После защиты кандидатской диссертации работал научным сотрудником и преподавал в Шанинке, РАНХиГС, МГИМО. Переводил с английского, был научным редактором переводов, публиковал научно-популярные статьи. Развиваясь как академический ученый и исследователь, работая в междисциплинарных командах, столкнулся с проблемой сбора данных и нехваткой количественных скилов. Это подтолкнуло меня учить матчасть, изучать эконометрику и моделирование на R (Coursera, Stepik). Затем органично перешел на python: Дальше передо мной встал сложный выбор: выбрать специализацию и более углубленные курсы с преподавателями-практиками из IT отрасли. Мой выбор пал на NLP от OTUS – и я не прогадал! Пару слов о том, как выбирал: посещал открытые занятия, смотрел видео ролики из серии how to… разных образовательных платформ. Открытые занятия OTUS не только сразу понравились, но и подсказали решения для некоторых практических задач, с которыми сталкивался. Уже на этом этапе у меня появились любимые преподаватели в OTUS. Я долго колебался между ду курсами ML Advanced и MLOps и в итоге выбрал NLP, как того настоятельно требовали текущие рабочие задачи. С прежней работы я в итоге ушел, но ни капельки не пожалел, что взял NLP, и сейчас расскажу почему. Во-первых, большие языковые модели (LLM), различного рода GPT, которые сейчас развиваются просто бешенными темпами: я пришёл в OTUS используя BERT для сентимента и тому подобного, а вышел используя GPT в проде, с собственным проектом и не только. Во-вторых, Мария Тихонова – она легенда: просто задумайтесь на секунду – возможность поучиться у NLP Team Lead-а, которая со своей командой в SberDevices приложила руку к GigaChat и преподает в магистратуре по машинному обучению ВШЭ! Благодаря её разработками по оценке качества LLM, у Маши самый высокий рейтинг научного цитирования из знакомых мне ученых, и опыт выступления на топовых международных конференциях по NLP. Специально отмечу, она не единственные крутой преподаватель курса, работающий на передовом фронте NLP в топовых компаниях. В OTUS, в целом, преподают и учатся «взрослые дяди и тёти», при этом живые, увлеченные своим делом, и никто не задирает носа – это круто! В-третьих, но не в последних: знания и навыки, которые дают на курсе ну очень свежие и актуальные: чтобы было понятно, то, что только в марте 2024 г. было на конференциях Сбера – в Мае 2024 уже преподают в OTUS. Все, включая SOTA сейчас меняется очень быстро в мире NLP и LLM! По итогам обучения я пересмотрел свою карьерную траекторию и зарплатные ожидания. Возможно, мигрирую в ML из академии. Пока я не нашел работы, но мне регулярно приходят приглашения, хотя отказывают тоже часто. Поиск работы мечты – дело не быстрое. Теперь благодаря навыкам парсинга у меня нет проблем со сбором данных. Умение работать с GPT немного разгрузили меня с чтением и написанием текстов. Но, пожалуй, самое главное – у меня появился собственный проект, который требует не столько денег, сколько времени, навыков и экспериментов (не буду много о нем, чтобы не спугнуть удачу). Я также приобщился к NLP и DS сообществу. Ребята из OTUS, так держать! Я ушел от вас с горящими глазами, а может еще и не ушел.

В настоящее время я продолжаю работать аналитиком-разработчиком в финансовой компании. До этого я уже проходил небольшой курс по NLP в другой образовательной компании, в этот раз мне хотелось глубже погрузиться в языковые модели, т.к. это одна из самых динамичных и востребованных областей ИИ, актуальность которой будет постоянно расти. Мне очень нравятся преподаватели, особенно Мария Тихонова, а также подбор тем, материалов и практических заданий.

Последние несколько лет я работала в области финансовой аналитики, но постепенно стала понимать, что для работы с данными нужны более продвинутые способы работы. В результате я решила перейти в сферу Data Science и дальше уже специализироваться на NLP, так как на мой скромный взгляд это одно из наиболее перспективных направлений в DS. Случайно наткнулась на курс OTUS по NLP. В программе курса понравилось то, что он не для начального уровня специалиста в ML, а уже предполагает определенную базу знаний и навыков и концентрируется на выбранной области. Для меня это было в самый раз, так как у меня уже были проекты в ML и хотелось именно NLP специализации. После начала курса была приятно удивлена уровнем и количеством домашних заданий: их было достаточно много, чтобы попрактиковаться и они не были простыми, чтобы не стало скучно. Лекции проходили интерактивно, группа студентов сформировалась бойкая, хотя поначалу стеснялись задавать вопросы. Если я не успевала на занятия, запись появлялась на следующий день и я могла быстро нагнать группу. А защита выпускных работ — просто огонь! Было интересно презентовать свою работу, а еще интереснее слушать других! Сейчас я приступаю к новому проекту в области NLP, который, казалось, до начала обучения я не смогу выполнить. Помимо новых технических знаний в предметной области обучение на курсе придало мне уверенности в себе и открыло для меня новые возможности как в профессиональном плане, так и в личном плане (я продолжаю развлекать друзей и родственников чат-ботами, пишущими гороскопы и анекдоты).

Отличный курс, советую всем. Более 10 лет в аналитике данных и давно хотел заняться задачами NLP, но нехватка времени и непонимание с чего начать останавливали меня. Данный курс заложил хорошую базу и понимание сверху всех ветвей NLP. На курсе Марией предложено большое количество практических примеров - за это большое спасибо! Дополнительно курсу необходимо просматривать статьи на medium и постараться прорешать большое количество практических примеров.