
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

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

Выбери точку входа — увидишь, что учить и какая вилка на выходе
300–500к

30 минут: карта белых пятен и план до оффера с честным сроком
0 ₽
Теория, практика, ДЗ, тесты и вопросы с собесов собраны в одном месте — не нужно собирать материалы по десяти источникам

Всё, что спрашивают на собеседованиях ML-инженера: 52 темы по восьми блокам. Открыто, без регистрации — можно свериться и без менторства
Что почитать до созвона: маршрут, вопросы с собесов, оплата и истории — всё открыто
Быстрая проба: каждый вопрос — из реального собеса, ошибка сразу называет белое пятно
Модель классификации даёт ROC-AUC 0.92, но бизнес жалуется, что предсказания бесполезны. Куда смотришь первым?
До 24 вопросов, радар по восьми осям и разбор каждой ошибки
Выбери точку входа — покажу, что учить и какая вилка на выходе
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+.
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.
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.
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.
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.
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.
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?
Если нужен системный подход, обратная связь и поддержка на каждом этапе
На октябрь осталось 5 мест из 6
Выбрать тарифЕсли сомневаешься
12 минут теста: определим уровень, найдём белые пятна и наметим маршрут до оффера
Пройти диагностику