Чи можливо стати ML Engineer в 35 років?

💡 Усі статті, обговорення, новини про AI — в одному місці. Приєднуйтесь до AI спільноти!

Всім привіт
Виникло питання щодо шляху до посади ML інженера.

Зараз мені 31 рік, працюю бекенд-розробником на ASP.NET, досвід роботи 4 роки. У мене гуманітарна вища освіта і математику я знаю на рівні 11класника-хорошиста.
Через хайп навколо ChatGPT і штучного інтелекту в цілому, став цікавитися напрямком розробки ШІ, побутом роботи програмістів цієї галузі тощо. Перечитав велику кількість статей і форумів, подивився тематичні відео на Ютубі.
Я зрозумів, що ця сфера може бути для мене дуже цікавою, але щоб почати більш предметно занурюватися в її особливості, мені потрібно з’ясувати декілька аспектів, на які я не можу знайти відповіді в інтернеті (принаймні, знайти релевантні відповіді).

Основне питання — чи можливо стати ML Engineer в 35 років?

Очевидно, що для цього потрібна математична або інша профільна вища освіта і, окрім безпосередньо програмування, треба мати впевнені знання в математиці рівня ВНЗ (лінійна алгебра, математичний аналіз тощо). Я вчився у школі з математичним ухилом і отримував щире задоволення від навчання, тому у мене немає страху того, що більш складні математичні області будуть для мене не цікаві. *На гуманітарну вищу освіту пішов через тиск батьків.

Зараз я серйозно розглядаю можливість вступу до технічного ВНЗ на заочну форму навчання і довготривалого вивчення математики й інших суміжних наук з репетиторами (дітей немає, тому вечори після роботи у мене як правило вільні і буде можливість для систематичного навчання). Тобто моя мета не просто «отримання корочки», а саме навчання. Іспити буду складати своїми знаннями, а не заносити фіксовану суму в деканат.

Важливо те, що навчання і отримання диплому займе декілька років. Таким чином претендувати на позицію розробника ШІ я зможу лише тоді, коли мені буде ~35. Чи будуть роботодавці розглядати 35-річного кандидата зі свіжим дипломом на джуніор позицію ML інженера? Чи я загублюся на фоні 23річних випускників і вірогідність знайти роботу буде майже нульова?

👍ПодобаєтьсяСподобалось2
До обраногоВ обраному2
LinkedIn
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Дозволені теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Чому не стати AI/ML-інженером вже зараз? Поки ви закінчите університет, ML вже не буде таким, як зараз. Диплом не дасть вам валідації та впевненості, а проєкти, які ви зробите, дадуть.

Все можливо. Ось мені 30, і я без вищої освіти співпрацюю з OpenAI. А починав я взагалі без скілів.

Я теж собі підписку купив за 20$.
Нормально співпрацюєм)

Дякую за пост ! У мене схожа ситуація: дотнет програміст і думаю про зміну напрямку . Прочитав коментарі і думаю що ВНЗ це швидше трата часу.

Якщо не секрет, чому вирішили змінити напрямок? Не сподобався дотнет, чи просто ШІ виглядає більш цікавим?

Писати код , читати про паттерни , солід якось не дуже цікаво. Однотипна робота.

Який вуз, що за дурниці?
Coursera, ML learning спеціалізація і все.

Чи будуть роботодавці розглядати 35-річного кандидата зі свіжим дипломом на джуніор позицію ML інженера?

Звичайно що не будуть, нащо комусь лох який
1. пішов у ВНЗ вчитись множити матриці замість того щоб навчитись ML/AI
2. йде на джун позицію маючи інженерський досвід.

Оптимальний варіант для будь якої інженерної спеціалізації для інженера
1. Пройти на курсері спеціалізацію по <встав своє> (ML та AI)
2. Погуглити, зробити пет проект по цьому
3. Вписати собі це як досвід на поточному проекті. На співбесіді розказувати типу "в нас вирішили дослідити ML, так як я найкрутіший чувак який цим давно цікавиться, то я зробив от таке <пет проект>.
4. шукати позицію міда (regular чи без приставки до тайтлу)

Хмм, як на мене, то ви вибрали найскладніший шлях з можливих.
Я би на вашому місці здав сертифікацію по АІ(напр того ж Azure чи AWS) і шукав позицію бекенд девом на АІ проект...

ніша дуже вузька. Наши всі два математики наприклад.
ви там будете бодатися з молодими с PhD з математики чи фізики

треба буде дуже богато вдачи щоб знайти якусь работу

думайте за data engineering — це буде на богато простіше і вуза не треба
Втовкати в себе три курса матфака працюя фул тайм — дуже потужним треба бути чоловʼягою, я так не став би робити ( при тому що сам по освіті математик)

Дякую за вашу пораду. Коли буду приймати остаточне рішення, візьму її до уваги

Це якщо хочете офіційно навчатися в Україні, я знайшов деяку інформацію, але більш точно дізнайтеся в приймальній комісії. Я б рекомендував все-таки навчатися самостійно через спеціалізовані курси тому що це буде швидше, до певної міри дешевше і ви будете вивчати саме те, що потрібно і те, що не є дуже deprecated.

Ціни вказані приблизно!

Де в Україні можна вступити на заочне навчання?

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут» (КПІ ім. Ігоря Сікорського)

Спеціальності: «Комп’ютерні науки», «Інженерія програмного забезпечення».

Заочна форма: Є, але уточнюйте наявність місць на конкретний рік через приймальну комісію.

Умови вступу: ЗНО/НМТ або вступні іспити (залежить від вашої базової освіти).

Вартість: Близько 20,000–30,000 грн на рік (контракт).

Контакт: Сайт КПІ або приймальна комісія (vstup.kpi.ua).

Національний університет «Львівська політехніка»

Спеціальності: «Комп’ютерні науки», «Системний аналіз».

Заочна форма: Доступна для бакалаврату та магістратури.

Умови вступу: НМТ для бакалаврату, для магістратури — фаховий іспит.

Вартість: Приблизно 15,000–25,000 грн на рік.

Контакт: Сайт lvivpolytechnic.net.

Харківський національний університет радіоелектроніки (ХНУРЕ)

Спеціальності: «Комп’ютерні науки», «Штучний інтелект».

Заочна форма: Пропонується для більшості IT-спеціальностей.

Умови вступу: НМТ або вступні випробування.

Вартість: 18,000–25,000 грн на рік.

Контакт: nure.ua.

Одеський національний політехнічний університет

Спеціальності: «Комп’ютерні науки», «Інформаційні системи та технології».

Заочна форма: Інститут дистанційного та заочного навчання готує бакалаврів і магістрів.

Умови вступу: ЗНО/НМТ або іспити для тих, хто має диплом молодшого спеціаліста.

Вартість: Близько 15,000–20,000 грн на рік.

Контакт: op.edu.ua

Український державний університет науки і технологій (Дніпро)

Спеціальності: «Комп’ютерні науки та інформаційні технології».

Заочна форма: Доступна, популярна серед тих, хто працює.

Умови вступу: НМТ або вступні іспити.

Вартість: 15,000–22,000 грн на рік.

Контакт: ust.edu.ua

Дякую, але щоб обирати університет треба зрозуміти, чи є в цьому сенс. Та і вступати якщо і буду, то наступного року, тому ситуація з заочкою і цінами може змінитися декілька разів

Так, цілком можливо стати ML Engineer у 35 років! У країнах Азії, як-от Китай чи Японія, це поширена практика — багато людей після виходу на пенсію (60-65 рочкiв) від нудьги і як додаткове джерело доходу опановують професію віддалених розробників і не тільки (стартапи). Сьогодні є величезна кількість курсів будь-якої складності на платформах Coursera, Udemy та інших, а також багато курсів різної вартості від спеціалізованих університетів і лабораторій. Вік — не перешкода, якщо є бажання вчитися!

Звідки взагалі пішло це про вік, що щось занадто пізно.

Якось мене трохи засмучує порівняння моїх 30 (і потенційних 35) років і азійських пенсіонерів) Я себе ще сприймаю як вчорашнього студента, а тут прям таке

Так, у нас в сінгапурській компанії працюють 2 японці, яким за 60, один на Java (Spring), а інший на Scala.js. Обидва прийшли у розробку вже після виходу на пенсію. У нас це дико уявити, а там цілком норм.

У вас чудовий вік, щоб почати вивчати щось нове, зараз дійсно є багато курсів на будь-який смак. Подивіться, що зараз найбільш рейтингове, поспілкуйтесь з AI(DeepSeek, Grock, ChatGPT) про курси, запитайте на Reddit, приєднуйтесь до одного з них. Якщо щось не вийде, ви завжди зможете припинити. Насправдi у сучасному світі трендів, Python потрібно вивчати в будь-якому випадку, навіть якщо ви не будете працювати з ML.

З того, що бачу довкола у поточній та попередній компанії, то «ML інженер» — це дуже вузька ніша (якщо плануєте працювати з України).
Тобто більшість задач (в об"ємі) то саме data science. Типу порахувати якусь статистику в екселі.

працюю бекенд-розробником на ASP.NET, досвід роботи 4 роки

Вам значно простіше було би розширити свої знання в сферу Data Engineering
github.com/...​/data-engineering-roadmap

Дякую. Прочитаю детальніше про дата інженерів, але думаю, що мене більше зацікавить саме ML. Не знаєте, відношення до 35-річних джунів там таке саме, як у «мейнстрімному» айті, чи розробка ШІ це більше для вчорашніх студентів?

Теоретично можна. Практично — просідання в зп , знову починати з джуна? Оно вам треба?

Якщо спеціальність цікава і перспективна, то пару років просідання зп можна перетерпіти. Хоча згоден, що знову бути «вайтішником», бігати по співбесідах і розуміти, що через відсутність досвіду твоя цінність для компанії якщо не нульова, то близька до нуля — специфічне задоволення.
Але, якщо буду вчитися в універі, за цей час зможу назбирати фінансову подушку і більш-менш спокійно пройти час пошуку першої роботи.

Я сейчас сам учусь на заочке в магистратуре ИИ в одному популярном вузе, не учат ничему — просто получить вышку и забыть, с учебой у нас очень все плохо, особенно с новыми дисциплинами типа ИИ.

Лучше взять роадмеп по МЛ, и начать его проходить, курсов просто море, платных и бесплатных

Вышка и тп — все есть в интеренете, все очень доступно рассказывают, недавно сам проходил

Для себя это вижу как 2 года соло учебы для МЛ, что бы сразу идти работать на уровне мидла+

что будет через 4 года с МЛ — вообще хз, и что вообще с айти будет через 4, поэтому если учить — надо это делать максимально быстро

Знаю, що навіть в топових українських ВНЗ рівень освіти на рівні «ну таке», але це хоч якийсь орієнтир і контроль знань. Бо за два роки самостійного навчання можна такого в математиці навчитися, що краще не треба. А так іспити будуть умовним маркером.
В додаток, якщо вивчу раніше, роботу в МЛ можна почати шукати десь після 2 курсу, продовжуючи навчання. А технічних диплом зайвим точно не буде.

Знаю, що навіть в топових українських ВНЗ рівень освіти на рівні «ну таке», але це хоч якийсь орієнтир і контроль знань.

И может быть очень много левых предметов на подобии охраны труда, гражданской обороны, истории Украины и прочего, которые вам не нужны будут в работе, но на которые придется тратить очень много времени, чтобы сдать.

У меня на магистратуре (не ИТ) 2/3 предметов вообще не имели абсолютно никакого отношения к специальности. А задалбывали там с экзаменами очень жестко.

Бо за два роки самостійного навчання можна такого в математиці навчитися, що краще не треба. А так іспити будуть умовним маркером.

Вам в работе все равно придется учиться постоянно. 1 профессия уже не на всю жизнь. Учитесь учиться.

Бо за два роки самостійного навчання можна такого в математиці навчитися, що краще не треба.

Візьміть програму універа та навчайтесь:) + Якийсь репетитор якщо будуть питання. Щоб стартанути робити свої нейронки з розумінням як воно працює треба не так багато математики: базові операції над матрицями, похідна та диференціал та базові функції активації.
Ну і ML він різний, умовно 99.99% просто реюзає готові моделі і навчає їх на своїх датасетах або взагалі бере натреновані:)

В коментарях одна людина написала, що особливого сенсу йти в ML немає, тому що ніша невелика і переважна більшість працівників це PhD з математики і фізики. Тому в 30+ років без досвіду і дуже-дуже гарних знань у вищий математиці працевлаштуватися буде майже неможлливо. Що ви з цього приводу думаєте?

Ну і ML він різний, умовно 99.99% просто реюзає готові моделі і навчає їх на своїх датасетах або взагалі бере натреновані:)

Я думаю мова йшла про решту 0.01%.

я не понимаю, почему вообще вы так фанатично хотите в ВНЗ

Там нет вообще ничего, на крайняк вы можете начать заниматься дополнительно с профессором по математике, что будет во много раз лучше

кроме ML — там есть много направлений, типа ИИ инженер и тп

Разберитесь с направлениями в ИИ, там явно не везде надо много математики.

Так же учтите, что у вас уже 4 года, через 4 года уже будет 8 лет опыта, вы реально будете готовы идти на джун позицию с минус больше чем 50% зп?

Сейчас такое время, что если вы хотите в ML(или любое другое), гуглите какие есть дорожные карты, гуглите блогеров (у меня в тиктоке почти каждый день какой-то МЛ/дата и тп инженеры расскзаывают роад мепы) и учите, если надо математика — берет репетитора + курсы, и так со всем.

Про кейс выше, где вам сказали что надо много математики, там опять же, профессия новая, то что я слышал, что математика нужна для Data Scientist, возможно у человека, что вам отписал — такая специфика на работе, что нужно много математики.

и опять же, вот я сейчас в внз изучаю ИИ, и сам тоже.

я все забыл с универа по вышке, глянул пару курсов на ютубе и юдеми — уже все понимаю

и на этом все, только если вы будете писать сами модели, что будет очень редко, плюс «джуна» туда скорее всего не пустят

Я зайшов у сферу в 35 років без пхд, технічної освіти (в мене економічна), досвіду та сильних знань математики. Все можливо якщо дуже захотіти. Пхд потрібно якщо Ви хочете розробляти нові алгоритми/архітектури або працювати в наукових закладах (але такої роботи дуже мало). Для звичайної роботи досить математики на рівні першого семестру економічного вузу + базові знання статистики та теорії ймовірності. Але не потрібно вчити все підряд, по факту, потрібні лише деякі теми. Звичайної роботи де не потрібно пхд вистачає. Але треба розуміти що 80% робочого часу займає робота з данними (пошук, очистка, трансформація, агрегація і тд) і лише близько 20% — це робота з моделями (тренування, тестування, деплой).

Те що ви описуєте, більше схоже на Дата інженера з часткою ML. Це всі вакансії такі? Бо те що я читав трохи відрізняється і в описах роботи було чітке розмежування між ML та обробкою даних. Якщо спрощено: дата інженер збирає і обробляє дані, а ML «кормить» їх ШІ, налаштовує його і корегує поведінку.

З мого досвіду ці дві ролі дуже переплітаються між собою.Дата інженер більше працює з інфраструктурою для данних та допомагає зі збором. Але Ви будете готувати дані для моделей самостійно, тому що ніхто крім Вас не знає які дані Вам потрібні і як їх потрібно обробити. Перед тим як «скормити» дані моделі потрібно пройти декілька етапів їх обробки:
1. Data Cleaning (заповнення або видалення пропусків,видалення дублікатів,корекція помилок і тд)
2. Data Transformation (масштабування, нормалізація, кодування ознак, створення ознак і тд)
Це все буде Ваша робота.
І аж після цього буде навчання та оцінка моделі, і якщо модель покаже поганий результат(а зазвичай перша модель завжди показує поганий результат), то ці процеси повторюються по колу.
ML Engineer — це людина, яка може проаналізувати дані, підготувати їх, провести експерименти, натренувати модель і впровадити рішення у продакшн
Ось є хороша стаття які обов’язки у мл іженера.
dou.ua/...​how-to-become-ml-engineer

. А так іспити будуть умовним маркером.

Не будуть.
1. В норм вузі ти вилетиш на фоні тих хто має час вчитись.
2. Заочне це завжди «екзамен коштує стільки то». І це не тому що корупція а тому що заочники мають дуже низький рівень знань, а виганяти половину студентів через те що вони тупі ніхто не буде бо вони на платному

Заочне це завжди «екзамен коштує стільки то»

це м’яко кажучи перебільшення, десь може платять, а десь ні

заочники мають дуже низький рівень знань

знову пальцем в небо тиць. деякі дійсно зеро, а хтось приходить з 10+ роками досвіду і релевантними першими освітами

виганяти половину студентів через те що вони тупі ніхто не буде бо вони на платному

це взагалі смішно) у мене тільки на самій першій сесіії десь 30% вилетіли, а диплом отримала третина, або ще менше (кпі 121)

диплом отримала третина, або ще менше

Це коли таке було, 15 років тому?)

Підписатись на коментарі