#оффтоп

Последние несколько месяцев в личку стучатся с запросом «где научиться нормально вайбкодить» вполне себе матерые разрабы / девопсы /  MLE.

Хотя ответ, казалось бы очевиден:

Абсолютно бесплатно в первоисточниках

1. Open AI Academy, Codex for Builders
2. Antropic Academy, Claude Code in Action

Но если вам вдруг не хватает дисциплины, живого человеческого общения, жарких дискуссий и ревью от пиров и преподавателей по вашей реальной задаче — есть недорогая альтернатива, которую запустили знакомые парни в кепках и без:

12 недельный буткэмп по агентной разработке

С пылу с жару, прошел только первый поток. Получилась отличная актуальная программа с хорошими оценками и отзывами, рассчитанная на мидл-плюс / синьорных разработчиков и руководителей разработки, которые хотят вкатится в агентный инжениринг (есть практика, что на него идут продакты, но будет тяжело, расчет на хороший инженерный бэкграунд, имейте ввиду)

Скоро, 14 июля, стартует второй поток. Включайтесь пока еще есть места

Цель программы: освоить ai-driven разработку, встроить агентов в SDLC команды и повысить скорость разработки.

Практика: Предстоит практиковать с агентами, их оркестрацией и автоматизацией продуктового цикла. Разберётесь, как агентами решать задачи по реализации фич, рефакторингу, тестированию, покрытию документацией, как в целом работать с легаси и оптимизировать контекст. Будет большой фокус на Specification Driven Development, разберетесь с MCP, RAG-системами и управлением контекстом

А по жирному тарифу "Активная практика" на каждый урок можно приносить свои боевые задачи и разбирать вместе с группой и преподавателями

Авторы и преподаватели: программу ведут практики с 15–18 годами опыта: ex‑Yandex Cloud, ex‑Meta, staff-инженер Google, директор центра по найму разработчиков и автор десятков курсов для МФТИ, РАНХиГС, Яндекс.Практикума, Центрального университета, а также ex-директор по AI Сбера, лид AI-транформации продуктовых команд

Формат: 12 недель, 17 уроков, 5 модулей. Синхронно, живые эфиры вечерами по 1-2 занятия в неделю по 2-3 часа, с расчетом на 3 часа самостоятельной практики между ними (советую практиковать больше, все вечера и выходные. Это огромное удовольствие. Плюс я считаю, что в это нельзя чуть-чуть поигрывать. Надо нырять с головой)

Как методологически проходит занятие: минимально необходимая теория, разбор кейса, групповая практика прям на вебинаре, плюс домашки на гитхабе и доступна библиотека примеров \ материалов в помощь.

https://naition.ai

Промокод ЗЕЛИНСКИЙ даст 20% скидку.
А для друзей и коллег можно получить еще +10%.

П.С. Также ребята пилотируют B2B спец-формат для команд, если вы как бизнес хотите прокачать свою команду.

#ML #кейсы

История из одного чатика лидов.
Что думаете — девочка фродстер или нет?

Первый лид:

@datarascals , вот ты любишь рофлы собирать всякие, ещё один принес. Может ещё у кого есть - делитесь))

Не знаю, почему мне так везет, либо фродеров стало ооочень много 😢

Девушка подключилась на собес, попросил расшарить экран. И она прям в реальном времени курсом вытаскивает снизу чёрное окошко (выделил красным кругом). Я ее спрашиваю, что это за программа - у нее неожиданно ломается микрофон и она не может ответить. Выходит со встречи, перезаходит - черного окошка уже нет и все норм 😁 Все чистенько, красивенько

Тем не менее - задачи решила почти идеально с первой попытки, на вопросы отвечала быстро и уверенно.
И вот вопрос - это был фрод или нет? Если б не этот ее косяк в начале встречи - я б вооообще не заподозрил ничего. Можно ли доказать, что после переподключения она читерила? Ды в целом нет... Может она реально шарит

@второй лид , передо мной у тебя с ней был собес тоже, 6 июля. Почему потребовался повторный?

Второй лид:

Во время собеса она не вытаскивала программы никакие
Она перезаходила на встречу и микрофон лагал, на это много времени убили

<…>

Да, лагать у нее все начало на моменте, когда мы открыли вместе coderpad с условием задачи. Интересное совпадение

Прислали как должна выглядеть настоящая рыбалка !

В опросе между пятницей и субботой победило воскресенье 😅

Теперь все готово и смело могу пригласить вас снова к нам в гости!

Мы в МТС True Tech совместно с ВТБ второго августа организуем масштабное мероприятие в Москве для DS-сообщества «Урбан ML». 17 докладов, мастер-классов и дискуссий с сильными экспертами из MWS, ВТБ, X5, Звук, Альфа Банка и других крупных компаний.

Поговорим про рекомендации, антифрод, агентов, на мастер-классе научим использовать LLM для реокмендаций 2026 года)

Будем отдыхать и общаться весь день! Между докладами можно будет сыграть в ИИ-шахматы, баскетбол и настольный теннис. Вечером - афтепати с 🍺 и диджей-миксами под открытым небом.

Участие бесплатное, но места ограничены. 👉 Успейте зарегистрироваться

Буду рад всех вас видеть, в прошлые разы очень душевно вышло!

#кейсы #корпжиза

Познакомился на SH с несколькими CTO, заметил в крупную клетку что в изрядном подпитии они тяготели к одной из двух крайностей:

—> business first, с трудом убеждаю что на техдолг и миграцию тоже нужны ресурсы
—> меня мнение VP от бизнес-вертикалей не колышет, трансформирую бизнес как хочу — то есть ИТ выступает драйвером бизнес-трансформации

В ходе дискуссии ребята поделились историей про соседний мобильный оператор, в котором CTO настоял на персональном ценообразовании клиентов в офисе продаж: в момент покупки симки формируется персональная скидка на тариф.

Полгода ИТшники делают дорабатывают рабочее место продажника на точке, офферстор, интеграции и прочее, DS пилят модели.

Как итог — откликов почти нет, DS получают порционно разививающую обратную связь

Через пару недель DS тим лид едет к родителям в Сызрань, заходит в точку продаж и пытается купить симку, ожидая какой же тариф ему предложат.

Ему предлагают тариф в 3 раза дешевле в месяц пакетом на 3 месяца, бандл с бесплатной банковской карточкой — про которую продажник доверительно сообщает что если ее не активировать и не пользоваться то ничего страшного и не произойдет — а через три месяца в приложении или на сайте уже можно будет выбрать нормальный тариф 😅 (то есть оплачиваемое продвижение тарифов с дружественными картами, что более интересно из коробки тк дешевле в 3 раза, за которые тоже забашляли другие вертикали)

Мне почему-то кажется, что во всей этой истории зарабатывал только продажник на точке — план по продаже карт он явно выполнял.

Спасло бы ситуацию взаимодействие с клиентом только через цифру? или "правильные" (а какие?) KPI на продажников? Еще что-то?

#ML

В книжке "Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning", на секундочку, примерно 2200 страниц — и , как гласит заголовок, в ней ровно то что нужно в ML и CS. Отчего-то сомневаюсь что успешные MTS глобальных бигтехов даже половину знают
Но сама тема весьма злободневна!

Неделя прошла в дискуссиях с людьми, связанными с образованиями: методологом, деканом факультета, владельцем онлайн-школы, преподавателями и семинаристами и, само собой, c супругой (ибо вопрос образовательной траектории детей стоит как всегда остро).

Мне кажется что в эпоху когда школьники уверенно берут межнар по ИИ (а задачи с него будут и мидлам-синьорам вполне интересны) и выходят интернами в Antropic, ценность школьных знаний и шестилетнего протирания штанов в ВУЗе радикально сокращается.

Вот и наши реформаторы тоже вводят понятие базового высшего образования — чтобы сразу после бакалавриата в аспирантуру, да и вообще нечего долго учиться.

Да и в бакалавриате, кмк, надо не историю и обж учить — и тогда, как и в условном Оксфорде, можно его будет за 3 года заканчивать.

В чем тогда ценность образования, особенно школьного?

Кмк, вообще не в знаниях — а в среде и получаемых навыках:
• преодолеть трудности
• оптимизировать аллокацию времени между активности
• организовать процесс усвоения знаний и самопроверки
• навык коммуникаций
• приоритизация поступающей информации
• навык в долгосрочную мотивацию
• навык общения на иностранном языке

Или я что-то упускаю?

Вообще, вижу будущее офлайн-образования скорее в кружках по интересам — вроде наших ML-тренировок чем в массивных университетах с избыточной ригидной программой.

Updated 2204-page PDF Mathematics ebook:

"Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning"

Find it here: https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html

#корпшиза

Наверное, каждому в корпорации приходилось сталкиваться с вечно критикующем все и вся Акакием Акакиевичем, от которого иногда требуется что-то согласовать — и вместо каких-то конструктивных замечаний и предложений как поправить, он с упрямством не то козла не то барана тянет «не тааааак!». В особо запущенных случаях тянутся такие согласования до выхода нового сотрудника, с которым, внезапно, можно быстро обсудить несколько вариантов и выбрать приемлемый для всех сторон.

При этом часто он на хорошем счету у руководства и коллег, которые лично с ним не сталкивались — ведь выглядит это принципиальностью, твердостью, критическим мышлением и стремлением к сохранению денег компании.

Однако, классик детской литературы дает такую интерпретацию подобным персонажам

И ведь верно, с той минуты
Стал ходить дурак надутый.
То и дело он, дурак,
Говорит другим: — Не так!
Он не плачет и не пляшет,
А на все рукою машет.
Постороннему никак
Не узнать, что он дурак.
Дети буквы пишут в школе
Да и спросят: — Хорошо ли?
Поглядит в тетрадь дурак
Да и вымолвит: — Не так.
Шьют портнихи на машинке,
Шьют сапожники ботинки.
Смотрит издали дурак
И бормочет: — Всё не так!
И не так селедок ловят,
И не так борщи готовят,
И не так мосты мостят,
И не так детей растят!
Видят люди, слышат люди,
Как дурак дела их судит,
И подумывают так:
«Что за умница дурак!»

так что если встретили такого — с огромной вероятностью он просто удачно мимикрирующий дурак

Напоминаю что абсолютно (с точностью до провалов в памяти) правдивые истории (даже про гороскопы) из мира ML легко найти в канале по тегу #кейсы — все мечтаю подсобрать перечень со ссылками в отдельный пост — ставьте кита если такой пост нужен

А пока записали порцию на видео с Виктором Кантором, комменты и ваши кейсы приветствуются!
Пишите тут или в комментах к видео, о чем поговорить в следующий раз 🤔

Где смотреть

YouTube

VK Video

Дзен

#кейсы #ML

идеально

Про признак «у пользователя день рождения» в ML

В этом году на день рождения (он был уже давно, сейчас просто вспомнил историю) я получил очень много поздравлений, и что-то меня побудило всем поздравившим ответить в тот же день.

В итоге больше половины моих ответов телеграм удалил, решив, что я спамер. Даже были прецеденты, когда мы с человеком попереписывались, а на следующий день его реплики есть, а мои все потерли.

В этом нашелся и позитивный момент, я до сих пор случайно нахожу диалоги с поздравлениями и снова радуюсь им, но конечно основное, что меня позабавило, это что в классификаторе спама либо нет признака «у пользователя ДР», либо он не работает. И это, кстати, частый недостаток ML моделей в B2C сервисах.

Например, в одной компании, где я работал, два моих коллеги мужского пола постоянно определялись внутренним классификатором пола как женщины, а один из них на этот счет даже неплохо плевался желчью. Причина тому была очень простой: у них день рождения 8 марта, и они получают аномально высокое для мужчины количество звонков в этот день. Среди тысяч сотрудников оказалось достаточно мужчин, родившихся 8 марта, чтобы баг исправился сам собой, когда для модели сделали нормальные признаки.

Общий же рецепт довольно простой: при разработке модели хорошо бы подумать, почему она может ошибаться на каких-то примерах, и что сделать, чтобы не ошибалась. Как правило первые ответы на этот вопрос будут касаться наличия и актуальности нужных признаков, корректности собранного таргета, баланса классов и в целом репрезентативности выборки.

Обещанный позавчера пост с кейсами разделил надвое — чуть больше ML и чуть больше корп шизы

#кейсы #ML

1. Фродстеру на заметку
2. Чем заменить соц дем
3. «Синьор» и бустинг
4. Классический кейс обсиратушки с каунтами
5. Как уволить валидатора-идиота
6. Финалист конкурса ужасных фичей: децили
7. ID как фича — случай с поликлиниками
8. Когда за дело берутся аналитики то данных три года ждать
9. Косяк, который был у каждого синьора, но он о нем молчит
10. Джун наэкономил байтов
11. Когда DevOps подложил свинью
12. Забыл половину трейда и выиграл сорву
13. Самое дешевое внедрение модели
14. Как объегорить каналью с MAPE
15. История от Влада 1
16. Как потеряли половину трейна и вместе с ней 1000+ человека-часов
17. Как ML-шантажист пошел в жопу
18. История от Влада 2
19. Как с меня требовали внедрить то что сделали канальи
20. Чемпион конкурса педантов
21. Как делать модели в недвижке
22. Как я свою годовую зп за 2 дня отбил
23. Любимая рубрика про названия компаний 1
24. Как каналья модель отключила
25. Кому сложно с ЦПТ и бустрапом — тому в геофизики, там научат
26. Ловим накрутчика
27. У фей не бывает затруднений
28. Почему DS должен уметь в арифметику с плавающей точкой
29. Как найти ошибку в статье великих и наделать своих
30. Тимлид самоучка экспертует в ML
31. Редчайший кейс прямого фин эффекта от аналитиков
32. Когда каналья проектирует схему данных
33. Разумные применения кластеризации
34. Любимая рубрика с названиями компаний 2
35. Как я слил все бабло на LLM даже без агентов
36. Чемпион в конкурсе худшего графика — прямиком от ...
37. Здравый смысл — плохой советчик, A/B и Ходжа Насретдин
38. HitlerGPT
39. Канадская загадка
40. Канадская разгадка
41. Кейс-менеджмент как средство заткнуть безов
42. Как безы данные безопасили — или дураку хэш-функция на 5 минут
43. Гороскопы в ML: как тест фичи на знак зодиака привел к радикальному снижению фрода в банке
44. Очередная встреча с канальей, прямая речь
45. Дизайнер — друг DS или враг?
46. Разоблачение платформы голосовых агентов
47. Все же она вертится!
48. Как нахлобучить «независимый» измеритель рекламы
49. Bias имени Ивана Ивановича
50. Стрижка только начата — или немного про ценообразование
51. Фича, про которую забывают (очень зря)
52. Про отток

Встречаемся уже в это воскресенье, завтра закрываем регистрацию, кто еще не успел - ждем!

В 14:15 мы с Юлием Шамаевым из ВТБ и Максимом Савченко из Сбербанка встретимся на сцене в формате открытого микрофона. Обсудим, что происходит в индустрии и что волнует DS-сообщество.

Первые 3-5 вопросов возьмем от подписчиков канала. Напишите плиз в комментариях, о чем бы вы хотели поговорить?

#кейсы #корпжиза #ML
1. Как спасал команду от тельняшек в расписаниях
2. Желание — тысяча возможностей, а нежелание — тысяча причин
3. Как обкузьмить кого угодно — наука от топов
4. Как я на двух стульях сидел
5. Только ML-магия способно донести очевидное до топов
6. Как без ФЛК слить кучу денег
7. Сторителлинг бьет метрики
8. Успешный годовой отчет топу
9. Как до меня дошла важность софтов и причем здесь спасение утопающих
10. Цитаты с обыкновенной такой встречи с канальями
11. Машина Руба Голдберга и как появился канал
12. Кто считает тот и прав
13. Мысли про планктон и LLM с форума
14. Вчера посадили, сегодня выкопали — очень кушать хочется 1
15. Вчера посадили, сегодня выкопали — очень кушать хочется 2
16. Пример карьерного роста в ML как на дрожжах
17. Разоблачение элиты промпт-инженеров
18. Почему учебные программы в региональных вузах часто коричневые и пахнут
19. Сколько шагов в процессе «легкий старт»?
20. Доклад наверх
21. Наняли за бесконфликтность — уволили за бесхребетность
22. 7-9 собеседований и постоянные лейоффы — о, чудо, не ведут к фокусу на хорошем продукте
23. Незабываемый бонус инженерам Yahoo!
24. Раз в год и палка стреляет
25. Особая отечественная форма BDSM-менеджмента
26. Цыплят по осени считают, а карма — есть
27. Рабочий прием столетней давности
28. Бывает ли что-то хуже Яндекс Клауда?
29. Проверка DS на вшивость от опытного топа
30. Стратегия мышки и почему она работает
31. Как выбирают кого хвалить
32. Палим фродстершу
33. Гладко было на бумаге да забыли про овраги
34. Меня зовут не Негоро!
35. Английский VP по Data который не смог в геймдев
36. Агрессивный карлик на DataDay
37. Два петуха на жердочке и разбор обратной связи
38. Почему этот ваш ML не нужен и на чем вообще зарабатыввает бизнес
39. Мастер-класс по адекватному отношению к HR
40. Про повышения зп
41. Про собеседования
42. Команда вывела на чистую воду залетного лида
43. HR — лицо компании и причем здесь рыбалка
44. Кандидат на самый ебанутый вопрос от HR
45. В наши ряды заселаись луддиты
46. Стартапы про ценообразование часто убыточны — и причем здесь Лукашенко
47. Корпорации управляют чем угодно, только не ML — разберем популярный фреймворк модного банка
48. Реальные KPI для DS