Принимаем новичков и профессионалов. Подбираем задачи под текущий уровень и помогаем развиваться на проектах в Computer Vision, LLM, RAG, AI-агентах, синтезе речи и других направлениях Data Science.
Стажировка ML и Data Science в IT-организации и школе SenatorovAI — это не одинаковые упражнения для всех, а следующий посильный уровень ответственности.
Если опыта пока нет, начинаем с консультации и оценки базы. Помогаем выбрать направление, увидеть пробелы и подготовиться к первой задаче без обещаний «быстрого входа».
Разработчики, аналитики и ML-инженеры могут подключаться к проектированию решений, интеграциям, ревью, деплою и техническому управлению отдельными модулями.
Проектная практика охватывает весь цикл: данные, эксперимент, модель, интеграцию и сопровождение работающего решения.
Размечаем фотографии и другие данные по понятной инструкции, а затем проверяем, чтобы в готовом наборе не было пропусков и ошибок.
Учим нейросеть находить нужные объекты на фото и видео, проверяем её ошибки и подключаем готовую модель к рабочему сервису.
Создаём поиск по документам, который отвечает на вопросы пользователя и показывает, из какого источника взята информация.
Создаём цифровых помощников, которые могут работать с внешними сервисами, выполнять несколько действий подряд и сообщать об ошибках.
Создаём системы, которые распознают речь, переводят её в текст или озвучивают готовый текст естественным голосом.
Учим модели понимать тексты: определять тему сообщения, находить имена и названия, распределять обращения по категориям.
Изучаем данные, проверяем предположения и создаём модели для прогнозов, рекомендаций и автоматического принятия решений.
Запускаем готовые модели на сервере, подключаем их к другим системам и следим, чтобы сервис работал стабильно.
Рассказываете об опыте, интересах и доступном времени.
Сверяем текущие навыки с требованиями доступных проектов.
При необходимости определяем пробелы и собираем понятный план роста.
Фиксируем цель, стек, сроки, критерии приёмки и формат связи.
Ведём статусы, уточнения и контрольные точки по задаче.
Отражаем прогресс и делаем результат прозрачным для команды.
Разбираем решение, исправляем замечания и документируем код.
Переходим к самостоятельным модулям и коммерческим задачам.
SenatorovAI работает с разными направлениями и регулярно формирует новые задачи. Участник может попробовать несколько специализаций, поработать с разными типами данных и собрать подтверждённый проектный опыт.
Распределение зависит от текущих проектов, навыков, требований заказчиков, сроков и качества предыдущей работы. Участие не гарантирует оплачиваемую задачу или трудоустройство.
При выборе учитываем техническую готовность, специализацию, доступное время, качество коммуникации и требования конкретного проекта.
Прежде чем обучать нейросеть, нужно показать ей много правильно подготовленных примеров. Ниже рассказываем простыми словами, что изображено на каждом примере и какую работу выполняет стажёр.
Стажёр проходит весь путь: собирает и размечает изображения, обучает модель, проверяет её ошибки на новых данных и подключает готовое решение к рабочему сервису.
Набор меняется вместе с проектами IT-организации: от подготовки датасета до API и мониторинга production-модели.
Собираем и размечаем изображения, обучаем YOLO и проверяем, насколько хорошо модель находит машины, людей или другие нужные объекты.
Загружаем документы в систему и настраиваем поиск, чтобы пользователь мог задать вопрос и получить ответ со ссылкой на источник.
Создаём помощника, который понимает задачу, обращается к нужным сервисам и выполняет последовательность действий без постоянных команд человека.
Готовим аудиозаписи и создаём системы, которые переводят речь в текст или озвучивают готовый текст естественным голосом.
Размечаем обращения пользователей и обучаем модель определять тему сообщения: вопрос, жалоба, заказ, техническая проблема или другая категория.
Готовим прошлые данные, сравниваем несколько моделей и создаём сервис, который прогнозирует спрос, продажи или другой нужный показатель.
Анализируем действия пользователей и учим систему предлагать товары, материалы или услуги, которые могут быть им полезны.
Упаковываем готовую модель в сервис, запускаем её на сервере и следим, чтобы она стабильно работала и вовремя сообщала об ошибках.
Часть выполненных работ опубликована открыто: можно посмотреть код, структуру репозиториев, документацию и используемые технологии.
Посмотреть проекты на GitHubJira и Trello делают работу прозрачной, GitHub хранит историю решений, Label Studio помогает управлять данными, а Docker и FastAPI превращают эксперимент в воспроизводимый сервис.
Стажировка создаёт условия для практики и роста, но не гарантирует трудоустройство, доход или одинаковое количество задач каждому участнику.
Технические требования зависят от сложности проекта. Для любой задачи обязательны ответственность, прозрачная коммуникация и аккуратность.
Если вашего вопроса нет в списке, напишите напрямую в Telegram или на email.
Да. Для новичков начинаем с оценки текущей базы и плана подготовки. Первые задачи могут быть связаны с проверкой данных, разметкой, аналитикой или небольшими программными модулями. К проектной работе подключаем тогда, когда знаний достаточно для ответственного выполнения ТЗ.
Да. Вся работа проходит удалённо: задачи, документация, код, ревью и отчётность ведутся онлайн. Приезжать в офис не требуется.
Нет. Офисное присутствие не требуется: постановка задач, работа в Jira и Trello, созвоны, code review и сдача результата проходят онлайн.
Да. Стажировка доступна участникам из разных стран. Коммуникация, документация и созвоны могут проходить на русском или английском языке.
Можно, если вы заранее обозначаете доступное время и соблюдаете согласованные сроки. Объём задачи подбирается с учётом загрузки участника и требований проекта.
Набор зависит от проекта: Python, SQL, GitHub, Jira, Trello, Label Studio, Jupyter, Docker, FastAPI, YOLO, PyTorch, scikit-learn, PostgreSQL, векторные базы данных и LLM API.
Рабочая коммуникация возможна на русском и английском языках. Язык конкретного проекта зависит от команды, документации и требований заказчика.
Мы учитываем технический уровень, специализацию, качество тестового задания, доступное время, коммуникацию и требования текущих проектов. Задача должна быть посильной, но давать пространство для роста.
Нет. Часть задач предназначена для подготовки и практики, часть относится к коммерческой работе. Оплата определяется конкретным ТЗ, ответственностью участника и принятым результатом.
Нет. Стажировка даёт практику, обратную связь и возможность проявить себя в проектах, но не является гарантией трудоустройства или постоянного заработка.
Да. Если базы недостаточно, мы предложим консультацию и подходящий маршрут по Python, SQL, анализу данных, Git и машинному обучению, после чего можно вернуться к проектным задачам.
Результат проходит проверку по критериям ТЗ и code review. Участник исправляет замечания, документирует решение и сдаёт итоговую версию в согласованном формате.
Если условия проекта разрешают публичное раскрытие, результат можно оформить в портфолио. Для закрытых проектов опыт описывается без конфиденциальных данных заказчика.
Единой нормы нет. До получения задачи мы согласуем ожидаемый объём, сроки и контрольные точки. Важно регулярно выходить на связь и не брать работу, для которой сейчас нет времени.
Расскажите об опыте, интересах и доступном времени. Мы оценим текущий уровень, предложим подготовку или рассмотрим подключение к подходящему проекту.
