Олимпиады по ИИ Ищем индивидуального наставника для Матвея, ученика 9 класса, для подготовки к олимпиадам по искусственному интеллекту: ВсОШ по ИИ и Innopolis Open. Матвей учится в математико-информатическом классе, знает Python, в прошлом году победил на муниципальном этапе олимпиады по программированию. Системной подготовки по машинному обучению пока не было. Уже зарегистрирован на большом курсе Центрального университета и Т-Поколения и на тренировках All Cups. Нужен не новый полный курс, а сопровождение по имеющимся материалам: определить пробелы по конкретной задаче, выбрать нужные модули курса, разобрать код, данные, метрику и ошибки, после чего ученик самостоятельно переделывает решение. Формат: дистанционно, одно индивидуальное занятие 60 минут в неделю, между занятиями самостоятельная работа. Желателен практический опыт ML-соревнований All Cups/Kaggle и работы со школьниками. Хотим начать с диагностического занятия. Есть подробное техническое задание и маршрут подготовки.
Для себя Нужна помощь с выполнением домашних работ по ML. Хочу разобраться, как работают разные библиотеки по отдельности и в тандеме. Расширить знания в анализе данных.
Для себя Предлагаю бартер. Я преподаю английский и корейский уже 9 лет, могу научить не только читать техническую документацию (это вы скорее всего и сами можете), но и разговорить, помочь с выходом на международный рынок труда, переездом в англоговорящую страну или в Южную Корею. Взамен интересует помощь и поддержка в ML или аналитике. У меня есть небольшой бэкграунд в программировании. Я училась очно в магистратуре на ML, но по второму диплому не пошла работать. Сейчас большая часть информации начала забываться. Хочу вспомнить, что забыла и выучить, что не знала. Про то, что языковые модели могут писать код знаю. Мне важнее регулярные встречи в Zoom, частые дедлайны на маленькие задачи. Я хороший и дорогой репетитор, но опыт с программистами-репетиторами негативный. Хочу еще раз так попробовать. Тг katekorean Сразу пишите свои ожидания от уроков в обе стороны и как часто готовы заниматься. Было бы неплохо узнать ваш опыт работы. Про себя тоже могу подробнее рассказать. Регалий у меня много (CELTA, IELTS, работа в международной компании, училась заграницей). Если есть еще вопросы, задавайте.
Для работы Привет, меня зовут Ислам, я практикующий специалист в области Data Science. На данный момент работаю Senior ML-инженером в отделе развития искусственного интеллекта в Сбере. До этого работал в ВК. Я имею большой опыт в DS и прохождении интервью на middle/senior позиции в топ - российских Big Tech компании. Я помогаю студентам и разработчикам пройти путь от базовых концепций до уверенного владения продвинутыми ML-инструментами. Моя цель - не просто дать теорию, а сделать вас конкурентоспособным кандидатом, который пройдет собеседование и начнет зарабатывать. ML и DL без глубокого понимания теории остается лишь набором знаний каких-то фактов, в которых ты не ориентируешься. Я на понятном и доступном языке буду объяснять материал, в результате чего ты начнешь видеть суть вещей и глубоко понимать машинное и глубокое обучение. Мой опыт из многочисленных собеседований в различные топ-российских компаний позволяет мне давать тебе реальные практичные кейсы и теорию. Чему вы научитесь на практике: — Machine Learning: от линейной регрессии до ансамблей и бустинга. Научимся строить модели, которые реально работают в продакшене, а так же исчерпывающе их понимать. — Deep Learning: нейронные сети, трансформеры, CV и NLP — не просто «посмотрим код», а разберем архитектуру и напишем свою. — Продвинутые бизнес-инструменты: ранжирование, uplift-моделирование, динамическое ценообразование. Это то, за что компании платят Senior-специалистам. — Математика под капотом: эконометрика, A/B-тестирование, статистика — чтобы вы не просто нажимали fit/predict, а понимали, почему модель ошибается. — Алгоритмы и структуры данных: без них не берут в топ-компании. Подготовим к техническим собеседованиям на 100%. - ML-design для собеседований. Как проходят занятия: — 70% времени — разбор теории без занудства, с визуализациями и понятными аналогиями, кодим и решаем реальные задачи (Kaggle, ваши проекты, бизнес-кейсы) под изучаемую тему. — 20-30%— разбираем вопросы из собеседований по изучаемой теме, решаем и изучаем алгоритмы и структуры данных. Разбираем домашку. — 0-10% — разбор вакансий, собеседований , составление резюме, и «подводных камней» на пути к офферу. Для кого: — Новички, которые хотят войти в IT с сильной базой. — Junior-специалисты, которым надоело топтаться на месте и хочется быстрого карьерного роста. — Аналитики и разработчики, желающие перейти в DS/ML. ?? Формат: онлайн индивидуально или в мини-группах. ?? Результат после обучения: портфолио из 3–5 проектов, прокачанный GitHub и четкое понимание, как расти до Senior.
Как мне найти учеников по профилю машинное обучение в Москве?
Зарегистрируйтесь и создайте привлекательный профиль с упоминанием вашей специализации. Обратите внимание на количество доступных заявок от учеников, которое на август 2026 года составляет 104
Какие требования к преподавателям на вашем сайте?
На нашем сайте приветствуются преподаватели с любым уровнем квалификации. Мы рекомендуем указать все свои сертификаты и образование, чтобы увеличить шансы на нахождение учеников
Могу ли я установить гибкий график работы?
Вы полностью контролируете свой график и можете обсуждать его напрямую с учениками, чтобы найти удобное время для обеих сторон
Каков потенциальный заработок для репетитора машинное обучение?
Заработок зависит от количества занятий и квалификации. В среднем, за одно занятие можно заработать 638.22 рублей с занятия. Больше занятий в неделю – выше доход