимур, Артем, Сергей, Дмитрий.
Арсений Рылов
Хочу сказать, что это, пожалуй, лучший курс по ML, который я проходила (а у меня достаточно лет опыта в ML, поэтому знаю о чем говорю :))
Каждая лекция проводится профессионалом в своей теме, который старается выложиться по максимуму, выходит за рамки стандартной лекции, отвечает с энтузиазмом на все вопросы. Все материалы хорошо подготовлены, к каждой лекции есть непростое интересное домашнее задание, которое дает возможность погрузиться в тему и набить руку. Я совмещала курс с фулл-тайм работой, прослушала все лекции, но мне не хватило времени сделать все домашки, часть из них уже доделала после курса.
Еще важный аспект - это классная мотивирующая атмосфера курса. Очень уютно и камерно.
Индивидуальный подход, подробное код ревью, шутейки в слайдах.
Спасибо ребятам за отличный курс и прокачку в современном CV! Желаю успехов в создании лучшей DL/ML онлайн школы!
Галина Альперович
Каждая лекция проводится профессионалом в своей теме, который старается выложиться по максимуму, выходит за рамки стандартной лекции, отвечает с энтузиазмом на все вопросы. Все материалы хорошо подготовлены, к каждой лекции есть непростое интересное домашнее задание, которое дает возможность погрузиться в тему и набить руку. Я совмещала курс с фулл-тайм работой, прослушала все лекции, но мне не хватило времени сделать все домашки, часть из них уже доделала после курса.
Еще важный аспект - это классная мотивирующая атмосфера курса. Очень уютно и камерно.
Индивидуальный подход, подробное код ревью, шутейки в слайдах.
Спасибо ребятам за отличный курс и прокачку в современном CV! Желаю успехов в создании лучшей DL/ML онлайн школы!
Галина Альперович
Хочу поделиться хорошей новостью - устроился в австралийскую компанию, буду заниматься облаком OCR) На собеседовании за счет того, что подчерпнул на курсе об устройстве OCR, вытянул - сказали, что как будто у них уже года полтора работаю, такое понимание процессов). Собственно, все, что хотел сказать, просто спасибо за курс)
Александр
Александр
Сомневался перед покупкой, темы в анонсе интересные, но какие-то неизвестные ребята организуют, ссылок нигде нет, боялся, что возможен обман. Потом думал, стоит ли это тех денег) Но сомнения не оправдались, ребята позитивные, темы были раскрыты достаточно полно, хорошая атмосфера на лекциях, спикеры все молодцы) так же помощь по непонятным моментам в заданиях была на высшем уровне (спасибо за терпение:) ) Курс очень хороший, советую своим коллегам пройти.
Самая интересная тема - OPS, полезно применять в боевых проектах, чего до этого не делал практически. Было очень подробно объяснено все. Еще наверное потому что дольше всего с ней бился) так же был интересен пайплайн обучения.
На бою начал использовать dvc для хранения моделей. Еще не начал использовать, но пытаюсь внедрить clearML, CI/CD, пайплайн для детекции объектов. Так же в планах внедрить тестирование, возможно попробовать обучать на DALLI. Толоку для каких-то второстепенных задач возможно буду использовать, так как для разметки данных есть команда в штате.
В целом все круто, спасибо)
Виктор Юдин
Самая интересная тема - OPS, полезно применять в боевых проектах, чего до этого не делал практически. Было очень подробно объяснено все. Еще наверное потому что дольше всего с ней бился) так же был интересен пайплайн обучения.
На бою начал использовать dvc для хранения моделей. Еще не начал использовать, но пытаюсь внедрить clearML, CI/CD, пайплайн для детекции объектов. Так же в планах внедрить тестирование, возможно попробовать обучать на DALLI. Толоку для каких-то второстепенных задач возможно буду использовать, так как для разметки данных есть команда в штате.
В целом все круто, спасибо)
Виктор Юдин
Все, что было сказано на сайте и даже больше было на курсе) Моей целью было повышение квалификации до Jun+/Middle, смог ее достичь и найти подходящую работу. И благодаря курсу чувствовал себя увереннее во время поиска. Очень понравились групповые работы и ревью. У меня такой проверки кода никогда не было, дают все советы, ссылки. Все ребята открыты к вопросам, часто их задавал, все подробно объясняют и приводят примеры.
Две домашних работы - стали двумя моими полноценными проектами, которые я могу уже показать людям. Проекты сильно прокачали, особенно после работы с ревью. На курсе много разных специалистов, не только ML, но и разработчики.
Однозначно осталось только положительное впечатление о курсе. Крутой курс, очень понравились и домашки, и ревью, поддержка и кураторов и студентов. Думаю, такой курс один в России не для новичков, а именно для ребят с опытом, таких больше даже не знаю. Очень рад, что попал к ребятам, желаю продвижения!
Руслан
Две домашних работы - стали двумя моими полноценными проектами, которые я могу уже показать людям. Проекты сильно прокачали, особенно после работы с ревью. На курсе много разных специалистов, не только ML, но и разработчики.
Однозначно осталось только положительное впечатление о курсе. Крутой курс, очень понравились и домашки, и ревью, поддержка и кураторов и студентов. Думаю, такой курс один в России не для новичков, а именно для ребят с опытом, таких больше даже не знаю. Очень рад, что попал к ребятам, желаю продвижения!
Руслан
Курс дал возможность посмотреть на best practice в ML/DL, узнать, что люди используют, что сейчас модно. Настоящий обмен опытом. В домашних работах очень качественное код ревью, в то время как на работе код ревью обычно ограничивается аппрув/не аппрув. На курсе дают знания, которые можно сразу использовать на практике: CI/CD и Ansible было очень полезно, нормально настроил линтер и автотесты.
Понравилось, что в достаточно короткий промежуток времени, по сравнению с другими курсами, что я проходил, умещается большая концентрация знаний. Самый useful курс из всех, что я проходил! Ребята с опытом, рассказывают кейсы из жизни: это очень классно, любой рассказ подкреплен настоящим делом.
Григорий Солдатов
Понравилось, что в достаточно короткий промежуток времени, по сравнению с другими курсами, что я проходил, умещается большая концентрация знаний. Самый useful курс из всех, что я проходил! Ребята с опытом, рассказывают кейсы из жизни: это очень классно, любой рассказ подкреплен настоящим делом.
Григорий Солдатов
Есть вопросы, на которые вы не нашли ответы? Напишите нам в Telegram, ответим на все интересующие вопросы
Страница в разработке