//shamil.ai
ГлавнаяПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПользаВопросы
Бесплатная диагностика
ПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПользаДиагностикаВопросы

Всё, чтобы понять свой уровень и выстроить путь до оффера в ML

Радар находит путь к офферу

Диагностика уровня

Вопросы с реальных техничек, радар по восьми осям и три главных пробела

12 минут

  • до 24 вопросов
  • радар по 8 осям
  • разбор каждой ошибки
  • срок до оффера
  • без регистрации
Пройти диагностику
Калькулятор: предоплата, постоплата и вилка

Калькулятор вилки

Выбери точку входа — увидишь, что учить и какая вилка на выходе

300–500к

  • с нуля до джуна
  • джун в мидла
  • мидл в сеньора
  • прирост в месяц
  • срок до оффера
Посчитать
Созвон с ментором

Созвон со мной

30 минут: карта белых пятен и план до оффера с честным сроком

0 ₽

  • что учить, а что пропустить
  • целевая дата оффера
  • формат и условия
  • честно, если не смогу помочь
Записаться
Входит во все тарифы менторства

shamil.ai — платформа, на которой живёт вся подготовка

Теория, практика, ДЗ, тесты и вопросы с собесов собраны в одном месте — не нужно собирать материалы по десяти источникам

  • 23 курса: от Python и математики до LLM и RecSys
  • Лекции, авторские конспекты, ДЗ на Colab и тесты
  • Вопросы с реальных собесов в конце каждого урока
  • Банк 300+ вопросов из 25 компаний и записи интервью
  • NLP и LLM обновляются под рынок, об изменениях приходит уведомление
  • Доступ навсегда, вместе со всеми будущими обновлениями
Получить доступ
Платформа shamil.ai: каталог курсов

Карта ML-навыков

Всё, что спрашивают на собеседованиях ML-инженера: 52 темы по восьми блокам. Открыто, без регистрации — можно свериться и без менторства

Python на рабочем уровне
  • Структуры данных и то, где они реально нужны
  • ООП и организация кода проекта
  • Окружение, зависимости, работа с ноутбуками
Алгоритмы под кодинг-интервью
  • Отдельный сборник лекций — писал сам
  • К каждой лекции задачи на LeetCode по теме
  • Разбор решений: сложность и как рассуждать вслух

Работа с данными
  • Pandas: агрегации, джойны, чистка данных
  • Разведочный анализ и проверка гипотез
  • Метрики, которые понимает бизнес
Математика — 4 авторских курса
  • Линейная алгебра
  • Теория вероятностей и статистика
  • Оптимизация и градиентный спуск
  • Через визуализации и пошаговые выводы, а не как в учебнике Тихонова

ML Basic
  • Линейные модели и регуляризация
  • Метрики и честная валидация
  • Работа с признаками, утечки данных
Деревянные модели
  • Решающие деревья и случайный лес
  • Бустинги: CatBoost, LightGBM, XGBoost
  • Подбор гиперпараметров без магии
То, за что режут на техничке
  • Дисбаланс классов и подбор порога
  • Почему ROC-AUC врёт, а PR-AUC — нет
  • Как объяснять выбор модели бизнесу

PyTorch на практике
  • Цикл обучения и что делать, когда лосс расходится
  • Регуляризация, аугментации, ранняя остановка
  • Диагностика: переобучение против недообучения
Архитектуры
  • Эмбеддинги и свёртки
  • Трансформеры как фундамент следующего блока

Классический NLP
  • Предобработка и векторные представления текста
  • Классические модели и где они всё ещё выигрывают
Трансформеры на практике
  • Классификация, извлечение сущностей, поиск
  • Файнтюн под задачу и оценка качества
  • Attention-маски и внутреннее устройство — спрашивают почти всегда
Развилка
  • В конце блока выбираем направление: LLM или RecSys

Легенда на 40+ страниц
  • У каждого своя — под бэкграунд и целевое направление
  • Проекты с метриками, эксперименты и альтернативы
  • Факапы и доведение до прода: деплой, инференс, латенси
Резюме и прогон
  • Резюме на цифрах, а не на списке обязанностей
  • Прогон легенды передо мной и перед другими учениками

LLM-трек
  • RAG: индекс, top-k, реранк
  • Агенты и промптинг под задачу
  • Файнтюн и оценка качества генерации
Прод-мышление
  • Латенси и стоимость инференса
  • Что profiling показывает раньше, чем интуиция
RecSys-трек
  • Кандидатогенерация и ранжирование
  • Метрики рекомендаций и офлайн-прокси

Схема выхода на рынок
  • Чаты под вакансии и анонсы собеседований
  • Разбор каждого пройденного собеса со мной
  • Если отклики идут плохо — разбираем и добиваем
Материалы под собесы
  • Банк 300+ вопросов из 25 компаний
  • Записи реальных интервью других учеников
Оффер
  • Переговоры и торг за условия
  • Сравнение нескольких предложений

Разборы и материалы

Что почитать до созвона: маршрут, вопросы с собесов, оплата и истории — всё открыто

  • Роадмап2 990 ₽
    Личный план на месяцПосле диагностики: четыре недели по твоим провальным осям, задания руками и критерии самопроверки
  • Программа5 мин
    Маршрут по неделямВосемь блоков, где стоят моки и когда выходим на рынок — на одном экране
  • Собесы4 мин
    Что реально спрашивают на техничкахТри секции вопросов: Computer Science, ML и прод — и что из этого закрывает программа
  • Оплата3 мин
    Как считается постоплатаКонфигуратор: предоплата, процент от оффера и что остаётся тебе в первые месяцы
  • Истории10 мин
    Истории с цифрамиОткуда пришли, сколько шли и сколько получили на руки — как написали сами ученики
  • Про ментора4 мин
    Кандидатом 80+ разКак смотрит интервьюер и что именно оценивают на техничке — с обеих сторон
  • Telegramкаждую неделю
    Канал про собесыСвежие вопросы с реальных собесов и разборы — @sobesochnaya

Пять вопросов с техничек

Быстрая проба: каждый вопрос — из реального собеса, ошибка сразу называет белое пятно

1 / 5 · Classical ML

Модель классификации даёт ROC-AUC 0.92, но бизнес жалуется, что предсказания бесполезны. Куда смотришь первым?

Пройти полную диагностику

До 24 вопросов, радар по восьми осям и разбор каждой ошибки

Сколько будет после

Выбери точку входа — покажу, что учить и какая вилка на выходе

Точка входа
Сейчас100–150к
После менторства300–400к

на руки · срок 3–5 месяцев · прирост +200–250к в месяц

Вилки — по офферам учеников с таким же стартом: медиана 330к на руки, рекорд 400к+.

  1. 1Production Code & MLOps4 недели · Docker, API Design, Testsфокус
  2. 2ML BasicsТеория есть · Sklearn, Pandas, Feature Engineeringуже есть
  3. 3Real-world Project3 недели · End-to-end ML, Deploy to Prod, Monitoringдальше
  4. 4System Design Basics2 недели · Архитектура ML, Batch vs Realtime, Cachingфинал
  5. 5Оффер MiddleРезультат · 300k-400k руб, Production MLфинал
Проверить план на диагностике

Что спрашивают перед стартом

  • А если я вообще с нуля?

    Можно, и таких учеников много: с завода, из аналитики, после универа с нулевым багажом по ML. Вкатиться в machine learning с нуля реально, вопрос в маршруте и темпе. Разница с самостоятельным стартом в том, что ты сразу идёшь по проверенному маршруту, а не собираешь его из случайных курсов. Одно оцени реалистично: с нуля путь до оффера длиннее, чем у человека с опытом — 4–6 месяцев против 2–2,5, и на диагностике я честно скажу, сколько он займёт у тебя.

  • А если я не знаю свой уровень?

    Это нормальная стартовая точка. Пройди бесплатную диагностику на сайте: восемь осей от Python до NLP, вопросы из реальных собесов и радар с белыми пятнами на выходе. После неё будет понятно, с какого модуля начинать и подходит ли программа вообще. На созвоне разберём результат и цели.

  • Сколько занимает диагностика и нужна ли регистрация?

    Около 12 минут, регистрация не нужна: ни почты, ни телефона. Прогресс и результат сохраняются в браузере, поэтому вкладку можно закрыть и вернуться позже, а на другом устройстве тест начнётся заново. Вопросы подбираются под точку старта, которую ты выбираешь на первом экране.

  • Что показывает радар по восьми осям?

    Восемь осей — это то, из чего складывается техническое интервью: Python и алгоритмы, математика и статистика, классический ML, метрики и валидация, Deep Learning, NLP, ML System Design и production. По каждой оси видно долю верных ответов, а в конце собираются три самых слабых места и разбор каждой ошибки. Это не оценка, а порядок работы: закрывать пробелы нужно по зависимостям.

  • Есть ли гарантия оффера?

    Гарантировать оффер честно нельзя, и я этого не обещаю: результат зависит и от твоей работы. Зато модель оплаты устроена так, что основной риск на мне. Основная часть — постоплата — возникает только после трудоустройства как процент от зарплаты. Если ты добросовестно прошёл программу, откликался и ходил на собеседования, но оффера не случилось, постоплата не возникает. Условия зафиксированы в договоре-оферте.

  • Хочу сначала сам разобраться, можно?

    Можно, и это нормальный путь. На странице «Польза» бесплатно лежат диагностика уровня, пять вопросов с техничек и калькулятор вилки, а в Telegram-канале — разборы. Иди по ним, и если через пару месяцев почувствуешь, что упёрся в отсутствие обратной связи или непонятно, что учить дальше, — возвращайся. Именно с этого большинство учеников и приходит.

Не нашёл ответа на свой вопрос?

Задать вопрос Шамилю

Если нужен системный подход, обратная связь и поддержка на каждом этапе

Хочешь не просто изучать материалы, а выстроить свой путь?

  • 100+учеников в программе
  • 48дней — медиана поиска оффера
  • 330кмедиана оффера на руки
  • 400к+рекордный оффер на руки

На октябрь осталось 5 мест из 6

Выбрать тариф

Если сомневаешься

Не уверен, подходит ли тебе менторство?

12 минут теста: определим уровень, найдём белые пятна и наметим маршрут до оффера

Пройти диагностику
// shamil.ai

Меню

  • Программа
  • Обо мне
  • Истории учеников
  • Тарифы
  • Польза
  • Диагностика
  • Вопросы

Контакты

  • Личный аккаунт: @ai_ml_mentor
  • Канал про собесы: @sobesochnaya
© 2026 shamil.ai — менторство по MLПолитика конфиденциальностиДоговор офертыСогласие на обработку данныхОферта на роадмапШамиль Нуркаев · ML Engineer