Приветствую на своём канале,
Я Богдан Печёнкин, Senior ML Engineer и автор Симулятора ML. Machine Learning (ML) – это про то, как превращать большие данные в большие деньги, с помощью искусственного интеллекта. За свою карьеру Я успел поработать в разных доменах: ритейл (X5 Group), e-commerce (AliExpress, KazanExpress, BrandsGoDigital) и арбитраж трафика (GoldenGoose); с разными проектами: динамическое ценообразование, прогноз спроса, ассортимент, рекомендательные системы, анти-фрод, чат-боты.
Своим опытом и набитыми шишками Я делюсь в Симуляторе Инженера Машинного Обучения, а также в видео и статьях.
Помимо ML и искусственного интеллекта будут мелькать менеджмент (human engineering), организации своей жизни (GTD), книги/статьи, которые читаваю, и интервью/подкасты, которые смотрю.
Мои видео и статьи:
📄 10 первых ошибок в карьере ML инженера, Habr [24K]
🖥 Как построить ML ценообразование на маркетплейсе, YouTube [15К]
🖥 Мок-собеседование Junior ML инженера, YouTube [26К]
📄 Почему анализ ошибок – это начало разработки ML системы, а не конец? Habr [9K]
🖥 Зачем делать pet-проекты?, YouTube [4K]
🖥 Bag-of-tricks того, как сделать ваш ML-пайплайн более reliable, YouTube [1.5K]
🖥 What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?, YouTube [1K]
Мои Notion и Miro:
• Мои секреты продуктивности по тегу #MyProtocols (10+)
• ML System Design в Miro (6+)
• Список рекомендуемых книг (120+)
• Подборка ссылок по ML (250+)
Мои курсы:
• Симулятор ML инженера на Karpov.Courses
• Reliable Machine Learning на Educative
Контакты для связи:
• uberkinder.t.me
• linkedin.com/in/uberkinder
• instagram.com/uberkinder_
Я Богдан Печёнкин, Senior ML Engineer и автор Симулятора ML. Machine Learning (ML) – это про то, как превращать большие данные в большие деньги, с помощью искусственного интеллекта. За свою карьеру Я успел поработать в разных доменах: ритейл (X5 Group), e-commerce (AliExpress, KazanExpress, BrandsGoDigital) и арбитраж трафика (GoldenGoose); с разными проектами: динамическое ценообразование, прогноз спроса, ассортимент, рекомендательные системы, анти-фрод, чат-боты.
Своим опытом и набитыми шишками Я делюсь в Симуляторе Инженера Машинного Обучения, а также в видео и статьях.
Помимо ML и искусственного интеллекта будут мелькать менеджмент (human engineering), организации своей жизни (GTD), книги/статьи, которые читаваю, и интервью/подкасты, которые смотрю.
Мои видео и статьи:
📄 10 первых ошибок в карьере ML инженера, Habr [24K]
🖥 Как построить ML ценообразование на маркетплейсе, YouTube [15К]
🖥 Мок-собеседование Junior ML инженера, YouTube [26К]
📄 Почему анализ ошибок – это начало разработки ML системы, а не конец? Habr [9K]
🖥 Зачем делать pet-проекты?, YouTube [4K]
🖥 Bag-of-tricks того, как сделать ваш ML-пайплайн более reliable, YouTube [1.5K]
🖥 What Is ChatGPT Doing … and Why Does It Work?, YouTube [1K]
Мои Notion и Miro:
• Мои секреты продуктивности по тегу #MyProtocols (10+)
• ML System Design в Miro (6+)
• Список рекомендуемых книг (120+)
• Подборка ссылок по ML (250+)
Мои курсы:
• Симулятор ML инженера на Karpov.Courses
• Reliable Machine Learning на Educative
Контакты для связи:
• uberkinder.t.me
• linkedin.com/in/uberkinder
• instagram.com/uberkinder_