Здравствуйте, мои маленькие любители DS/ML. Сегодня поговорим про то, в какую компанию / команду идти в нынешних реалиях, основываясь на востребованности на рынке труда. При прохождении всех секций обычно ждет сложный выбор команды. Важно понимать, чем примерно ты будешь заниматься в той или иной команде. 1. Яндекс. Пожалуй, самая продвинутая компания с точки зрения ML/DL. Тут есть как команды с классическим-табличным ML (реклама, лавка, маркет и тд), так и команды с DL (почти каждая команда Поиска, Алиса, ML Лаборатория, Yandex-Research, etc). Постараюсь по своему опыту рассказать про команды с разных отделов. Маркет/Лавка - на мой взгляд не самый интересный с точки зрения ML-я проект. Тут скорее всего, вы будете работать с табличным ML-ем, что в целом полезно, если вы потом пойдете работать в условным HFT, где весь ML примерно такой. Но как по мне, высокая вероятность увязнуть в больше аналитических тасках / бэкендерсках тасках. Карты - тут в целом тоже много достаточно табличного МЛ-я, но сейчас например начали внедрять агентов. Как мне кажется, тут немного поинтереснее, но например мой друг очень много занимался именно деплоем / бэкендом в команде Suggest-а поиска, что, конечно, слабо связано с современным ML-ем. Реклама - несмотря на то, что мль тут тоже табличный, тем не менее мне кажется это +- самое востребованное направление на рынке труда табличного мл-я. Практически каждой бизнес компании важно оптимизировать свой рекламный процесс. Так что из всех табличных-классических командах я бы остановился именно на этом варианте. описание команд. Поиск - вне зависимости от команды, почти все команды больше занимаются DL-ем, имеют достаточно много ресурсов для проведения экспериментов. Как по мне самый интересный отдел (вывод очень баяснутый), потому что поиск - ключевой продукт яндекса, с которого идет больше всего денег. Более того, это очень хорошо скейлится на глобальный рынок. Любая крупная компания развивает свои поисковые технологии, внедряют rag-и, агентов, RL и так далее. Может достаточно сложно поначалу вкатиться (не самая простая инфра), но это того однозначно стоит. Тут достаточно сильные ребята, из топ вузов, много кто закончил ШАД. Требования достаточно высокие, как и темп. Алиса (все, что связано с speech-ем) - тоже достаточно интересные команды со своей особенной спецификой данных и DL-ем. В Алисе есть много классных речевых команд, в основном ребята либо выпускники ШАД, либо топ вузов, отлично знают свою область и ее любят. Советую туда идти, как опыт в области - очень полезно. Тут возможно сильно меньше новинок, чем в том же NLP/Search-е, но это тоже достаточно круто. 2. Сбер. Sber Devices - многие команды отсюда тоже достаточно сильные, с крутыми руководителями. Слышал, что например команда автономного транспорта очень приличная, работать там интересно. В команде колонки сбера тоже есть интересные таски и сильные ребята. В целом Sber Devices про современный DL-ь, что уже достаточно привлекательно. Sber AI Lab - крутое место, чтоб заняться проектами в медицине (в яндексе например такого нет) вместе с сильными руководителями. Лаборатория содержит несколько различных центров: Центр глубокого машинного обучения, Центр искусственного интеллекта в медицине, Центр прикладных исследований, Центр инструментов машинного обучения, Центр фундаментальных исследований, Центр управления проектами и инфраструктурой. Каждый центр в общем занимается применениями DL-я во многих бытовых продуктах, полезных для общегородской инфраструктуры, что тоже отходит от парадигмы внедрения ML-я лишь в бизнес сервисы. Airi - Институт, в котором по большей части все занимаются написанием статей по различным областям: RL, Агенты, NLP, Медицина. Если цель - выступать на конфах, то отличный вариант. Сюда часто открыты интересные вакансии по RL-ю, LLM-кам. Насколько знаю, тут не все так плохо с ресурсами для экспериментов, но возможно невысокая зп (зависит от кандидата). Целевая метрика - написание статей, но встречаются и команд