Стажировка DeepPavlov: что попробовать после ML-курсов

Стажировка DeepPavlov: что попробовать после ML-курсов Уже обсуждали вопрос Лабораторий здесь : что делать если пока не берут на стажки. В этом посте обсудим конкретный пример лаборатории, стажировку в DeepPavlov. Проект, созданный под началом лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ, который запустился в 2017 году. Команда занимается разговорным ИИ и NLP, обработкой человеческого языка. Что предлагают Удалённо, 20 часов в неделю, 2–3 месяца. Без оплаты. Ожидают подготовку в информатике, лингвистике или смежной области и пройденные ML-курсы. Свои проекты будут плюсом. Подаваться нужно на конкретный проект: дальше тестовое и интервью. Задания зависят от команды. Поэтому сначала имеет смысл разобраться, какая работа вам интересна: исследовать модели, готовить языковые данные или заниматься инженерной частью. Что в тестовом и на собесе Есть пример тестового ТЫК : кандидат получил набор повседневных диалогов DailyDialog. Нужно было выделить из реплик предметы разговора, убрать неинформативные фразы и обучить модель предлагать следующий объект обсуждения. Условно, после разговора о поездке перейти к билетам или гостинице. Здесь можно попробовать небольшую NLP-задачу целиком: разобраться с данными, получить работающий результат и посмотреть, где он ошибается. Какое тестовое дают сейчас, нужно уточнять. На собесе спрашивлаи Python, ООП и алгоритмы и мотивацию. Могут до собеса прислать несколько статей для ознакомления и уже обсудить их на собесе. Как выглядит работа с командой Каждому стажёру назначают ментора, а в официальном описании программы перечислены чтение статей, постановка экспериментов, изменения в общей кодовой базе, взаимодействие с другими командами и регулярные онлайн-встречи. Среди проектов тогда были интеграция библиотеки с сервисом отслеживания экспериментов Weights & Biases и перенос моделей на PyTorch. Это уже возможность потрогать работу вокруг модели: разобраться в чужом коде и встроить свой результат в существующий инструмент. Нынешний проект может быть другим. До старта стоит обсудить с ментором конкретные вещи: какой результат нужен через два месяца, кто проверяет код, как часто встречаетесь, куда писать, если застряли, и где будут использовать вашу работу. Эти договорённости помогут понять, какой опыт вы получите за свои 20 часов в неделю. Что это может дать дальше Если отказы уже надоели, стажировка может стать способом получить командный опыт и содержательный проект для резюме. На следующем собесе будет о чём говорить: какую часть сделали сами, что не заработало, как разобрали проблему и что изменили после обратной связи. Это ещё один маршрут к первому опыту, со своим отбором. Ещё это возможность проверить, нравится ли вам повседневная работа в ML. Читать статьи, чинить данные, разбираться в чужом коде, сравнивать неудачные эксперименты — насколько вам интересно этим заниматься? По выбранной задаче можно присмотреться к исследованиям или инженерной работе. Если хочется именно бизнес-опыта — работы с заказчиком, продуктовых метрик, запуска сервиса, — уточните, будет ли это в проекте. Подписаться: @zadachi_ds