От Junior до Senior | ML/AI | Детальный роадмап

В начале года один человек отправил 200 откликов на позицию джуна — и не получил ни одного ответа. Через 3 месяца по чёткой системе он вышел на оффер мидла с зарплатой 300 000 ₽. В этом видео — актуальный роадмап в Machine Learning и AI на 2026 год: что происходит с рынком, почему джунам стало в разы сложнее и какие навыки реально приводят к первой работе. Разберём: • почему компании больше не готовы обучать стажёров; • как конкуренция в сотни кандидатов меняет рынок IT; • какие направления в AI сейчас дают шанс зайти в индустрию; • что учить, а что уже не даёт результата. Пройдём полный путь AI-инженера: Python → математика → классический ML → Deep Learning → NLP → RAG → AI-агенты на LangChain и LangGraph. Для каждого этапа: — лучшие курсы и книги; — проекты для портфолио; — что писать в резюме; — как оформить Overleaf CV; — где искать вакансии; — как проходить собеседования; — как торговаться за оффер и поднимать зарплату ещё до выхода на работу. Это видео — не мотивация и не «войти в IT за месяц». Это реальная карта того, как сегодня заходят в ML и AI без связей и опыта. Напиши в комментариях: ты только начинаешь путь в IT или уже учишься/ищешь работу? И что сейчас самое сложное именно для тебя? 👍 Подписывайся на канал — здесь практический контент про Machine Learning, AI-агентов и карьеру в IT. 🔥 Хочешь разобраться быстрее? Telegram-канал Марка Миргалеева: https://t.me/+9mgSyubc1pI2Y2Iy 0:00 — 🎬 История: 200 откликов — и ни одного ответа 0:23 — 🚀 Как вкатиться в ML и ИИ-агентов в 2026 году 1:01 — 😬 Рынок без прикрас: конкуренция, сокращения и ИИ 3:53 — 🗺 Роадмап от Python до AI-агентов — общий взгляд 5:47 — 🐍 Python, SQL и первые проекты: фундамент инженера 9:15 — 🔢 Математика и классический Machine Learning 11:40 — 🧠 Deep Learning и NLP: трансформеры и современные LLM 13:39 — 🤖 RAG и AI-агенты — главный навык 2026 года 15:32 — 💼 Резюме, поиск работы, оффер и испытательный срок