Как вырасти в ML? Что меняется, когда повышается ответственность
Про рост в ML часто говорят как про набор навыков: продакшен, инфраструктура, MLOps, ещё несколько технологий. Кажется, этого достаточно для следующего шага в карьере. Но на практике важнее не стек, а подход: как вы влияете на продукт, качество и надёжность ML-систем. В историях выпускников курса «Практическая ML-инженерия» разбираем: Почему для Senior AI Engineer одного backend-опыта мало.Как перестать быть «человеком с ноутбуком» и начать влиять на продукт.Чем ML/AI полезны тимлиду по автоматизации (RPA + AI) в США?Рост в роли начинается с того, что вам дают более размытые задачи
