//shamil.ai
ГлавнаяПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПользаВопросы
Бесплатная диагностика
ПрограммаОбо мнеИстории учениковТарифыПользаДиагностикаВопросыБлог
Classic ML
Deep Learning
NLP
LLM
RecSys

Доводим до офферав ML – под ключ

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.

  • 100+учеников в программе
  • 48дней – медиана поиска оффера
  • 330кмедиана оффера на руки
  • 400к+рекордный оффер на руки
Бесплатный созвонТест уровня за 12 минут

12 историй с цифрами и офферами в Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, WB

Куда устроились ученики и за какой срок

Только реальные офферы учеников. Срок отсчитываем с первого дня менторства

  • Яндекс400к250 дней до оффераСмена стека / специальности
  • VK382к249 дней до оффераСмена стека / специальности
  • МТС350к312 дней до оффераС коммерческим опытом
  • Ozon350к210 дней до оффераБез коммерческого опыта
  • Сбер330к147 дней до оффераС коммерческим опытом
  • Wildberries330к210 дней до оффераБез коммерческого опыта

30+ собесов – и Шамиль был рядом до конца

Было
Писал бэкенд на Java, в ML опыта не было совсем
Стало
400к на рукиЯндекс4 оффера · лучший 460к gross

Через месяц захотел всё бросить – Шамиль вытащил

Было
Год в финтехе на бэкенде, «пилил бек за 100к джуном»
Стало
382к на рукиVK440к gross
Все истории с цифрами

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.

Проверить уровень

На ноябрь осталось 5 мест из 6

Три формата: выбери свой

Часть платишь сразу, остальное – с новой зарплаты

На ноябрь осталось 5 мест из 6

  • Лайт

    100 000 ₽

    один платёж

    Постоплаты нет

    Все 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
  • Оптимальный

    Популярный

    от 70 000 ₽

    + 120–200% зарплаты после оффера

    100 000 ₽ + 150% – итого 595 000 ₽

    Обратная связь, моки и легенда до оффера

    • всё из «Лайта»
    • диагностика и личный трек
    • проверка ДЗ по каждому блоку
    • 6 моков со мной и предмоки
    • резюме, легенда, разбор собесов
    • сопровождение до оффера и 90 дней после
  • Индивидуально

    от 150 000 ₽

    + 120–200% зарплаты после оффера

    170 000 ₽ + 165% – итого 714 500 ₽

    Веду тебя один на один

    • всё из «Оптимального»
    • созвон со мной каждую неделю
    • ответ в течение часа
    • код и портфолио разбираю сам
    • моки без лимита
    • переговоры по офферу вместе

Посчитай оплату: Оптимальный

Больше вносишь сразу – меньше процент после оффера

100 000 ₽
70 000 ₽100 000 ₽150 000 ₽
Процент от месячной зарплаты на руки. Платишь после выхода на работу, не больше 50% зарплаты в месяц.150%
200%150%120%
Остаётся тебе в месяцПервые 3 месяца при оффере 330 000 ₽, дальше – вся зарплата
165 000 ₽ / мес

Итого 595 000 ₽ – это 1,8 новой зарплаты. Предоплату можно разбить на 2–3 части.

Зафиксировать условия

Постоплата – не больше 50% зарплаты в месяц, из новой зарплаты.

Оффер задерживается – работаем дальше без доплат.

Все условия – в договоре-оферте.

Вся внутрянка менторства

Платформа, моки, легенда и комьюнити – за три минуты

Платформа shamil.ai: каталог курсов
Видео о менторстве3:00

Для кого это менторство

Неважно, с какой точки стартуешь – маршрут строится под неё

  • 4–6 месяцев

    С нуля

    • Не работал в IT или работал не разработчиком
    • Завод, наука, универ или смежная профессия
    • Хочу сразу выстроить правильную базу
    Что получишь:
    • Полный трек: Python и алгоритмы, математика, классический ML
    • Сначала дольше сидим на базе, потом маршрут общий для всех
    • Проект в портфолио, из которого потом собирается легенда
  • 3–5 месяцев

    Учусь сам

    • Прошёл курсы, решаю Kaggle или учусь по статьям
    • Базу знаю, но не понимаю, что спросят на собесе
    • Не знаю, как перейти от учёбы к офферу
    Что получишь:
    • По диагностике видно, что ты уже знаешь, это не повторяем
    • Вместо новых курсов практика на вопросах с реальных собесов
    • Шесть моков, на которых проверяешь себя до откликов
  • 3–5 месяцев

    Из смежного IT

    • Пишу бэкенд, фронтенд, аналитику или тесты
    • Код есть, продакшн видел
    • С ML пока не работал
    Что получишь:
    • Python-блок сжимаем или пропускаем – проверяем на тех-скрининге
    • Упор на ML, DL и целевое направление: NLP, LLM или RecSys
    • Легенда перекладывает твой опыт на ML-роль, а не перечёркивает его
  • 2–4 месяца

    Уже в ML

    • Работаю ML-инженером
    • Упёрся в грейд и зарплату
    • Хочу в команду сильнее и оффер выше
    Что получишь:
    • Диагностика показывает, что именно режет тебя на техничках
    • System Design, highload и глубина по направлению
    • Легенда и торг за оффер: обычно именно они поднимают вилку
  • 2–4 месяца

    Смена специализации

    • 3+ года в одном стеке
    • Хочу перейти, например из NLP в RecSys или из CV в LLM
    Что получишь:
    • Добираем целевой стек вглубь, база не переучивается заново
    • Моки – сразу в формате нового направления
    • Легенда пересобирается так, чтобы прошлый опыт работал на новую роль

Сомневаешься в своём уровне?

Тест на 12 минут покажет радар из восьми осей и три самых слабых места

Пройти диагностику

Что мешает начать

Чего боятся перед стартом и что я на это отвечаю

Если стартуешь с нуля

  • 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.

Если код уже пишешь

  • 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.

Почему не получается выйти в ML

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

Посмотреть, чего не хватает тебе

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 учеников
Письма с офферами учеников: Сбер Еаптека, МТС, VK, Альфа-Банк, Яндекс, Лента, билайн, Золотая Корона, bpm, ВкусВилл, Ozon, Wildberries, Ростелеком

Что входит в менторство

Помимо ментора ты получаешь платформу, комьюнити и систему моков – всё это работает на оффер

Шамиль Нуркаев, ментор по ML

Шамиль

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
  • Учебная группа

    100+ человек в чате: вопросы по блокам, отчёты, разборы моков, боталки по NLP и RecSys

  • Шесть моков и предмоки

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

  • Платформа shamil.ai

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

  • Группа выхода на рынок

    «Хак собесов»: под каждый собес своя тема – анонс, вопросы, запись и разбор. Плюс вакансии паровозом и банк 300+ вопросов

Маршрут от старта до оффера

СтартМок 1Мок 2Мок 3Мок 4Мок 5Оффер
Выход на рынокPythonData AnalysisClassical MLDeep LearningNLPРезюмеLLM или RecSysХак собесовТех-скринингМок 1Мок 2Мок 3Мок 4Мок 5Оффер
  • Код, структуры данных и задачи с LeetCode к каждой лекции

    Темы:

    • Структуры данных и то, где они реально нужны
    • ООП и организация кода проекта
    • Окружение, зависимости, работа с ноутбуками
    • Отдельный сборник лекций – писал сам
    • К каждой лекции задачи на LeetCode по теме
    • Разбор решений: сложность и как рассуждать вслух
    • Python
    • Алгоритмы и структуры данных

    Закрепляем:

    Задачи с LeetCode по темам лекций, разбор решений на созвоне

  • Pandas, статистика и математика, объяснённая по-человечески

    Темы:

    • Pandas: агрегации, джойны, чистка данных
    • Разведочный анализ и проверка гипотез
    • Метрики, которые понимает бизнес
    • Линейная алгебра
    • Теория вероятностей и статистика
    • Оптимизация и градиентный спуск
    • Через визуализации и пошаговые выводы, а не как в учебнике Тихонова
    • Прикладная теория вероятностей
    • Python для ML
    • Вычислительная линейная алгебра
    • Методы оптимизации
    • Математическая статистика

    Закрепляем:

    Разбор датасета: гипотезы, метрики, выводы

  • Самый длинный блок: классика целиком и два мока из пяти

    Темы:

    • Линейные модели и регуляризация
    • Метрики и честная валидация
    • Работа с признаками, утечки данных
    • Решающие деревья и случайный лес
    • Бустинги: CatBoost, LightGBM, XGBoost
    • Подбор гиперпараметров без магии
    • Дисбаланс классов и подбор порога
    • Почему ROC-AUC врёт, а PR-AUC – нет
    • Как объяснять выбор модели бизнесу
    • Machine Learning

    Закрепляем:

    ДЗ на Google Colab по всему блоку + тест по теории

  • Нейросети и PyTorch: обучение, диагностика, эмбеддинги

    Темы:

    • Цикл обучения и что делать, когда лосс расходится
    • Регуляризация, аугментации, ранняя остановка
    • Диагностика: переобучение против недообучения
    • Эмбеддинги и свёртки
    • Трансформеры как фундамент следующего блока
    • Deep Learning

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • От классического NLP до файнтюна, в конце – выбор направления

    Темы:

    • Предобработка и векторные представления текста
    • Классические модели и где они всё ещё выигрывают
    • Классификация, извлечение сущностей, поиск
    • Файнтюн под задачу и оценка качества
    • Attention-маски и внутреннее устройство – спрашивают почти всегда
    • В конце блока выбираем направление: LLM или RecSys
    • NLP

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • Рубеж: собираю резюме на метриках и легенду на 40+ страниц

    Темы:

    • У каждого своя – под бэкграунд и целевое направление
    • Проекты с метриками, эксперименты и альтернативы
    • Факапы и доведение до прода: деплой, инференс, латенси
    • Резюме на цифрах, а не на списке обязанностей
    • Прогон легенды передо мной и перед другими учениками
    • Легенда и резюме

    Закрепляем:

    Резюме и легенда, с которыми выходишь на рынок

  • Целевой блок доучиваешь параллельно с собеседованиями

    Темы:

    • RAG: индекс, top-k, реранк
    • Агенты и промптинг под задачу
    • Файнтюн и оценка качества генерации
    • Латенси и стоимость инференса
    • Что profiling показывает раньше, чем интуиция
    • Кандидатогенерация и ранжирование
    • Метрики рекомендаций и офлайн-прокси
    • LLM
    • RecSys

    Закрепляем:

    ДЗ на Colab + тест по теории

  • Выход на рынок: разбор каждого собеса и торг за оффер

    Темы:

    • Чаты под вакансии и анонсы собеседований
    • Разбор каждого пройденного собеса со мной
    • Если отклики идут плохо – разбираем и добиваем
    • Банк 300+ вопросов из 25 компаний
    • Записи реальных интервью других учеников
    • Переговоры и торг за условия
    • Сравнение нескольких предложений
    • Алгоритм хождения на собесы
    • Видео собесов и разборы
    • Гайды по трудоустройству

    Закрепляем:

    Медиана поиска у учеников – 48 дней

Подробнее о программе

Что ты прокачаешь

  • Линейная алгебра
  • SQL
  • Pandas
  • Алгоритмы и LeetCode
  • Статистика
  • Python
  • Deep Learning
  • PyTorch
  • Gradient Boosting
  • A/B-тесты
  • Метрики
  • Feature Engineering
  • Оптимизация
  • Теорвер
  • Classical ML
  • Computer Vision
  • ML System Design
  • LLM
  • AI-агенты
  • Трансформеры
  • NLP
  • RecSys
  • Файнтюн LLM
  • RAG
  • Spark и Big Data
  • Docker
  • Git и код-ревью
  • MLOps
  • Легенда и резюме
  • Торг за оффер
  • Хак собесов

Что ты прокачаешь

  • Линейная алгебра
  • SQL
  • Pandas
  • Алгоритмы и LeetCode
  • Статистика
  • Python
  • Deep Learning
  • PyTorch
  • Gradient Boosting
  • A/B-тесты
  • Метрики
  • Feature Engineering
  • Оптимизация
  • Теорвер
  • Classical ML
  • Computer Vision
  • ML System Design
  • LLM
  • AI-агенты
  • Трансформеры
  • NLP
  • RecSys
  • Файнтюн LLM
  • RAG
  • Spark и Big Data
  • Docker
  • Git и код-ревью
  • MLOps
  • Легенда и резюме
  • Торг за оффер
  • Хак собесов

Истории учеников

Куда выходят: Яндекс, Т-Банк, Сбер, ВТБ, Wildberries, Ozon, МТС и удалёнка за рубежом

  • Оффер ученика в Яндекс
    NLP/LLM

    Оффер 400к на руки за 250 дней

    Смена стека / специальности

    Я прошёл более 30 собеседований, пока не нашёл подходящий оффер. И Шамиль остался со мной до конца.

    Читать историю
  • Оффер ученика в VK
    ML

    Оффер 382к на руки за 249 дней

    Смена стека / специальности

    Через месяц захотел всё бросить, но Шамиль поддержал. Стал конспектировать темы от руки – и начал реально разбираться.

    Читать историю
  • Оффер ученика в МТС
    NLP

    Оффер 350к на руки за 312 дней

    С коммерческим опытом

    Сам я на hh почти не откликался: HR писали в телеграм сами. Часто отмечали, что резюме круто составлено.

    Читать историю
  • Оффер ученика в Ozon
    ML

    Оффер 350к gross за 210 дней

    Без коммерческого опыта

    Главной проблемой было полное отсутствие собеседований. После того как составили резюме, почти каждый отклик стал заканчиваться приглашением.

    Читать историю
  • Оффер ученика в Сбер
    ML

    Оффер 330к на руки за 147 дней

    С коммерческим опытом

    Созвонилась с пятью разными менторами и выбрала Шамиля: он лично ведёт коммуникацию и сам доводит до оффера.

    Читать историю
  • Оффер ученика в Wildberries
    NLP

    Оффер 330к на руки за 210 дней

    Без коммерческого опыта

    Шамиль даёт очень много полезного контекста про индустрию и реальные кейсы – то, что не найдёшь в хендбуках Яндекса.

    Читать историю
Посмотреть все истории

Частые вопросы

  • Обязательно ли знать Python до старта?

    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, если я совсем 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.

  • Я уже работаю разработчиком. Мне это подойдёт?

    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.

  • Не могу оценить свой уровень. Что делать?

    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.

  • Как всё устроено после начала менторства?

    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.

  • А кто конкретно будет со мной работать?

    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.

  • А гарантия оффера есть?

    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.

  • Как работает постоплата? Что значит «130% от оффера»?

    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.

  • Почему число мест ограничено?

    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.

  • Получится совмещать с работой?

    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?

Задать вопрос ШамилюВсе вопросы и ответы

Статьи о ML и собеседованиях

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 чтения
Все статьи блога

Готов двигаться дальше?

Вступай в систему, которая доводит до оффера в ML, и выходи на новый уровень

  • 100+учеников в программе
  • 48дней – медиана поиска оффера
  • 330кмедиана оффера на руки
  • 400к+рекордный оффер на руки

На ноябрь осталось 5 мест из 6

Бесплатный созвон

Не знаешь, подойдёт ли тебе менторство?

12 минут теста: определим уровень, найдём белые пятна и наметим маршрут до оффера

Пройти диагностику
// shamil.ai

Меню

  • Программа
  • Обо мне
  • Истории учеников
  • Тарифы
  • Польза
  • Диагностика
  • Вопросы
  • Блог

Контакты

  • Личный аккаунт: @ai_ml_mentor
  • Канал про собесы: @sobesochnaya
© 2026 shamil.ai – менторство по MLЦифры и тексты историй – реальные, портреты – иллюстрации, сгенерированные нейросетьюПолитика конфиденциальностиДоговор офертыСогласие на обработку данныхОферта на роадмапШамиль Нуркаев · ML Engineer