Финальные проекты (Portfolio)
🎯 Цель
4 больших проекта, демонстрирующих на практике знания, полученные за 6 месяцев. Они будут вашими:
- GitHub portfolio
- Раздел “Projects” в CV
- Материалом для интервью
- LinkedIn постами
4 проекта
| # | Проект | Основные технологии | Длительность |
|---|---|---|---|
| 1 | Prediction API | Классический ML + FastAPI + Postgres + Docker | 2-3 недели |
| 2 | Computer Vision Service | YOLO + FastAPI + Celery + S3 | 2-3 недели |
| 3 | RAG Chatbot | LLM + Qdrant + LangChain + Streamlit | 2-3 недели |
| 4 | MLOps Pipeline | DVC + MLflow + Airflow + K8s | 3-4 недели |
Требования к каждому проекту (минимум)
Технические
- Public repo на GitHub(clear README)
- Docker + docker-compose — запуск одной командой
- Tests — pytest, минимум 50% coverage
- CI/CD — GitHub Actions
- API documentation — OpenAPI/Swagger
- Architecture diagram(Mermaid или Excalidraw)
- Environment variables — в файле
.env.example
Code Quality
- Type hints — везде в Python
- Linting — ruff или flake8
- Formatting — black или ruff format
- Pre-commit hooks
Documentation
- README — installation, usage, API examples
- Architecture explanation — причины решений
- Demo video — Loom (5-10 минут)
- Blog post — Medium/dev.to (для каждого)
Production
- Healthcheck endpoint —
/health - Logging — structured (JSON)
- Error handling — Sentry или похожее
- Rate limiting — slowapi или nginx
- Security — API keys, CORS, input validation
Почему именно эти 4?
Проект 1 — Классический ML (простой, но полный)
- **Цель:**Показать end-to-end ML lifecycle
- **Highlight:**Reproducibility, monitoring
- Вакансии:“Junior ML Engineer”, “Data Scientist”
Проект 2 — Computer Vision (Deep Learning)
- **Цель:**Показать применение DL в production
- **Highlight:**GPU optimization, async processing
- Вакансии:“Computer Vision Engineer”, “ML Engineer”
Проект 3 — RAG/LLM (Modern AI)
- **Цель:**Навыки AI Product engineering
- **Highlight:**LLM expertise, vector DB, system design
- Вакансии:“AI Engineer”, “LLM Engineer”, “GenAI Engineer”
Проект 4 — MLOps Platform (самый сложный)
- **Цель:**Ваша главная цель — MLOps Engineer
- **Highlight:**Архитектура системы, multi-tool integration
- Вакансии:“MLOps Engineer”, “ML Platform Engineer”, “Senior ML Engineer”
Стандартная структура проекта
project-name/
├── README.md # Asosiy
├── ARCHITECTURE.md # System design
├── docker-compose.yml
├── Dockerfile
├── .github/
│ └── workflows/
│ ├── ci.yml
│ └── deploy.yml
├── src/
│ ├── api/ # FastAPI endpoints
│ ├── core/ # Business logic
│ ├── data/ # Data layer
│ ├── ml/ # ML/model code
│ └── utils/
├── tests/
│ ├── unit/
│ ├── integration/
│ └── e2e/
├── notebooks/ # Exploration
├── data/ # DVC tracked
├── models/ # MLflow tracked
├── k8s/ (yoki helm/) # Deployment manifests
├── monitoring/ # Prometheus, Grafana configs
├── docs/ # Additional docs
├── scripts/ # Utility scripts
├── pyproject.toml
├── requirements.txt
├── requirements-dev.txt
├── .env.example
├── .gitignore
├── .dockerignore
└── Makefile # Common commands
Checklist начала проекта
Перед началом нового проекта:
- Создайте GitHub repo (public)
- Initial README (цель проекта)
- Architecture diagram
- Выбор Tech stack (с обоснованием)
- User stories или use cases
- MVP definition (на 1 неделю)
- Roadmap (недельные milestones)
Презентация Portfolio
После завершения проекта:
- LinkedIn post(template):
🚀 Новый проект: [НАЗВАНИЕ ПРОЕКТА]
Задача: [одно предложение]
Tech stack:
🔹 [tech 1]
🔹 [tech 2]
🔹 [tech 3]
Key achievements:
✅ [результат 1]
✅ [результат 2]
✅ [результат 3]
GitHub: [link]
Demo: [link]
Blog: [link]
#MLOps #MachineLearning #Python
cc: @jahongir-hakimjonov — автор "Backend to ML Roadmap"
(когда делитесь проектом на LinkedIn, тегните автора — отвечу если нужна помощь или review)
- Добавить в CV:
Project: [LOYIHA NOMI] (date)
- Tech: Python, FastAPI, Docker, K8s, MLflow, ...
- Built end-to-end ML system: [bir gap haqida]
- Achieved [aniq metric]
- GitHub: [link]
- Portfolio website: yourname.dev
- Галерея 4 проектов
- Для каждого: image, description, links
Interview preparation
Подготовьте ответы на эти вопросы по каждому проекту:
- Why this project?(мотивация)
- What’s the architecture?(объяснение + diagram)
- What were the challenges?(технические)
- What would you do differently?(рефлексия)
- How would you scale it 10x?(системный дизайн)
- What metrics define success?(понимание продукта)
- Show me the code(вживую)
Советы для идеального результата
- Качество > Количество — 4 отличных проекта лучше 10 средних
- Real-world data — кроме toy datasets
- Documentation — важнее кода
- Demo video — recruiters не читают README, но смотрят видео
- Open source — принимайте pull requests
- Blogging — пишите технический пост для каждого проекта
- GitHub README — emoji, badges, diagrams, screenshots
Начать
Начните с Проект 1: Prediction API.