Ключевой фактор успеха: портфолио AI-разработчика
Не буду ходить вокруг да около: наиважнейшим для получения работы в этой области является ваше портфолио. Необходимы реально выполненные проекты. Учебные задания, вроде классификации заболеваний, не рассматриваются работодателями всерьез, поскольку они слишком просты и гарантированно решаемы.
В портфолио должны быть представлены реальные проекты, выполненные для реальных компаний. HR-специалисты в первую очередь интересуются именно такими проектами.
Мы обеспечиваем нашим студентам стажировки в крупных и средних компаниях, а также стартапах. Если вы учитесь самостоятельно, уделите особое внимание формированию портфолио.
Опыт работы в команде AI-разработчиков
Второй по важности вопрос от HR-специалистов — наличие опыта работы в команде, специализирующейся именно на AI. Опыт командной работы в других областях (Java, .NET, PHP, Python и т.д.) не равноценен опыту в AI, где требуются специфические навыки, такие как подготовка и разметка датасетов, управление фрилансерами и развертывание нейронных сетей.
Мы решаем эту проблему с помощью стажировок, где студенты работают в командах по 10–15 человек под руководством тимлидов, что позволяет им получить опыт и сформировать портфолио из нескольких проектов.
Компактное резюме, адаптированное под вакансию
Наш опыт показывает, что нельзя рассылать одно и то же резюме всем компаниям. Необходимо адаптировать резюме под конкретную вакансию, указывая релевантные технологии и проекты. Резюме должно быть кратким, не более одной страницы, поскольку у HR-специалиста есть всего 20–30 секунд на его оценку.
Релевантные проекты
Наличие в портфолио типовых проектов, соответствующих потребностям компании, значительно повышает шансы на трудоустройство.
Где брать проекты для портфолио AI-разработчика?
Предложите свои услуги текущему работодателю или обратитесь к знакомым в других компаниях. Искусственный интеллект применим практически в любом бизнесе, поэтому проявите настойчивость и найдите подходящий проект. Опубликуйте информацию о своих навыках в социальных сетях и предложите бесплатные консультации в обмен на возможность реализовать проект.
Количество проектов в портфолио: 2–3 проекта — это уже хороший старт.
Необходимые технологии: библиотеки AI, ML, SQL, Sklearn, Python.
Ключевые навыки AI-разработчика: подготовка датасетов, решение типовых задач AI, deploy.
Резюме: портфолио — ваш главный инструмент
Поскольку сфера AI относительно нова, многие компании еще не понимают, как правильно проводить собеседования с AI-разработчиками. Поэтому портфолио играет решающую роль. Удачи в изучении AI и поиске работы!
