⚙️ Анализ данных: от EDA до Tinder-битвы графиков

Расскажу, как мы в МТС учили студентов EDA не лекциями, а игрой по типу Tinder, только для графиков. Был фан, был хардкор и крутые визуализации.

Читать...

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Как продакт-менеджеру учить английский: план, сроки, советы

• Иллюзия прогресса: почему мне не удалось дать студентам-айтишникам реальный опыт

• Interview copilots: как кандидаты используют ChatGPT на интервью

• Моя история входа в IT: как я ломал стены своих ограничений

• Как мы разработали систему грейдинга для системных аналитиков

⚙️ Как я сделала свой первый AI-продукт с ChatGPT и капелькой любви

В этой статье я расскажу о моем опыте самостоятельного изучения основ Python и Machine Learning и создании первого проекта OneLove на базе собственной модели искусственного интеллекта (ИИ).

Читать...

⚙️ Архитектура проекта автоматического обучения ML-моделей

В статье ребята из Ингосстраха делятся, как автоматизировали запуск и внедрение моделей, чтобы быстрее закрывать запросы бизнеса, не утонув в бэклоге.

Читать...

⚙️ Как обучить русскоязычную модель рассуждений — LRM?

В статье разбор мультиязычных моделей рассуждений от Lightblue: как они научили DeepSeek "думать" на русском, откуда взяли датасет и зачем запускали LLM как фильтр рассудительности.

Читать...

👩‍💻 Под капотом asyncio: принципы работы и ключевые концепции

Библиотека asyncio предоставляет полный набор инструментов для организации параллельного выполнения кода в Python с использованием концепции асинхронности. Но как на самом деле работает asyncio? Давайте разберемся в ключевых принципах и понятиях.

Читать...

🌌 Делай мини-проекты из собственных болей

Бесит, что каждый день ищешь одну и ту же команду в истории? Или вручную обрезаешь скриншоты? Это подсказки.

👉 Совет: собирай такие мелкие «боли» и превращай их в свои pet-проекты или утилиты. Это не только помогает себе, но и тренирует навык быстрого решения задач и проектирования под реальную жизнь.

🔎 Подборка зарубежных вакансий

​Senior Data Analyst
🟢Python, SQL, Amplitude, Firebase, аналитические платформы, маркетинговые метрики
🟢до 3 000 $ | 3–6 лет​

Senior Data Engineer
🟢Python, SQL, Apache Airflow, Exasol, ClickHouse, StarRocks, Snowflake, BigQuery, Redshift, ETL/ELT, S3, Docker, Kubernetes
🟢Уровень дохода не указан | более 6 лет​

Team Lead Data Scientist
🟢Python, RecSys, Uplift modeling, Churn prediction, LTV prediction, Forecasting, MLOps, CI/CD
🟢от 5 000 до 7 250 $ | более 6 лет

⚙️ Как мы создаём Visionatrix: упрощая ComfyUI

В этой статье мы расскажем о нашем опыте работы с ComfyUI и разработке Visionatrix — надстройки, которая упрощает генерацию медиа. Мы обсудим ключевые проблемы, с которыми сталкиваются пользователи, наш подход к их решению, а также вкратце поделимся тем, как мы использовали ChatGPT и Claude для ускорения разработки в условиях ограниченного времени.

Читать...

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

🤔 Насколько хороши LLM?

Статья описывает создание и адаптацию бенчмарка для оценки русскоязычных LLM в российском контексте. Основное внимание уделено подбору вопросов, актуализации содержания и корректировке оценок для соответствия современным общественным реалиям.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для джунов

Junior Data Scientist (A/B-testing)
🟢Python, Spark, Airflow, MLFlow, Postgres, Git, DVC, Docker
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года​

Junior ML Engineer / Data Scientist
🟢Python, SciPy, scikit-learn, LightGBM, CatBoost, Git, Docker, MLflow, Airflow
🟢от 120 000 до 200 000 ₽ | 1–3 года​

Junior Data Scientist
🟢Python, SQL, pandas, numpy, matplotlib, seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, CatBoost, TensorFlow, transformers, pymorphy2, NLTK, Gensim, spaCy, regexp
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года

⚙️ Под микроскопом: AI Product Hack

Статья анализирует результаты AI Product Hack, рассматривая спорное судейство и кейс компании Raft по мониторингу токсичного контента в AI-продуктах. Исследуются риски и последствия неконтролируемого поведения LLM в реальных проектах.

Читать...

🔎 Подборка вакансий для мидлов

​Middle Data Scientist (лидогенерация)
🟢Python, Airflow, MLflow, Hadoop (Hive, Spark), Oracle (SQL, PL/SQL), Linux, Bash, Git
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года​

Data Engineer (Middle)
🟢Python (pandas, Airflow), PostgreSQL, MongoDB, ClickHouse, AWS, Yandex Cloud, Kafka, Spark
🟢Уровень дохода не указан | 1–3 года​

Python Developer (Middle)
🟢Python, Flask, FastAPI, React.js, PostgreSQL, Airflow, Git, Docker, ElasticSearch, Kafka
🟢Уровень дохода не указан | 3–6 лет

➡️ Человек, которого выбрал ИИ

Рассказывается, как ИИ научили выбирать сперматозоиды для ЭКО, и один из них уже стал человеком. Не теория, а реальный кейс: без философии, с метриками и видео процедур.

Читать...