Поиск удаленной работы в 2024 году

Решил я написать пост о том как я искал в этом году удаленную работу в сфере DS/ML/DA/CV/NLP.
Я не могу сказать, что искал работу сильно активно, но если видел интересные проекты и позиции, то откликался.

В этом посте я хочу поделиться своими наблюдениями и рейтингом ресурсов по поиску работы:

6. @g_jobbot getmatch — телеграм бот с вакансиями. Из плюсов можно подписать на определённый тип вакансии и условия работы (зарплата, удаленка и т.д.) Мне бот не понравился, ответов в случае отклика практически нет и они в основном по вакансиям Яндекса.

5. Различные job boards. Ссылка на список. Еще больше во вложенном файле. Тут у меня за всё время был один ответ с https://wellfound.com/ (бывший angellist jobs) с тестовым заданием.

4. linkedin — много крутых вакансий, много удаленки. Практически 0 ответов если откликаешься сам. Но достаточно часто рекрутеры пишут в личку. Еще из рабочих вариантов самому писать рекрутерам из понравившихся вакансий. Во всяком случае это даёт хоть какие-то интервью.

3. hh.kz — так как я из Казахстана, то в основном хороший ресурс для поиска локальной работы. Удаленки почти нет.

2. singularis slack — один из лучших вариантов для поиска удаленной работы. Из плюсов в канале jobs публикуют вакансии с вилками и контактами HR или нанимающего менеджера. Большинство отвечают быстро, много удаленки, часто хорошие зарплаты. Рекомендую.

1. Телеграм каналы с вакансиями. Это лучший источник вакансий и коммуникаций. Сам я нашел текущую работу именно там. Чаще всего вакансии публикуются с вилками и контактами HR или нанимающего менеджера.

Вложенный файл с job boards и ссылку на мою папку каналов с вакансиями вы найдете у меня в телеграм канале

Подписывайтесь =)

Как подготовиться к Data Science интервью

Data Science интервью — непростая задача. Существует значительная неопределённость в отношении вопросов. Независимо от того, какой у вас опыт работы или какой у вас диплом об образовании, интервьюер может задать вам ряд вопросов, которые вы не ожидаете. Во время Data Science интервью интервьюер будет задавать технические вопросы по широкому кругу тем, требуя от интервьюируемого как сильных знаний, так и хороших коммуникативных навыков.

В этой заметке я хотел бы поговорить о том, как подготовиться к собеседованию по машинному обучению. Разберем категории вопросов, поделюсь ссылками с вопросами и ответами на часто задаваемые вопросы.

Категории вопросов

Традиционно Data Science интервью включает следующие категории вопросов:

  • Статистика
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Навыки программирования, алгоритмы и структуры данных
  • Знание предметной области
  • Проектирование систем машинного обучения
  • Поведенческое интервью
  • Соответствие культуре
  • Решение проблем

Читать далее

Как сделать резюме привлекательным с помощью pet project

У начинающих Дата Саентистов резюме состоит из пройденных курсов, образования и возможно не самого релевантного опыта работы. Такие резюме мало чем отличаются от основной массы соискателей.

Работа над pet project отличная возможность прокачать навыки. Если добавить в резюме реализованный pet-project оно сразу станет привлекательным и появится тема для разговора на интервью.

Так, что же такое pet-project? Pet-project — это проект, который делается ради себя. Он создается вне работы и часто связан с личным интересом. Например: спорт, электроника, приготовление еды, автомобили, путешествия, медицина и т.д. Проект поможет расширить профессиональные навыки и научиться новым, которые пригодятся в работе.

Вот несколько идей для проектов в Data Science, к реализации которых уже можно приступить:

Читать далее