Блин, классный настрой! Супер, что хочешь сразу целиться в практику, а не только теорию. Вот тебе по порядку, чтобы не растекаться:
1. Roadmapы
2. Что реально нужно выучить:
- Python (уровень: уверенно писать скрипты, разбираться в чужом коде)
- Алгоритмы и структуры данных (не углублённый LeetCode, но basics для собесов)
- ML-базу: Pandas, Sklearn, Matplotlib, регрессия/классификация/кластеризация
- Фреймворки: PyTorch либо Tensorflow (лучше выбрать один — чаще PyTorch)
- Специализацию:
-
NLP: HuggingFace, трансформеры, языковые модели, токенизация, немного fastText/spacy
-
CV: OpenCV, torchvision, основы CNN
-
RL: Gymnasium, stable-baselines3
- Математика: линейная алгебра (матрицы, вектора), базовая статистика и вероятности
- Чутка про Docker, Linux, Git
3. Проекты для портфолио:
- NLP: чат-бот, классификатор тональности, парсер отзывов, кастомизация GPT/BERT под узкую задачу (например, выделение именованных сущностей)
- CV: детекция предметов по фото, сегментация изображений, свой датасет (например, классификация мемов)
- RL: агент, проходящий простую игрушку (CartPole, LunarLander), или что-то fun-овое — обучить бота играть в 2048 или шашки
Постарайся, чтобы в каждом проекте были: нормальная документация, визуализации, выводы, удобный репозиторий. Идеально — сделать один end-to-end проект с описанием бизнес-кейса.
4. Куда публиковать:
- Репы на GitHub! (Без этого никуда)
- Kaggle — даже минимальные решения засчитываются
- Статьи на Medium/Хабр (если есть вдохновение)
- Личный сайт — приятный бонус, но не строго обязательно
5. Где искать реальные вакансии:
- hh.ru, LinkedIn, стажировки в Сбере, Яндексе, VK и не только — там довольно часто бывают позиции с уклоном "Junior/Intern ML/AI".
- AI джобы: ml-jobs.info, ai-jobs.net, Jobs on HuggingFace, telegram-каналы типа @ml_jobs, @datascientist_job
- Хакатоны (AiJourney, Яндекс, VK, ГАЗПРОМ): часто зовут лучших участников на интервью или стажировки.
- Решай конкурсные задачи (например, DataSphere на SberCloud или Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся).
6. Общий шаги-схема:
1. Пройти курс(ы) по ML/NLP/CV (Coursera, Stepik, Yandex Praktikum, DeepLearning.AI)
2. Собрать небольшой портфолио-пакет (3-5 проекта, каждому — отдельный репозиторий)
3. Выложить себя в IT-среду (GitHub, Kaggle, конференции, хакатоны)
4. Фокус на поиск стажировок и позиций Junior — не бойся ходить на собесы ради опыта
5. Параллельно продолжать учиться (выучил одну тему — сразу закрепляешь проектом)
Финт: Ищи не только "AI engineer", а любые "Data/ML/NLP/CV Engineer, Researcher, Analyst" — требования часто похожи, но может быть проще попасть.
Если надо примеры годных pet-проектов для портфолио — напиши! Могу накинуть идей под любую специализацию
