AI / Machine Learning Engineer
Indywidualny mentoring 1:1 dla osób, które chcą wejść w świat AI i ML lub realnie podnieść swoje kompetencje w tej dziedzinie.
- Indywidualnie wyznaczona roadmapa
- Abonament miesięczny
- Rozwijasz się tyle, ile potrzebujesz
Jak działa mentoring AI / Machine Learning 1:1?
To nie jest kurs ani bootcamp. To praca nad rzeczywistymi problemami ML, od podstaw matematycznych po deployment modeli produkcyjnych.
- praca indywidualna 1:1 z mentorem
- brak grup i nagrań
- zakres dopasowany do Twojego poziomu i celu
- od matematyki ML po praktyczne wdrożenia
- code review modeli i analiza decyzji architektonicznych
AI jest częścią mentoringu. Uczymy, jak efektywnie pracować z narzędziami AI w procesie budowania modeli ML.
Zakres technologii - ML Engineer
Statystyka, przetwarzanie i wizualizacja danych
Fundamenty analizy danych, statystyki i wizualizacji – niezbędne do zrozumienia i przygotowania danych dla modeli ML.
- Pandas, NumPy
- Matplotlib i inne biblioteki do wizualizacji
- Przetwarzanie i czyszczenie danych
- Analiza statystyczna danych
Uczenie maszynowe
Klasyczne algorytmy uczenia maszynowego – fundamenty ML, które stanowią bazę przed deep learning.
- Scikit-learn
- Supervised learning (regresja, klasyfikacja)
- Unsupervised learning (clustering)
- Feature engineering i selekcja modeli
Sieci neuronowe (głębokie, konwolucyjne, rekurencyjne)
Deep learning i nowoczesne architektury sieci neuronowych dla Computer Vision i NLP.
- PyTorch, TensorFlow, Keras
- Sieci głębokie (Deep Neural Networks)
- Sieci konwolucyjne (CNN) dla Computer Vision
- Sieci rekurencyjne (RNN, LSTM, GRU) dla NLP
Specjalizacje: Computer Vision, NLP
Wybór specjalizacji i praktyczne projekty w obszarze Computer Vision lub Natural Language Processing.
- Computer Vision: detekcja obiektów, segmentacja, klasyfikacja obrazów
- NLP: przetwarzanie tekstu, analiza sentymentu, generowanie tekstu
- Projekty po każdym etapie
- Personalizowany projekt do portfolio po specjalizacji
Przykładowa roadmapa mentoringu
Każda roadmapa jest indywidualna i dopasowana do poziomu oraz celów ucznia.
Poniżej przykład realnego mentee i ścieżki, która pomogła mu zdobyć pierwszą pracę jako ML Engineer.
Stefan
Mentee - pre Junior ML Engineer
Podstawy Pythona, ukończony kurs ML na Coursera. Brak praktycznego doświadczenia w budowaniu i wdrażaniu modeli. Słaba intuicja matematyczna.
Etap 1Matematyka i podstawy ML
Uzupełnienie matematyki (algebra liniowa, rachunek różniczkowy, statystyka). Klasyczne algorytmy ML: regresja, klasyfikacja, clustering. Praca z danymi, wizualizacja, feature engineering.
Etap 2Deep Learning i sieci neuronowe
Fundamenty sieci neuronowych. CNN dla Computer Vision, RNN/LSTM dla NLP. Praktyczna praca z PyTorch i TensorFlow. Projekty: klasyfikator obrazów, analiza sentymentu.
Etap 3Specjalizacja i wdrożenia
Wybór specjalizacji (Computer Vision / NLP). Zaawansowane architektury (Transformers, ResNet, BERT). Transfer learning i fine-tuning modeli. Deployment modeli (Docker, AWS/GCP). MLOps basics. Budowa portfolio i przygotowanie do rozmów.
REZULTAT
Mentee zdobył pierwszą pracę jako ML Engineer po 2 latach od rozpoczęcia mentoringu.
Dla kogo jest ta ścieżka
Chcę wejść w AI/ML
Dla osób, które chcą wejść do świata AI i ML świadomie, bez obietnic szybkich rezultatów. Skupiamy się na solidnych fundamentach matematycznych, zrozumieniu algorytmów i praktycznych projektach.
Rozwijam kompetencje ML
Dla developerów lub data scientistów, którzy chcą poszerzyć wiedzę o deep learning, nowoczesne architektury lub specjalizacje (CV, NLP). Pracujemy nad zaawansowanymi projektami i wdrożeniami produkcyjnymi.
Wybierz swoją ścieżkę
Junior
1200 PLN / mies.
Tej ścieżce rozwoju przyświeca jeden cel - pozwolić Ci opanować i doszlifować wszystkie koncepty językowe, aby móc później efektywnie rozwijać się jako specjalista w obszarze sztucznej inteligencji.
- Około 36 h rozwoju indywidualnego w miesiącu
- Praca indywidualna oraz z mentorem
- Przygotowanie pod pracę w obszarze sztucznej inteligencji
- Dogłębny rozwój z programowania w Pythonie podstawowym i zaawansowanym
- Praca z GIT
- Praca z wzorcami i dobrymi standardami projektowymi
- Clean Code, SOLID, Code Review intensywna praktyka i mini-projekty
- Testy jednostkowe
- Podstawowy SQL i bazy danych
- Autorskie materiały szkoleniowe oraz zadania domowe do pobrania
Senior
1350 PLN / mies.
Jesteś już efektywnym i świadomym programistą? W ramach tej ścieżki poznasz wszystkie najtrudniejsze i niezbędne koncepty do zdobycia pierwszej pracy w obszarze AI.
- Około 40 h rozwoju indywidualnego w miesiącu
- Wpis i zaświadczenie do CV o odbytym stażu zrealizowanym w ramach mentoringu
- Praca indywidualna i z mentorem
- Statystyka, przetwarzanie i wizualizacja danych
- Uczenie maszynowe
- Technologie i narzędzia: PyTorch, Tensorflow, Keras, Scikit-learn, Matplotlib, Pandas, Numpy i wiele innych
- Specjalizacje: Computer Vision, NLP
- Projekty po każdym etapie
- Personalizowany projekt do portfolio po specjalizacji
- Doradztwo w zakresie wyboru ścieżki rozwoju jako AI Specialist
- Tworzenie CV, symulacje rozmów kwalifikacyjnych, pomoc ze znalezieniem pracy
- Autorskie materiały szkoleniowe oraz wiele zadań i wyzwań praktycznych
Kompetencje odporne na zmiany rynku i AI
AI rozwija się dynamicznie, ale fundamenty pozostają niezmienne.
- głębokie zrozumienie matematyki ML
- intuicję algorytmiczną i umiejętność wyboru odpowiednich modeli
- zdolność analizy problemów i projektowania rozwiązań ML
- praktyczne umiejętności wdrażania modeli na produkcję
- świadomość ograniczeń AI i etyki w ML
Jak wyglądają realia rynku?
Nie sprzedajemy marketingowych historii. Fakty są takie:
- rynek AI/ML jest konkurencyjny i wymaga solidnych kompetencji
- juniorzy potrzebują mocnych podstaw matematycznych i portfolio projektów
- firmy szukają osób z praktycznym doświadczeniem w wdrażaniu modeli
- specjalizacja (CV, NLP, Reinforcement Learning) zwiększa szanse na zatrudnienie
Jak mentoring adresuje te potrzeby?
- Solidne fundamenty matematyczne - algebra liniowa, rachunek różniczkowy, statystyka
- Portfolio projektów ML - od klasycznych algorytmów po deep learning i deployment
- Praktyczne doświadczenie - praca z rzeczywistymi danymi i wdrażanie modeli
- Specjalizacja w CV lub NLP - dopasowana do Twoich celów i rynku pracy
Wybierz swoją ścieżkę
AI/ML to szeroka dziedzina. Możesz pójść w kilka różnych kierunków specjalizacji.
Computer Vision Engineer
Budowanie systemów rozpoznawania obrazów, detekcji obiektów, segmentacji. Od klasycznych CNN po nowoczesne architektury (YOLO, ResNet, Vision Transformers).KLUCZOWE TECHNOLOGIE
- CNN
- Object Detection (YOLO, Faster R-CNN)
- Image Segmentation
- OpenCV
- PyTorch/TensorFlow
PRZYKŁADOWE FIRMY:
Tesla, Google, Amazon, Autonomous vehicles, Medical imagingMid/Senior level (2+ lata doświadczenia ML)
NLP Engineer
Przetwarzanie języka naturalnego: chatboty, tłumaczenia, analiza sentymentu, generowanie tekstu. Praca z Transformers, BERT, GPT.KLUCZOWE TECHNOLOGIE
- Transformers
- BERT, GPT
- spaCy, NLTK
- Hugging Face
- LangChain
PRZYKŁADOWE FIRMY:
OpenAI, Google, Meta, Microsoft, Startups AIMid/Senior level (2+ lata doświadczenia ML)
ML Engineer
Wdrażanie modeli ML na produkcję. MLOps, deployment, monitoring, CI/CD dla ML. Praca z cloud (AWS, GCP, Azure) i narzędziami DevOps.KLUCZOWE TECHNOLOGIE
- MLOps
- Docker & Kubernetes
- FastAPI/Flask
- AWS SageMaker / GCP AI Platform
- MLflow, Kubeflow
PRZYKŁADOWE FIRMY:
Tech companies, Fintech, E-commerce (Allegro, Netflix)Mid level (1-2 lata doświadczenia ML)
ML Research Engineer
Badania nad nowymi algorytmami, architekturami i metodami ML. Implementacja paper'ów, eksperymentowanie, publikacje. Wymaga solidnych podstaw matematycznych.KLUCZOWE TECHNOLOGIE
- Deep Learning fundamentals
- Research papers (arXiv)
- PyTorch
- Mathematics (Linear Algebra, Calculus)
- Experiment design
PRZYKŁADOWE FIRMY:
Google Research, DeepMind, OpenAI, UniversitiesSenior level (3+ lata doświadczenia ML + publikacje)
Projekty mentees Python
Python Backend portfolio to nie TODO listy. To production-ready API z autentykacją, obsługą baz danych, testami, CI/CD i dokumentacją. Zobacz przykłady projektów które pomagamy budować.
Soccer Scraper
Filip Baranowski
Aplikacja do scrapowania statystyk piłkarskich z różnych źródeł. Automatyczna agregacja danych, analiza form drużyn i predykcja wyników.
- python
- beautifulsoup
- pandas
- flask
- postgresql
Images Sharer
Filip Baranowski
Platforma do udostępniania i zarządzania obrazami. Upload, kompresja, tagowanie i udostępnianie z kontrolą dostępu.
- python
- django
- aws-s3
- celery
- redis
PyCheck - Task Manager
Mateusz Królikowski
System zarządzania zadaniami z Kanban board, notyfikacjami i integracją z kalendarzem. REST API + React frontend.
- python
- django
- drf
- docker
- postgresql
PixelPerfect - Image Processing
Mateusz Królikowski
Narzędzie do przetwarzania obrazów w czasie rzeczywistym. Filtry, kompresja, konwersja formatów, batch processing.
- python
- opencv
- pillow
- fastapi
- kubernetes
Zdobyliśmy Twoje serce?
Jesteś zainteresowany lub jeszcze się wahasz? Wyślij zgłoszenie i niezobowiązująco opracujemy dostosowaną do Ciebie ścieżkę nauki.
