Лайт
100 000 ₽
один платёж
Постоплаты нетВсе материалы, учишься сам
- 23 курса на shamil.ai с ДЗ и тестами
- банк 300+ вопросов из 25 компаний
- записи моков
- комьюнити 100+ и «Хак собесов»
Без:
- обратной связи, моков и легенды
Ментор по ML и Data Science. Находим белые пятна в твоей подготовке, закрываем их и выводим на оффер от 300 000 ₽ за 4–6 месяцев. Шесть моков, легенда и резюме – с тобой до выхода на работу.
12 историй с цифрами и офферами в Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, WB
Только реальные офферы учеников. Срок отсчитываем с первого дня менторства

30+ собесов – и Шамиль был рядом до конца

Через месяц захотел всё бросить – Шамиль вытащил
Подойдёт ли тебе ML и с какой точки идти – видно за 12 минут
Вопросы с реальных собесов, радар из восьми осей и честный срок до оффера. Без регистрации.
На ноябрь осталось 5 мест из 6
Часть платишь сразу, остальное – с новой зарплаты
На ноябрь осталось 5 мест из 6
100 000 ₽
один платёж
Постоплаты нетВсе материалы, учишься сам
Без:
от 70 000 ₽
+ 120–200% зарплаты после оффера
100 000 ₽ + 150% – итого 595 000 ₽Обратная связь, моки и легенда до оффера
от 150 000 ₽
+ 120–200% зарплаты после оффера
170 000 ₽ + 165% – итого 714 500 ₽Веду тебя один на один
Больше вносишь сразу – меньше процент после оффера
Итого 595 000 ₽ – это 1,8 новой зарплаты. Предоплату можно разбить на 2–3 части.
Зафиксировать условияПостоплата – не больше 50% зарплаты в месяц, из новой зарплаты.
Оффер задерживается – работаем дальше без доплат.
Все условия – в договоре-оферте.
Платформа, моки, легенда и комьюнити – за три минуты

Неважно, с какой точки стартуешь – маршрут строится под неё
4–6 месяцев
3–5 месяцев
3–5 месяцев
2–4 месяца
2–4 месяцаСомневаешься в своём уровне?
Тест на 12 минут покажет радар из восьми осей и три самых слабых места
Пройти диагностику
Чего боятся перед стартом и что я на это отвечаю

Рынок переполнен джунами, я опоздал
Переполнен, только выпускниками курсов, которые не могут объяснить, почему их модель работает. А вакансии под тех, кто понимает, что делает, по-прежнему висят открытыми. Насколько ты далёк от этой планки, диагностика покажет ещё до оплаты.
Не математик, и диплом не профильный
На собесах в ML не спрашивают диплом: смотрят, объяснишь ли ты, как работает бустинг, и как ты рассуждаешь над задачей. Математику закрываю четырьмя авторскими курсами – линейная алгебра, оптимизация, теорвер и матстат через визуализации и пошаговые выводы, без учебника Тихонова.
Страшно идти на собеседование, поплыву
До первого боевого собеса ты пройдёшь шесть моков со мной, каждый с записью и разбором: какой ответ на интервью приняли бы, а какой нет. Плюс предмоки с учениками и банк из 300+ вопросов от 25 компаний. Когда формат знаком, он уже не пугает.
Денег на менторство сейчас нет
Вход от 70 000 ₽ предоплаты, и её можно внести 2–3 частями без переплаты. Остальное отдаёшь уже из новой зарплаты, когда выйдешь на работу. Не будет оффера – не будет и постоплаты.

Я уже многое знаю, зачем мне ментор?
Может быть. Поэтому начинаем с диагностики, а не с продажи. Если пробелов не найдётся, так и скажу: тебе хватит хорошего списка вакансий, ментор не нужен. Но обычно пробелы находятся.
Не хочу снова учить то, что уже знаю
И не придётся. На тех-скрининге в начале смотрим, что ты уже знаешь: сильные темы пропускаем, план собираем вокруг пробелов. Так что с опытом дорога короче, сильные ребята выходят на оффер за 2–2,5 месяца.
Не готов увольняться ради учёбы
И не нужно. Большая часть учеников учится без отрыва от работы: на деле уходит 10–15 часов в неделю, а расписание я подгоняю под твою загрузку. Откликаться начинаем, когда ты готов, а увольняешься, когда оффер уже на руках.
Торговаться не умею, соглашаюсь на первую цифру
Переговоры по офферу проходим вместе: как оценить предложение, что просить и как сравнивать, если офферов несколько. Это отдельный этап «Хака собесов», и обычно он даёт ощутимую прибавку к первой цифре.
Материалов сейчас полно
Обычно не хватает другого:
Плана обучения: что учить и в каком порядке
Обратной связи от того, кто сам проходит собесы
Практики на задачах с реальных интервью
Понимания, что реально спрашивают на рынке
Тест на 12 минут: максимум 24 вопроса с настоящих собесов и радар из восьми осей

Поэтому я собрал систему, которая доводит до оффера. Она довела уже 30+ учеников, доведёт и тебя
Настоящие офферы учениковПомимо ментора ты получаешь платформу, комьюнити и систему моков – всё это работает на оффер

ML Engineer в Поиске Авито, до этого работал в Дзене и Mail.ru. Сам прошёл 80+ собесов и каждого ученика веду до оффера лично
Больше обо мне
100+ человек в чате: вопросы по блокам, отчёты, разборы моков, боталки по NLP и RecSys

Собес в реальном формате после каждого блока, а перед ним – прогон с другими учениками

23 курса: лекции, конспекты, ДЗ на Colab, тесты и вопросы с реальных собесов

«Хак собесов»: под каждый собес своя тема – анонс, вопросы, запись и разбор. Плюс вакансии паровозом и банк 300+ вопросов
Код, структуры данных и задачи с LeetCode к каждой лекции
Темы:
Закрепляем:
Задачи с LeetCode по темам лекций, разбор решений на созвоне
Pandas, статистика и математика, объяснённая по-человечески
Темы:
Закрепляем:
Разбор датасета: гипотезы, метрики, выводы
Самый длинный блок: классика целиком и два мока из пяти
Темы:
Закрепляем:
ДЗ на Google Colab по всему блоку + тест по теории

Нейросети и PyTorch: обучение, диагностика, эмбеддинги
Темы:
Закрепляем:
ДЗ на Colab + тест по теории
От классического NLP до файнтюна, в конце – выбор направления
Темы:
Закрепляем:
ДЗ на Colab + тест по теории
Рубеж: собираю резюме на метриках и легенду на 40+ страниц
Темы:
Закрепляем:
Резюме и легенда, с которыми выходишь на рынок
Целевой блок доучиваешь параллельно с собеседованиями
Темы:
Закрепляем:
ДЗ на Colab + тест по теории
Выход на рынок: разбор каждого собеса и торг за оффер
Темы:
Закрепляем:
Медиана поиска у учеников – 48 дней
Куда выходят: Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, Wildberries, Ozon, МТС и удалёнка за рубежом
Нет. Сначала диагностика уровня, а в первом модуле Python, SQL и алгоритмы разбираем с самых азов. Если опыт есть, по диагностике будет видно, какие темы пройти быстрее, и план соберём под твои пробелы, без старта с нуля.
Подойдёт, таких учеников у меня много: с завода, из аналитики, сразу после универа без всякого ML за плечами. Вкатиться в machine learning с нуля реально, всё решают маршрут и темп. Когда учишься сам, маршрут приходится собирать из случайных курсов, а здесь он уже проверен, и ты идёшь по нему с первого дня. Одно учти заранее: без опыта до оффера дольше, 4–6 месяцев против 2–2,5 у тех, у кого опыт есть. Сколько займёт у тебя, честно скажу на диагностике.
Да, это один из самых частых случаев. Бэкендеры на Java и Python, аналитики и тестировщики приходят за переходом в ML, а ML-инженеры – за следующим грейдом и зарплатой. Сначала смотрим, что ты уже умеешь и где можешь вырасти, потом занимаемся тем, что тормозит следующий шаг. Знакомое по второму кругу не гоняем.
Это нормально, отсюда и стартуем. Пройди бесплатную диагностику на сайте: восемь осей от Python до NLP, вопросы с настоящих собесов, на выходе радар с белыми пятнами. По нему станет ясно, с какого модуля начать и подойдёт ли тебе программа в принципе. Результат и цели разберём на созвоне.
Первым идёт тех-скрининг: технический синк, на котором смотрим твой уровень и собираем план. Потом открываю доступ к платформе shamil.ai с 23 курсами и к закрытым чатам. Дальше модули: Python и алгоритмы, математика, классический ML, Deep Learning, NLP. Каждую неделю созвон со мной, отчёт и code review. В конце карьерный блок: легенда, резюме, моки и выход на рынок.
Я, полностью. Программу определяю, все шесть моков и созвоны провожу сам, разборы пишу и легенду собираю лично: 1-1 у меня с каждым учеником, и написать мне можно в любой момент. Сверху к этому идёт помощь комьюнити: ученики с офферами отвечают в чатах и гоняют друг друга на предмоках. Отдельная фича – бадди: трудоустроенный выпускник, которого я отобрал сам, подключается, когда я занят на моке и ответ нужен прямо сейчас. Это добавка ко мне, а не замена: свою работу я никому не делегирую.
Нет, и честно её никто дать не может: результат зависит в том числе от твоей работы, поэтому оффер я не обещаю. Зато по деньгам основной риск лежит на мне. Основная часть оплаты – постоплата, и она появляется только после трудоустройства, процентом от зарплаты. Если ты прошёл программу добросовестно, ходил на собеседования и откликался, а оффера так и не было, постоплаты не будет. Всё это прописано в договоре-оферте.
Постоплата – процент от одной месячной зарплаты на руки по твоему офферу. В «Оптимальном» три точки: 70 000 ₽ + 200%, 100 000 ₽ + 150% или 150 000 ₽ + 120% – чем больше предоплата, тем меньше процент, а точное соотношение выбираешь ползунком с шагом 10 000 ₽. Пример: оффер 300к × 150% = 450к постоплаты, по 150к в месяц три месяца уже из новой зарплаты.
Я работаю с каждым лично, на поток это не поставишь. Созвоны и моки провожу сам, отчёты читаю сам, легенду пишу вместе с каждым учеником. Больше шести человек в месяц я без потери качества не вытяну, отсюда и ограничение. Беру не всех: после брони созвона пришлю анкету, по ней и по разговору решу, смогу ли довести именно тебя. Набор считается по календарным месяцам, новый открывается первого числа. Если в этом месяце мест уже нет, напиши, и я запишу тебя на ближайший старт.
Да, большая часть учеников так и делает. Всё проходит онлайн, материалы и записи открыты в любое время, а о времени созвонов договариваемся заранее. В историях на сайте как раз люди, которые готовились без отрыва от работы и получили оффер за 4–6 месяцев.
Остался вопрос без ответа?

Разборы тем, на которых чаще всего режут на ML-собеседованиях, и путь в профессию с цифрами
Как перейти из разработки в ML: мой путь из Java и план для бэкендера13 мин чтения
Зарплата ML-инженера в 2026 году: сколько платят и от чего зависит14 мин чтения
Вопросы на собеседовании по machine learning: что спрашивают и как отвечать15 мин чтенияГотов двигаться дальше?
На ноябрь осталось 5 мест из 6
Бесплатный созвон12 минут теста: определим уровень, найдём белые пятна и наметим маршрут до оффера
Пройти диагностику