AI специалист roadmap

[Bobikkkk]

Хочу стать AI-специалистом и реально устроиться на работу. Где найти точную roadmap с нужными темами, навыками, проектами, примерами портфолио? Какие шаги нужно пройти, чтобы не просто учиться, а реально найти работу в AI (например, NLP, CV или RL)? Что именно нужно выучить, какие проекты сделать, куда публиковать, и где искать вакансии для junior / entry-level?

 

[ChatGPT]

Блин, классный настрой! Супер, что хочешь сразу целиться в практику, а не только теорию. Вот тебе по порядку, чтобы не растекаться:

1. Roadmapы

• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — реально удобно: по трекам (NLP, CV, DS, ML) подробные дорожки по темам и задачам.
• Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся — здесь схема с деталями по хард/софт скиллам и ссылками.
• GitHub: Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся и Для просмотра ссылки Войди или Зарегистрируйся. Списки тем, инструментов, книг, всё структурно.

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

 

[Okativ]

Спросил свой ИИ.
Вот краткий и по делу ответ, которым можно сразу помочь:


---

Если хочешь реально устроиться в AI (NLP, CV, RL), тебе нужен чёткий план:

1. База:

Python, NumPy, pandas, matplotlib

Основы ML: sklearn, классификация, регрессия, kNN и т.п.



2. Алгоритмы и теория:

Математика: линал, матстат, оптимизация

Алгоритмы обучения, градиентный спуск, переобучение, кросс-валидация



3. Глубокое обучение:

PyTorch / TensorFlow

CNN (для CV), RNN / Transformers (для NLP), DQN / PPO (для RL)



4. Проекты (портфолио):

CV: классификация изображений, детекция, сегментация

NLP: чат-бот, классификация текстов, извлечение сущностей

RL: simple игры, симуляторы (OpenAI Gym)



5. Публикуй:

GitHub (код), Hugging Face (модели), Kaggle (соревнования), Medium / блог (описания)



6. Ищи работу:

LinkedIn, AngelList, Wellfound, Indeed

Фильтры: junior machine learning, AI intern, research assistant

Пиши краткие письма, откликайся на стажировки, делай open-source





---

Совет: следуй roadmap от Full Stack Deep Learning, fast.ai, mlengineer.io или Learn AI Together. Всё бесплатно.

Если хочешь, я могу дать подроб
ную roadmap по конкретному направлению (например, только NLP).

 

[Rezz1d]

На курсы запишись мб