Быть большим начальником в Лондоне пожалуй чуть приятнее чем в Москве, за последние 7 дней

Fivetran позвал в Пивнушку (The Brewery) на сходку
Google зовет на закрытую тусу
Marks Sattin приглашает на Wine and Cheese вечеринку
Snowflake хочет напоить у себя в офисе

Понятное дело, хотят что-то впарить
Но в Москве такого не было
С другой стороны в Москве я не отвечал за инфру

Это вызывает ряд новых вопросов

Мой друг Алексей 16 мая запускает бесплатный курс по МЛ Опс
Курс я пока не проходил, но думаю что бейзлайн курса выше он сможет побить, там уже двенадцать сотен звезд, да и Алексей хороший, так что стоит присмотреться

Ну и раз такое дело, есть возможность бесплатно пройти Hard ML

ВАКАНСИЯ САППОРТА НА КУРС HARD ML в Karpov.Courses

Мы ищем человека в команду контента на позицию саппорта на курс "HARD ML"

- Это парт-тайм работа, она будет занимать где-то 3-4 часа в день в зависимости от количества вопросов студентов

Обязанности:
- Отвечать на вопросы студентов, которые касаются заданий и их решений

Требования:
- Владеть базовыми инструментами для прохождения курса. С перечнем требований можно ознакомиться на сайте:
[ML | karpov.courses]
- Желательно: иметь опыт работы с инструментами, которым будут обучаться на курсе. Быть знакомым с программой курса
- Иметь опыт работы в Data Science
- Быть на связи в течение рабочего дня
- Быть заинтересованным в работе в сфере онлайн обучения
- Также быть заинтересованным в прохождении курса, так как обязательно надо будет его прорешать

ЗП: 20 000

Бонус: саппорт сможет бесплатно пройти наши курсы

Прислать резюме в телеграм: @malikovaj

Еду в Аргентину в июне на три недели, проведать наш офис
Спрашиваю у сотрудника, Дэмиан - какой реальный курс Песо за доллар?
Отвечает 115 песо. Я спрашиваю повторно, а реальный? Ааааа, говорит Дэмиан, реальный где то 200-230 песо. Ну ты привози доллары, мы тебе поменяем с удовольствием

Исследую дальше
Захожу на Вестерн Юнион - переводишь доллар, в Аргентине человек получает 208 песо, ребята молодцы, подсуетились, иначе бы через них никто не переводил

Тут понятное дело возникет в голове схема: Покупаешь песо по 210 за доллар, платишь за гостиницу 750 000 Песо. Получаешь reimbursement по 115 песо за доллар. То есть тратишь 3 571 доллар, получаешь обратно 6 251, так жить можно.

Подумал что я не один такой умный. Так и оказалось, Аргентинцы очень любят поэтому реимберсить все траты в песо, но получать в крипте/долларах и жить припеваючи. Недавно один сотрудник пробовал реимберсить монитор, выходило 75 тысяч песо, то есть 652 доллара, лимит меньше. На что он мне говорит, так ты используй настоящий курс, а не от ЦБ, лимит меня более чем устраивает

Дальше смотрю гостиницу, если платить по официальному курсу - 250 долларов в день, но компания подсуетилась и договорилась с ними на 120. Ага, значит тоже эту тему понимает, что вызывает уважение

#CoolStory

Из хороших новостей: я переплатил 80 фунтов налогами
Из плохих новостей: в прошлом году было 3500 (3500 мне вернуло государство)
Из очень плохих: моя любимая тарелка суши подорожала с 55 до 70 фунтов

C другой стороны, раньше курс был 100-105 рублей к одному фунту, а сейчас 75, получается что тарелка вроде как и подешевела, в рублях

Прочитал заметку STEDII Properties of a Good Metric

Заметка базовая, но полезная
Разбирают 6 необходимых свойств метрик

Sensitivity
Trustworthiness
Efficiency
Debuggability
Interpretability and Actionability
Inclusivity and Fairness

Кратко описывают по каждому пункту что, зачем и как
Мне больше всего понравился пункт про Debuggability и Interpretability and Actionability
Сразу вспомнилось чем заканчивается встреча плохих менеджеров - ничем, а вот у потенциально хороших менеджеров появляются action points по итогам встречам

Довольно разумно описана Inclusivity and Fairness, особенно пункт про то, что рост среднего может приводить к зависимости от кучки юзеров, так называемый олигархат пользователей. Об этом еще Linked-in писал в FAIRNESS THROUGH EXPERIMENTATION: INEQUALITY IN A/BTESTING AS AN APPROACH TO RESPONSIBLE DESIGN и Uber в Analyzing Experiment Outcomes: Beyond Average Treatment Effects

#ArticleReview

31 мая буду выступать в analyticsvidhya и рассказывать про блокчейн как технологию

Давно не было вакансий, нанимаем сейчас разных SRE в blockchain.com. Описание можно прочитать здесь. Полный ремоут, есть релокация. Платим чуть больше чем фб + крипто бонус, правда стоки у нас пока неликвидные. Писать мне

Сегодня получил новую визу - Global Talent, ранее известную как Exceptional Talent. Теперь не привязан к работодателю и могу получить ILR (местный аналог грин карты) через 1.5 года, вместо 3.5

Помогли мне с этим https://immigram.io/

Сходил вчера в Гугл на UK Fintech GCP User Group, благо идти минут 6 от моего дома до их офиса на St. Pancrase.

Клиенты GCP, в том числе мы, рассказывали почему используем их облако, какие плюсы и минусы
Понравилась организация мероприятия, от зала до проработки докладов, видно что доклады подготовлены хорошо и гладко, но в тоже время интересно. Заодно пофоткался на Полароид

Больше всего понравился нетворкинг, как люди подходят и просто знакомятся/болтают и могут довольно долго так делать
Познакомился так с Head of Vip Loans в Celsius, Head of Operational Resilience в Kroo и CEO Dashly

Интересно было послушать вопросы из зала: повлияло ли ESG Гугла на выбор его облака? Что делаете чтобы помочь людям с учетом резкого роста cost of living и небывалой инфляцией в 9%

Кстати интересно, но многие бизнесы принимают этот удар на себя, по крайней мере мои стандартные траты в Waitrose за 1.5 года не изменились, да и последняя отчетность wall mart показывает что удар они взяли на себя

Результаты голосования очевидны
Будем жить без кнопки
Придется и дальше записывать видео only for fans

Помните пост про сервисы доставки?
К сожалению один из них - jiffy, приказал долго жить.

Очень жаль, мне нравились фрукты оттуда

Оказывается основатель сервиса Владимир Холязников

Первый раз мы чуть чуть пересеклись когда оба работали в Х5 и ребята из его юнита экспресс доставки попросили помочь с рекомендательными системами, но когда оказалось что нужен хэдкаунт и четкое понимание что делается и зачем, все застыло

Второй раз уже как клиент его сервиса в Лондоне

На фото я дербаню jiffy в последний день сервиса, пользуясь 50% скидкой

Правда они говорят что останутся как платформа/по для других сервисов быстрой доставки

Читаю некоторые вещи из и про Даниила Заточника в рамках чтения про русскую историю

Дальше цитата

Остро переживая состояние несчастья, Даниил формулирует собственные представления о счастье. В основу рассуждений на эту тему он, видимо, кладет общепринятые сценарии счастливой жизни. Их оказывается не так уж много, поначалу всего два:

1) служба у князя;
2) счастливая женитьба у богата тестя чти деля: а ту пеи и яжь

Чуть позже (в первой половине XIII в., в так называемом Молении) к ним добавляются еще два:

3) уход в монастырь
4) служба у боярина

Однако все они за исключением первого для Даниила суть несчастье. Собственно, едва ли не все «Слово» сводится к своеобразному объяснению, почему это так.


Казалось бы, больше 800 лет прошло, а мало что поменялось

Из забавного вспоминается обстоятельное пояснение в классическом китайском романе Речные заводи, почему монахи похотливы

И еще одна вакансия, теперь уже ко мне, желательно в Лондон, но можно удаленно
Financial Data Analyst

В вакансии написано следующее:

We are growing our Finance Operations and Data team. We are looking for a reconciliation specialist who is looking to roll up their sleeves to help build the infrastructure and processes that will support growth in a fast, yet controlled manner.

Support the development of procedures for data architecture and governance, including reconciliation, gap analysis
Identify relationships and trends of historical and real-time transactions against crypto and cash movements, between entities in Blockchain.com and external parties.
Support Management business decisions with complex data retrieval, transformation, and analysis

По факту нужно много терпения, внимательности, хороший sql, неплохой питон. В идеале джун/мидл дата инженер, который решил переключиться в аналитику или джун/мидл аналитик, который переходит в дата инженерию

По деньгам, ориентир Е3-Е4 (см #BigTechLevelsCompensation), платим мы чуть больше чем фб, но мы все еще непубличная компания

Писать мне
UPD - все, спасибо

Три совета по поводу резюме на будущее
1. Не стоит присылать doc/docx стоит присылать pdf
2. Не стоит называть файл Resume или CV - лучше называть своим именем, Valerii_Babushkin_CV.pdf
3. Не стоит отправлять на русском языке резюме в Лондон

В прошлую среду ходил на митап от Гугла совместно с thoughtworks. Последнии известны тем, что их сотрудники написали книги почти на все известные темы.

Митап был посвящен новому мега концепту - Data Mesh. Что это такое во время презентации я так и не понял, что конечно не помешало обсудить как мы это можем применять. Зато потребовал у одного Гуглера жилетку и забрал ее на следующий день. Также получил бесплатно книгу про Data Mesh от Oreily (написанную понятное дело сотрудником thoughtworks) - теперь есть чем заняться во время полета до Аргентины. Еще получил термо кружку, которых у меня таким образом стало уже пять, только успевай чай пить

Прочитаю книгу и попробую рассказать здесь что такое Data Mesh, заодно может и про Delta Lake прочитаю, все-таки 20 часов лететь

Читаю A Survey of Causal Inference Applications at Netflix

Встретил там незнакомое слово double machine learning
Решил поискать что это такое, наткнулся на статью и документацию к библиотеке

Попробуем разобрать что же это такое
Наша цель оценить каузальный эффект воздействия Т, на целевую переменную Y

Введем понятия:
Y - целевая переменная
T - флаг Treatment 1/0
X - вектор признаков

Делаем регрессию/классификацию Y на X
Делаем регрессию/классификацию T на X

Отбираем самые важные/полезные фичи (feature importance, shapley value, зануление через L1 регуляризацию - как угодно)

Теперь у наc есть Y_X- самые важные фичи для Y и T_X - самые важные фичи для T

Бьем датасет на K фолдов, допустим K= 5 (ниже условный пример)

На k_1 учим модель M_Y_X - предиктить Y, используем k_2 как валидацию. Используем фичи Y_X
На k_1 учим модель M_T_X - предиктить T, используем k_2 как валидацию. Используем фичи T_X

На k_3,4,5 применяем M_Y_X и M_T_X -> получаем предикты для Y, Y_k_3,4,5_hat. Для T получаем T_k_3,4,5_hat
Вычитаем Y_k_3,4,5_hat из истинных значений Y_k_3,4,5 и тоже самое делаем для T_k_3,4,5_hat
Получаем Y_k_3,4,5_residuals = (Y_k_3,4,5 - Y_k_3,4,5_hat), также получаем T_k_3,4,5_residuals

Теперь обучаем модель регрессии/классификации Y_k_3,4_residuals на T_k_3,4_residuals, используя 5 фолд как валидацию (можно и не использовать, просто обучить линейную/логистическую регрессию на одной фиче)

Получаем коэффициент Тета
Делаем так K раз
Усредняем Тета и получаем каузальный эффект T на Y

Чуть ниже и чуть позже разберем почему и как это работает

#ArticleReview

Я планирую записывать первую лекцию курса по System Design

Хочу вставить туда секцию с ответами на вопросы

Поэтому пожалуйста, задавайте те вопросы, на которые вы хотите получить ответ в комментариях

Data Fest 3.0 - Reliable ML

Секция Reliable ML состоится 5 июня онлайн.

Планируем провести 3 круглых стола по актуальным темам.

Тема 3: ML System Design

Компетенции в области ML System Design крайне востребованы на рынке. Однако понимание этого термина многими компаниями разное. Обсудим, что же это вообще такое ML System Design, как его структурировать и применять.

Если вы хотели бы добавить свои вопросы для обсуждения - welcome. Пишите здесь.

Эксперты:
Валерий Бабушкин, Head of Data Science, Blockchain.com, автор книги Principles of ML Design (2023)
Алексей Натекин, CEO, Data Souls, Founder, Open Data Science Community, Organizer, Data Fest
Александр Бородин, руководитель направления аналитики и моделирования в финансах и рисках, GlowByte

Эксперты-модераторы:
Дмитрий Колодезев, директор Promsoft
Ирина Голощапова, Head of Data Science, Lenta

Продолжается эпопея с получением карты Тинькофф, так как на Тинькофф Инвестиции должны пришли почти мои ETF из Альфы

Приехал мой представитель по доверенности чтобы карта была выдана, карту выдали, тут же забрали (как и положено), а мне заблокировали все доступы с Телефона и как теперь узнать, если туда что то пришло?

Позвонил в поддержку - говорят приезжайте, подавайте заявление, мы разблокируем

Вопрос, если я не подавал заявление на блокирование, а наооборот приехал активировать, почему теперь нужно снова туда ехать?

Вы как заблокировали, так и разблокируйте
Есть мысли что делать? Может быть по старой традиции надо найти кого-то работающего в Тинькофф?

UPD:
Воспользовался советом, добавил отзыв