Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Курсы по нейросетям со скидкой до 30%
Выбрать курс
Data Science
ML Team Lead

ML Team Lead

Научитесь создавать и управлять Machine Learning-командами: от мотивации сотрудников и настройки таск-трекера до применения методов MLOps для автоматизации и оптимизации процессов

Advanced

Онлайн

ML Team Lead — это управленческая роль в команде, занимающейся разработкой и внедрением решений на базе машинного обучения. Особенность этой темы заключается в необходимости сочетания глубоких технических знаний с навыками управления людьми и проектами. ML Team Lead отвечает за координацию работы команды, определение стратегий развития проектов, внедрение практик MLOps, обеспечение качества моделей и их соответствия бизнес-целям.
 

Для кого этот курс

 
  • Опытные Data Scientist-ы и ML-инженеры с опытом 3+ лет, которые заинтересованы в переходе на руководящие позиции
  • Текущие руководители и менеджеры с техническим бэкграундом, которые хотят изучить специфику управления ML командами 
  • Руководители стартапов и предприниматели в сфере технологий, которые планируют создать ML команду

Необходимые знания

 
  • Навыки программирования: Уверенное владение Python, включая библиотеки для машинного обучения (например, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). 
  • Основы Data Science: Знание ключевых понятий и методов анализа данных, таких как статистика, методы визуализации данных, работа с большими данными. 
  • Опыт работы с ML моделями: Понимание принципов машинного обучения, опыт разработки и оценки моделей.
  • Опыт работы в команде: Опыт участия в проектах как часть команды, желательно в роли ML Engineer, Data Scientist или Data Analyst.
  • Общие навыки управления проектами (желательно): Понимание принципов Agile, Scrum или Kanban будет полезным, но не обязательным.

Что даст вам этот курс

Data Scientists'ам и ML-инженерам

 
  • Развиваем навыки управления людьми и проектами, что необходимо для перехода на роль Team Lead
  • Даем практику по MLOps и управлению ML проектами на протяжении всего жизненного цикла продукта

 

Руководителям и менеджерам с техническим бэкграундом

 
  • Делаем упор на интеграцию ML в бизнес-процессы и управление кросс-функциональными командами

 

Руководителям стартапов и предпринимателям в сфере технологий

 
  • Фокус на построение и масштабирование ML команды, как создать эффективную ML команду и интегрировать ее в компании 

 

После курса вы сможете:

  • Создавать и управлять ML командами, определять роли и распределять задачи, обеспечивать продуктивное взаимодействие между участниками
  • Обеспечивать мотивацию и развитие команды, внедрять программы наставничества и обучения, управлять карьерным ростом сотрудников
  • Применять принципы MLOps для автоматизации и улучшения процессов разработки, развертывания и мониторинга ML моделей
  • Использовать современные методологии управления проектами (Agile, Scrum, Kanban) для эффективного планирования и координации работы ML команды
  • Настраивать и использовать инструменты для коллаборации и управления задачами (JIRA, Trello, MLflow) для обеспечения прозрачности и эффективности в проектной работе
  • Классифицировать и решать этические и регуляторные вопросы, обеспечивая соответствие ML проектов стандартам конфиденциальности и безопасности (GDPR, HIPAA и т.д.)
В рамках курса студенты выполнят несколько тематических домашних заданий, нацеленных на проверку знаний по пройденным модулям. В конце курса студентам предстоит выполнить финальный проект, в рамках которого они должны будут представить план создания и управления ML командой для решения конкретного бизнес кейса в компании

Процесс обучения

Обучение проходит онлайн: вебинары, общение с преподавателями и вашей группой в Telegram, сдача домашних работ и получение обратной связи от преподавателя.

Вебинары проводятся 2 раза в неделю по 2 ак. часа и сохраняются в записи в личном кабинете. Вы можете посмотреть их в любое удобное для вас время.

В ходе обучения вы будете выполнять домашние задания. Каждое из них посвящено одному из компонентов вашего выпускного проекта.

После выполнения всех домашних заданий вы получите готовый выпускной проект.

Оптимальная нагрузка

Возможность совмещать учебу с работой

Портфолио

Индивидуальная разработка итоговой проектной работы 

Перспективы

 

Получите знания, которые помогут повысить вашу востребованность и доход

Партнеры

Многие студенты еще во время прохождения первой части программы находят или меняют работу, а к концу обучения могут претендовать на повышение в должности.

  • Получите помощь с оформлением резюме, портфолио и сопроводительного письма
  • Разместите свое резюме в базе OTUS и сможете получать приглашения на собеседования от партнеров
Формат обучения

Интерактивные вебинары


2 занятия по 2 ак.часа в неделю. Доступ к записям и материалам остается навсегда

Обратная связь


Домашние задания с поддержкой и обратной связью наших преподавателей помогут освоить изучаемые технологии

Активное комьюнити


Чат в Telegram для общения преподавателей и студентов

Программа

Основы лидерства и управления командой

В этом модуле мы изучим ключевые аспекты лидерства в ML-командах и рассмотрим, как эффективно строить и управлять командой. Вы узнаете, как распределять роли, выстраивать коммуникацию внутри команды и между отделами компании. Мы также разберём разные стили лидерства, их влияние на производительность команды и методы разрешения конфликтов, которые помогут вам сохранять продуктивную рабочую атмосферу. Кроме того, обсудим, как сформировать стратегическое видение для ML-команды и мотивировать её на достижение целей компании

Тема 1: Позиция Team Lead

Тема 2: Структура и построение ML команды

Тема 3: Кросс-функциональное взаимодействие

Тема 4: Лидерство и коммуникации

Тема 5: Видение и стратегия

Тема 6: Мотивация команды и управление производительностью

Инструменты для управления ML проектами

Этот модуль посвящён инструментам и методам, которые помогут вам эффективно организовать и управлять ML-проектами. Мы разберем, как выстраивать работу с данными и оптимизировать рабочие процессы, используя современные технологии для сбора, хранения и обработки данных. Вы научитесь применять Agile-методологии в управлении ML-проектами, использовать таск-трекеры, такие как JIRA и Trello, и интегрировать MLOps для развертывания и мониторинга моделей. Также рассмотрим, как наладить контроль качества кода с помощью контроля версий и автоматизированного тестирования

Тема 1: Data&ML Pipelines. Как построить эффективную систему для работы с данными и моделями

Тема 2: Управление задачами (task management)

Тема 3: Инструменты и технологии: MLOps

Тема 4: Инструменты и технологии: коллаборация, MLFlow

Тема 5: Контроль качества кода

Развитие команды и управление персоналом

В этом модуле мы сосредоточимся на росте и развитии команды. Вы узнаете, как разрабатывать стратегии найма, интегрировать новых сотрудников в команду и создавать программы наставничества. Также мы разберём карьерные пути для различных ролей в ML-командах, что поможет вам поддерживать развитие сотрудников. Мы обсудим, как организовать постоянное обучение команды через семинары, курсы и конференции, и как внедрять эффективные циклы обратной связи

Тема 1: Рост команды и найм

Тема 2: Карьерные пути для ML специалистов

Тема 3: Развитие и обучение команды

Этика, безопасность и регуляторы

Этот модуль посвящен вопросам этики, безопасности и соответствия требованиям регуляторов в области ML. Вы узнаете о ключевых этических проблемах и научитесь обеспечивать прозрачность и конфиденциальность моделей. Мы также рассмотрим, как защищать данные и модели от угроз и соблюдать требования регуляторов, таких как GDPR и HIPAA

Тема 1: Этика в машинном обучении

Тема 2: Безопасность в машинном обучении

Тема 3: Регуляторы: GDPR, HIPAA и другие страшные буквы

Дополнительные темы

В этом модуле мы рассмотрим практические кейсы из различных компаний, которые помогут вам лучше понять, как функционируют ML-команды в различных условиях. Обсудим стратегии антикризисного управления и управления сложными проектами. В завершение модуля мы подготовим вас к собеседованию на позицию ML Team Lead

Тема 1: Построение системы аналитики и АБ-тестирования в компании

Тема 2: Кейсы и примеры

Тема 3: Работа с трудными проектами и антикризисное управление

Тема 4: Собеседование на позицию ML Team lead

Выпускной проект

Представьте, что вас пригласили на работу в качестве ML Team Lead в небольшую компанию для организации работы ML команды и решения конкретной бизнес задачи. Ваша задача — создать и управлять командой ML для разработки модели для этого продукта. Проект потребует от команды выполнения полного процесса — от сбора данных до развертывания модели

Тема 1: Выбор темы и организация проектной работы

Тема 2: Консультация по проектам и домашним заданиям

Тема 3: Защита проектных работ и подведение итогов курса

Также вы можете получить полную программу, чтобы убедиться, что обучение вам подходит

Выпускной проект

 

Каждый семестр завершается финальным проектом, который предстоит защитить перед преподавателями и командой. Вам будет, что обсудить на собеседовании!

 

В качестве проектной работы вы разработаете комплексный план проекта и презентацию для стейкхолдеров по решению конкретной бизнес задачи.

 

Вы можете выбрать одну из предложенных преподавателем тем или реализовать свою идею.

Преподаватель

Дмитрий Сергеев

ŌURA

Data Science Manager, Staff Data Scientist

8 лет в Otus
132 занятия
461 студент

Руководит европейской Data Science командой в компании ŌURA, выпускающей умные кольца. Больше 10 лет профессионального и преподавательского опыта. Работает в HealthTech уже 5 лет, до этого занимался машинным обучением в gamedev компаниях. Имеет как прикладной технический, так и управленческий опыт, в том числе на позиции Head of Data Science в стартапе WeatherWell. Консультирует различные стартапы по внедрению машинного обучения и построению ML команд. Преподавал в ЦМФ МГУ, ФНК ВШЭ, Aalto University. Руководил программами и читал лекции на различных онлайн курсах и платформах, таких как OTUS, ODS.ai и др. Образование: MSc Computer Science Aalto University, ДПО ФКН ВШЭ, ЦМФ МГУ, Эконом-мат РЭУ им. Плеханова

Эксперты-практики делятся опытом, разбирают кейсы студентов и дают развернутый фидбэк на домашние задания

Прошедшие
мероприятия

Дмитрий Сергеев
Открытый вебинар
Карьерные пути для ML специалистов
Дмитрий Сергеев
Открытый вебинар
Структура и построение ML команды

Этот курс может оплатить ваш работодатель

Обучайтесь за счёт работодателя или разделите оплату 50/50
  • Подробно расскажем об интересующем вас курсе
  • Объясним, как договориться с работодателем
  • Сообщим стоимость обучения и варианты оплаты
  • Ответим на вопросы
  • Предоставим шаблон договора и счёт на оплату

Подтверждение знаний и навыков

OTUS осуществляет лицензированную образовательную деятельность. В конце обучения вы получите сертификат OTUS о прохождении курса и удостоверение о повышении квалификации.

После обучения вы:

  • Получите материалы по пройденным занятиям (видеозаписи курса и дoполнительные материалы)
  • Создадите свой проект, который поможет при прохождении собеседований
  • Повысите свою ценность и конкурентоспособность как IT-специалист
  • Получите сертификат об окончании курса

Частые вопросы

Почему OTUS?
Мы обучаем IT-сотрудников уже 6 лет, через OTUS прошли 20 000 студентов. Специализируемся на программах для людей с опытом, а ещё – быстро переформатируем учебные программы под изменения в сфере информационных технологий.
Обязательно ли выполнять и защищать выпускной проект?
Для получения сертификата OTUS и УПК (удостоверение повышения квалификации государственного образца) необходимо сдать проект. Кроме того, проект необязательно защищать перед аудиторией, а можно сдать в чате с преподавателем. Для получения УПК также понадобится предъявить документ об образовании.
Обязательно ли выполнять все домашние задания?
Да, если хотите хорошо отточить навыки. На курсе будут практические домашние задания, их выполнение занимает примерно 2-3 часа.
Помогаете ли вы с трудоустройством после курса?
В Otus Club проводятся вебинары на тему трудоустройства, разбор резюме, прохождения собеседований, особенности реферальных программ при найме. Также обратим ваше внимание, что преподаватели курса занимают ведущие позиции в разных компаниях. Будьте активны, выполняйте домашние задания, стройте network с сокурсниками и преподавателями, и вам будет проще найти работу, расширив свои контакты.
Смогу ли я совмещать учебу с работой?
Да. Программа курса рассчитана на студентов, у которых мало времени. Лекции проводим дважды в неделю, домашние задания — не чаще 1 раза в неделю.
Что, если в середине курса я не смогу продолжать обучение?
Вы можете бесплатно перейти в другую группу. Но только один раз.
Я могу вернуть деньги?
Да, мы можем вернуть деньги за то время курса, которое вы ещё не успели отучиться. Например, если курс длится пять месяцев, а вы отучились один, мы вернём деньги за оставшиеся четыре месяца.
Может ли мой работодатель оплатить курс?
Да. Когда свяжетесь с нашим менеджером, уточните, что оплачивать курс будет ваш работодатель.
Остались вопросы?
Оставляйте заявку и задавайте вопросы менеджеру, команда курса с ним на связи и постарается дать вам исчерпывающую информацию.