Пока одни обсуждают, заменит ли ИИ инженеров, Норникель quietly сделал ход в другую сторону, научил его работать вместе с ними.
Компания запустила систему, которая фактически берет на себя весь цикл проектирования промышленного здания: от расчетов до документации. Внутри не абстрактная нейросеть, а обученная на ГОСТах, СНиПах и собственной экспертизе база знаний, которая через ИИ-агентов собирает цифровую модель, считает параметры и проверяет их на соответствие нормам. Финальное слово остается за инженером, но теперь он работает не с пустого листа, а с уже просчитанным и собранным решением.
И это не красивая концепция, а вполне измеримая эффективность: задачи на проектирование выполняются на 83% быстрее, моделирование на 80%, а сроки подготовки документации сокращаются вдвое.
По сути, речь идет о новой логике инженерной работы, где ИИ закрывает рутину и снижает вероятность ошибок, а человек концентрируется на принятии решений.
На фоне ухода привычного софта с рынка это выглядит не как временная замена, а как попытка собрать собственный инженерный стек под реальные задачи и с заделом на будущее.
Компания запустила систему, которая фактически берет на себя весь цикл проектирования промышленного здания: от расчетов до документации. Внутри не абстрактная нейросеть, а обученная на ГОСТах, СНиПах и собственной экспертизе база знаний, которая через ИИ-агентов собирает цифровую модель, считает параметры и проверяет их на соответствие нормам. Финальное слово остается за инженером, но теперь он работает не с пустого листа, а с уже просчитанным и собранным решением.
И это не красивая концепция, а вполне измеримая эффективность: задачи на проектирование выполняются на 83% быстрее, моделирование на 80%, а сроки подготовки документации сокращаются вдвое.
По сути, речь идет о новой логике инженерной работы, где ИИ закрывает рутину и снижает вероятность ошибок, а человек концентрируется на принятии решений.
На фоне ухода привычного софта с рынка это выглядит не как временная замена, а как попытка собрать собственный инженерный стек под реальные задачи и с заделом на будущее.
👍138🔥37😐24🤣18👏11❤9🙈6🎉5🥰2
Adaption представила систему AutoScientist, которая автоматизирует полный цикл дообучения: она сама и синхронно оптимизирует наборы данных и рецепты тренировки, пока модель не сойдётся к заданному поведению.
Adaption основан в 2025 году бывшими руководителями направлений в Cohere. Компания строит то, что называет adaptable intelligence: системы, которые подстраиваются под конкретную задачу. Среди инвесторов Adaption: Emergence Capital, Mozilla Ventures и Threshold Ventures.
AutoScientist - третий продукт компании. До него вышли Adaptive Data, платформа подготовки и оптимизации датасетов для дообучения, и Forge, инструмент для превращения неструктурированных документов в готовые для тренировки наборы данных.
AutoScientist надстраивается над Adaptive Data, замыкая связку «данные - модель». Четвёртое направление, Adaptive Interfaces, система обратной связи от пользователей, компания заявила, но пока не выпустила.
AutoScientist закрывает типовые причины провала файн-тюнинга: катастрофическое забывание, переобучение на маленьких датасетах и конфликтующие сигналы тренировки.
Для разработчиков это путь от идеи до собственной дообученной модели за несколько часов вместо недель, а для специалистов без профильного образования - доступ к тренировке моделей, а не только к промптингу.
Внутреннее тестирование на 8 отраслевых бенчмарках подтвердило успех алгоритма над конфигурациями, которые создавали штатные инженеры Adaption.
Исследователи задавали конфигурации, зная тип модели, домен и размер датасета. AutoScientist получал ту же информацию и мог дообучаться на ограниченном наборе прошлых запусков.
При работе с архитектурами на базе Together AI и датасетами от 5 до 100 тысяч примеров AutoScientist увеличил показатель успешных дообучений с 48% до 64%.
Система показала стабильный результат во всех протестированных доменах и избежала чувствительности к конкретным вертикалям данных.
Сейчас платформа доступна бесплатно в рамках 30-дневного ознакомительного периода.
В дальнейшем Adaption обещает представить технологию адаптации в реальном времени, которая позволит корректировать поведение моделей без классического цикла тренировки.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍74👏27🔥15❤10🎉10💯4🤓1👨💻1🙈1
X выложили обновленный алгоритм For You на GitHub
Можно посмотреть, как X собирает и ранжирует ленту рекомендаций.
В репозитории
- посты от аккаунтов, на которые вы подписаны
- посты из глобального корпуса, найденные через ML-retrieval
Дальше всё прогоняется через Phoenix - transformer-модель на базе архитектуры Grok. Она оценивает вероятности действий пользователя: лайк, реплай, репост, клик и другие сигналы. После этого система собирает итоговый score и решает, что именно попадёт в ленту.
Можно посмотреть, какие сигналы действительно влияют на рекомендации, как устроен ranking pipeline и где платформа фильтрует контент перед показом.
GitHub: https://github.com/xai-org/x-algorithm
@ai_machinelearning_big_data
Можно посмотреть, как X собирает и ранжирует ленту рекомендаций.
В репозитории
xai-org/x-algorithm опубликован код системы, которая питает For You feed: от подбора кандидатов на показ до финального ранжирования постов. Внутри два основных источника контента:- посты от аккаунтов, на которые вы подписаны
- посты из глобального корпуса, найденные через ML-retrieval
Дальше всё прогоняется через Phoenix - transformer-модель на базе архитектуры Grok. Она оценивает вероятности действий пользователя: лайк, реплай, репост, клик и другие сигналы. После этого система собирает итоговый score и решает, что именно попадёт в ленту.
Можно посмотреть, какие сигналы действительно влияют на рекомендации, как устроен ranking pipeline и где платформа фильтрует контент перед показом.
GitHub: https://github.com/xai-org/x-algorithm
@ai_machinelearning_big_data
👍158❤24🤔17👏8🔥7👨💻7😨3🤓1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
OpenAI готовит иск к Apple о нарушении контракта из-за интеграции ChatGPT в iOS. По версии ИИ-компании, яблочный партнер намеренно ограничил системные функции модели, из-за чего пользователи предпочитают отдельное приложение, а конверсия в платные подписки не достигла целевых показателей.
У Apple есть встречные претензии. Компанию не устраивают подходы OpenAI к конфиденциальности данных, переманивание инженеров из Купертино и планы стартапа по запуску собственного аппаратного бизнеса.
На предстоящей конференции WWDC Apple анонсирует новую версию ОС, в которой, как ожидается, компания откажется от эксклюзивного статуса ChatGPT и откроет Siri для интеграции со сторонними LLM.
bloomberg.com
С февраля из SpaceXAI ушли более 50 ML-исследователей и инженеров. Причинами стали переработки и жёсткие дедлайны.
Увольнения затронули разработку генерации кода, моделей мира и голосового интерфейса Grok. Команду претрейна покинул руководитель Цзюньтан Чжуан, после чего в подразделении осталось несколько сотрудников. 11 ушедших специалистов нанял Марк Цукерберг, еще 7 перешли к Мурати в Thinking Machines Lab.
По словам бывших сотрудников Илона Маска, сжатые сроки обучения моделей вынуждают идти на компромиссы в архитектуре Grok. Но есть и доля финансовой мотивации: регулярные тендеры на частный выкуп акций позволяют инженерам обналичить опционы и сменить место работы, зафиксировав прибыль.
theinformation.com
Стартап, основанный выходцами из Google и DeepMind представил API-надстройку для языковых моделей под названием Meta-System. Она улучшает генерацию кода через рекурсивное самосовершенствование, формируя оптимизированный интерфейс для подключенной LLM. Инструмент работает без изменения весов и файн-тюнинга.
На бенче LiveCodeBench Pro надстройка повысила точность Kimi K2.6 на 30%, а Gemini 3.0 Flash прибавила 10%, обойдя базовую Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.7 и GPT 5.2 High.
Показатели флагманов тоже выросли. GPT 5.5 High в связке с Meta-System достигла точности 93,9%. Gemini 3.1 Pro набрала 90,9%, превзойдя результаты модели Google Gemini 3 Deep Think.
poetiq.ai
DramaBox - открытая модель генерации речи с контролем эмоций через промпты. Текст для синтеза заключается в кавычки, а за их пределами прописываются ремарки (вздохи, шепот, паузы, хрипота), которые отыгрываются при генерации.
Модель поддерживает клонирование голоса по 10-секундному референсу. Атрибуты персонажа (возраст, акцент и эмоция) задаются естественным языком. На выходе генерируется стереозвук с частотой 48 кГц. В аудио встраиваются водяные знаки PerTh, устойчивые к MP3-сжатию и редактированию.
В основе системы лежит дообученная LTX-2.3 от Lightricks. Текстовые эмбеддинги обрабатывает Gemma 3 12B. Для локального инференса требуется около 24 ГБ видеопамяти. Чекпоинты выложены на Hugging Face.
huggingface.co
ИБ-компания Calif разработала эксплойт для ядра macOS на процессорах Apple M5 с помощью закрытой модели Claude Mythos Preview. Уязвимость позволяет локальному пользователю без привилегий получить контроль над устройством через повреждение памяти ядра.
Атака комбинирует 2 бага. Модель нашла ошибки в коде ОС и участвовала в написании эксплойта. В Calif заявили, что после усвоения механики эксплуатации конкретного класса проблем нейросеть масштабирует опыт для поиска аналогичных уязвимостей в других системах.
Apple закрыла уязвимость в релизе macOS Tahoe 26.5, упомянув в примечаниях к патчу исследователей из Calif и Anthropic Research. Технический разбор вектора атаки скрыт до массовой установки обновления.
wsj.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥87🤔45❤23👍17👏13🎉2
16 мая 1821 года в селе Окатово Калужской губернии родился Пафнутий Львович Чебышев. Человек, без работ которого современный data science выглядел бы совсем иначе: ни тебе закона больших чисел в привычной форме, ни оценок отклонений, ни нормальной теории приближений.
Чебышев основал петербургскую математическую школу и почти 35 лет вёл кафедру математики в Санкт-Петербургском университете. Через его руки прошли Ляпунов, Марков и Стеклов, то есть люди, чьи имена сегодня встречаются в любой книге по статистике и теории вероятностей.
Главное, чем он остался в математике: многочлены Чебышева, неравенство Чебышева, результаты по распределению простых чисел и фундамент теории приближений. Если кто-то когда-то открывал учебник по ML, он сталкивался с этим неравенством в первой же главе про концентрацию меры. Многочлены Чебышева до сих пор используют в численных методах, фильтрах и аппроксимациях, на которых построены реальные инженерные системы.
Теперь обещанная история. Чебышев с детства хромал на одну ногу из-за врождённого дефекта, обычные детские игры были для него почти недоступны, и мать делала ставку на учёбу. Именно эта хромота, по воспоминаниям современников, и подтолкнула его всю жизнь возиться с механизмами: он хотел понять, как можно превратить вращательное движение в прямолинейное, чтобы шаги людей и работа машин были ровными. В итоге он построил больше 40 механических устройств, включая знаменитую стопоходящую машину, которая на Всемирной выставке в Париже в 1878 году ходила как настоящее живое существо. Это был один из первых в истории шагающих механизмов, фактически прадед современных шагающих роботов.
Ещё один штрих: Чебышев почти всю свою преподавательскую зарплату тратил на инструменты и модели для собственной мастерской, а женат так и не был, говорил, что наука для него важнее. При этом в Европе его называли просто «русский Эйлер», а Французская академия наук избрала его иностранным членом ещё при жизни.
@ai_machinelearning_big_data
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤291👍86👏47🔥46🤩16🫡6😁2🆒2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Мои два ИИ-агента, работающие над одним и тем же проектом:
😁316🤣91🤔42💯20🤝17❤11👌6👍5🔥1💘1
Инструмент интегрируется с Claude Code, Cursor и другими кодинг-агентами.
Raindrop - стартап из 9 человек, основанный в 2023 году, который позиционирует себя одним из первых, кто оформил мониторинг для ИИ-агентов как отдельный продуктовый класс.
При использовании Workshop модель получает прямой доступ к трассировкам выполнения, читает их, пишет оценочные тесты и правит код, замыкая цикл самовосстановления.
Если агент в проде отклоняется от ожидаемого поведения, разработчик вызывает кодинг-агента прямо в терминале. Тот читает трассу через Workshop, пишет оценку под падающий сценарий, правит код и перезапускает прогон.
Цикл повторяется автоматически, пока не пройдут все проверки.
Workshop работает локально и стримит данные в реальном времени. Каждый токен, вызов инструмента и шаг рассуждения попадает в интерфейс по мере выполнения, без поллинга.
Есть режим воспроизведение, который берёт трассу из продакшена и прогоняет её через ваш экземпляр агента, запущенный локально.
Заявлена поддержка TypeScript, Python, Go и Rust, а также фреймворков Vercel AI SDK, OpenAI Agents SDK, Anthropic SDK, Claude Agent SDK, LangChain, LangGraph, CrewAI, Mastra, Pydantic AI и DSPy.
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #Agents #Workshop #RaindropAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍34❤14🔥4👏2
Jina AI представила новое поколение эмбеддинг-моделей. Фишка релиза - в полной мультимодальности: архитектура способна кодировать текстовую, визуальную, звуковую и видеоинформацию в единое векторное пространство.
В отличие от разрозненных решений для каждого формата данных, унифицированный подход v5-omni сильно упрощает создание сложных систем поиска и RAG-приложений.
Новинка позволяет извлекать прямые смысловые связи между аудиовизуальным контентом и текстовыми запросами из коробки, не прибегая к дополнительным процессам промежуточного распознавания или транскрибации.
Линейка представлена в 2-мя вариантами: Small на 2 млрд параметров и Nano на 0,9 млрд.
Обе версии выложены на HuggingFace и доступны через облачный API компании.
Модель также интегрирована в среду Elasticsearch, её можно быстро и удобно развернуть с помощью встроенного сервиса Elastic Inference Service.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍107🤩95🎉34❤21🔥4💯1
Увидимся на Дне открытых дверей магистерской программы «Исследования и предпринимательство в ИИ» ФКН НИУ ВШЭ и МТС? 👀
22 мая расскажут, как учат создавать и внедрять инновационные продукты, используя передовые методы: от больших языковых моделей и генеративных нейросетей до инструментов компьютерного зрения и NLP. Будет актуально для тех, кто задумывается о поступлении в магистратуру в 2026
Самое важное:
✅ 100% стоимости обучения (30 мест) финансирует МТС
✅ проекты реализуются на виртуальной инфраструктуре компании
✅ преподаватели — команда преподавателей ФКН НИУ ВШЭ и действующие эксперты из МТС и MWS AI
✅ карьера после выпуска? Роль ML/AI-разработчика или специалиста по Data Science, собственный стартап в сфере ИИ или исследования в R&D-центрах коммерческих компаний
На встрече команда магистратуры:
— поделится деталями о программе, учебном плане и фокусах развития: исследовательском и предпринимательском
— обсудит особенности поступления в 2026 году и формат отбора
— расскажет о процессе обучения и результатах — в этом помогут сами студенты и выпускники
📍 Когда: 22 мая, 18:30
📍 Формат: онлайн
📍 Запись встречи: разместят в канале магистратуры
Чтобы не пропустить трансляцию и задать все вопросы, зарегистрируйтесь на сайте!
22 мая расскажут, как учат создавать и внедрять инновационные продукты, используя передовые методы: от больших языковых моделей и генеративных нейросетей до инструментов компьютерного зрения и NLP. Будет актуально для тех, кто задумывается о поступлении в магистратуру в 2026
Самое важное:
✅ 100% стоимости обучения (30 мест) финансирует МТС
✅ проекты реализуются на виртуальной инфраструктуре компании
✅ преподаватели — команда преподавателей ФКН НИУ ВШЭ и действующие эксперты из МТС и MWS AI
✅ карьера после выпуска? Роль ML/AI-разработчика или специалиста по Data Science, собственный стартап в сфере ИИ или исследования в R&D-центрах коммерческих компаний
На встрече команда магистратуры:
— поделится деталями о программе, учебном плане и фокусах развития: исследовательском и предпринимательском
— обсудит особенности поступления в 2026 году и формат отбора
— расскажет о процессе обучения и результатах — в этом помогут сами студенты и выпускники
📍 Когда: 22 мая, 18:30
📍 Формат: онлайн
📍 Запись встречи: разместят в канале магистратуры
Чтобы не пропустить трансляцию и задать все вопросы, зарегистрируйтесь на сайте!
👍33👏7🤩7❤4😁3🔥2
Qwen3.7 уже залетел на Arena😻
Версии
• Qwen3.7-Max-Preview
• Qwen3.7-Plus-Preview
Это пока preview-версии, вот их результаты:
- #6 на Text
- #5 в Vision
Ждём полноценный релиз.
Изначально ожидалось, что её анонсируют и запустят на Alibaba Cloud Summit 20 мая, но, похоже, команда Alibaba Qwen просто не смогла ждать ивент!
chat.qwen.ai
@ai_machinelearning_big_data
Версии
• Qwen3.7-Max-Preview
• Qwen3.7-Plus-Preview
Это пока preview-версии, вот их результаты:
- #6 на Text
- #5 в Vision
Ждём полноценный релиз.
Изначально ожидалось, что её анонсируют и запустят на Alibaba Cloud Summit 20 мая, но, похоже, команда Alibaba Qwen просто не смогла ждать ивент!
chat.qwen.ai
@ai_machinelearning_big_data
🎉126👍94❤44🤩18🔥16👏15😁6🥱2🥰1👌1💘1
Главное:
- умнее в рассуждениях и работе с кодом
- заметно выносливее на длинных задачах: рефакторинги, миграции, многочасовые агентские прогоны больше не разваливаются на полпути
- строже следует сложным инструкциям - держит рамки, ограничения и стиль проекта.
Cursor сообщает, что вместе с SpaceXAI обучает с нуля гораздо более крупную модель - задействовано в 10 раз больше совокупных вычислительных мощностей и миллион эквивалентов H100 из кластера Colossus 2.
Бонус: всю неделю включённые лимиты модели удвоены - самое время обкатать на своих задачах.
https://cursor.com/blog/composer-2-5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥100❤20👍19🎉16🤣11👏6👌2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Компании будут совместно адаптировать Codex для работы в гибридных и on-premise инфраструктурах. Модели OpenAI интегрируют напрямую с платформами Dell AI Data Platform и Dell AI Factory.
Решение позволяет корпоративным клиентам развертывать ИИ в локальном контуре с базами данных, закрытыми репозиториями и внутренней документацией без необходимости передачи конфиденциальной информации на сторонние серверы.
Целевой сценарий интеграции - разработка автономных ИИ-агентов. Локальный запуск даст агентам прямой доступ к корпоративному контексту для автоматизации бизнес-процессов, работы с системами учета и генерации отчетов.
openai.com
Суд присяжных в Калифорнии отклонил иск Илона Маска к OpenAI, Сэму Альтману, Грегу Брокману и Microsoft. Причиной стало истечение сроков давности.
Маск обвинял бывших коллег в мошенничестве и отказе от изначальной некоммерческой миссии. По его версии, руководство незаконно перевело OpenAI в статус коммерческого предприятия, использовав его стартовые пожертвования в размере $38 млн.
Защита OpenAI настаивала, что процесс инициирован для замедления конкурента на фоне развития проекта Маска xAI. Юристы компании заявили, что истец изначально осознавал необходимость привлечения капитала и партнерств уровня Microsoft для масштабирования архитектуры и закупки вычислительных мощностей.
businessinsider.com
Anthropic приобрела стартап Stainless, автоматизирующий генерацию SDK. Цель сделки - упростить разработку коннекторов и серверов MCP для интеграции Claude с корпоративным инструментарием.
Компании сотрудничают с 2022 года: инфраструктура Stainless применялась для сборки официальных SDK API Claude. Платформа стартапа конвертирует спецификации API в готовые библиотеки и CLI-утилиты для TypeScript, Python, Go, Java и Kotlin.
Технологии стартапа позволят сторонним разработчикам автоматизировать создание MCP-серверов для подключения ИИ-моделей к внутренним базам данных и запуска автономных агентов. Команда Stainless перейдет в Anthropic.
anthropic.com
Решение работает отдельно от IDE и переводит взаимодействие с ИИ из диалогового окна в параллельные рабочие процессы. В интерфейсе можно запускать несколько агентов одновременно.
Для каждой задачи Copilot автоматически разворачивает изолированные Git-worktrees и ветки. Разработчик может поручить одному агенту фоновое исправление CI, а другому написание фичи, не прерывая работу в локальном репозитории.
Для работы с PR добавлен механизм Agent Merge. Агенты самостоятельно обрабатывают комментарии после код-ревью, исправляют упавшие тесты и сливают ветки при выполнении заданных условий. Также приложение получило поддержку стандарта MCP.
Десктопный Copilot доступен по списку ожидания. На тарифах Business и Enterprise новинка доступна после корпоративной авторизации.
github.com
Исследователь подразделения FAIR Эндрю Браун перешел в стартап AMI Labs для разработки моделей мира - систем, обучающихся законам физики и причинно-следственным связям реального мира. У Цукерберга Браун провел 3 года. Он занимался моделями генерации видео, выступил соавтором архитектуры Emu Video и контрибьютором комплекса Movie Gen.
Фаундеры AMI Labs - суперзвезды ИИ-сцены Ян Лекун и Се Сайнин (самый цитируемый учёный в области генеративного ИИ и CV, соавтор архитектуры Diffusion Transformers).
Andrew Brown в сети Х
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤24🔥24👏11👍4🤔1
Приглашаем на GenAI MeetUp — hh.ru х Lamoda Tech
Если вы LLM-инженер или ML-специалист, работаете с генеративным AI, приходите обсудить разработку агентов, применение моделей и оценку их качества.
🧬 В программе разбор кейсов, интерактивы с призами, нетворкинг и угощения.
Спикеры и доклады:
▪️ Коля Безносов, Руководитель направления AI Lab, hh.ru
Рекрутер, который не спит: как мы автоматизировали первичный контакт с соискателями с помощью ИИ
▪️Данил Дмитриев, Senior Data Scientist, Lamoda Tech
Контролируемый агент поддержки: как мы превратили обратную связь из прода в роадмап
▪️Женя Орлов, Руководитель команды разработки AI Lab, hh.ru
Нейроразбор резюме: практический опыт и нюансы создания LLM-судей
▪️Дима Курганский, Teamlead MLOps, Lamoda Tech
Как мы строим GenAI-платформу в Lamoda: от MVP к production-решениям
🗓 28 мая, сбор 18:30, начало 19:00
🔗 Очно и онлайн
📍 Офис hh.ru
🔥 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
Количество очных мест ограничено.
Реклама. ООО "ЛАМОДА ТЕХ". ИНН 7734461512. erid: 2W5zFHW2tg9
Если вы LLM-инженер или ML-специалист, работаете с генеративным AI, приходите обсудить разработку агентов, применение моделей и оценку их качества.
🧬 В программе разбор кейсов, интерактивы с призами, нетворкинг и угощения.
Спикеры и доклады:
▪️ Коля Безносов, Руководитель направления AI Lab, hh.ru
Рекрутер, который не спит: как мы автоматизировали первичный контакт с соискателями с помощью ИИ
▪️Данил Дмитриев, Senior Data Scientist, Lamoda Tech
Контролируемый агент поддержки: как мы превратили обратную связь из прода в роадмап
▪️Женя Орлов, Руководитель команды разработки AI Lab, hh.ru
Нейроразбор резюме: практический опыт и нюансы создания LLM-судей
▪️Дима Курганский, Teamlead MLOps, Lamoda Tech
Как мы строим GenAI-платформу в Lamoda: от MVP к production-решениям
🗓 28 мая, сбор 18:30, начало 19:00
🔗 Очно и онлайн
📍 Офис hh.ru
🔥 ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
Количество очных мест ограничено.
Реклама. ООО "ЛАМОДА ТЕХ". ИНН 7734461512. erid: 2W5zFHW2tg9
1🎉29👍8👏7😁6❤5😍1