Найм, накрутка и ИИ всех заменит - эфир с лидом из Сбера 🌟

На созвонах с учениками и ребятами, которые присматриваются к менторству, постоянно ссыпятся вопросы:

• что происходит с рынком DS в 2026
• как относятся к накрутке опыта
• можно ли сейчас устроиться
• есть ли вообще смысл учиться, если скоро всех заменят нейронки

Я постоянно в канале раздаю базу по этому поводу, но хочется обсудить это действительно с умным человеком, который сам нанимает людей и принимает решения внутри БигТеха, поэтому в субботу проведём эфир с Серёгой - лидом из Сбера 🗿

Поговорим, как выглядит найм с его стороны:

• на что он смотрит в кандидатах (как определяет чел не норм или норм тип)
• что думает про накрутку опыта
• какие истории с собесов ему особенно запомнились (тут о не норм типочках послушаем)
• заодно обсудим, как он принимает решения о повышениях и увольнениях

Ну и разберём кризис, будущее DS/AI и вайбкодинг: кого и что действительно могут заменить нейронки, какие навыки он хочет видеть у людей в команде и что с этим делать нам - обычным работягам

Поэтому я хочу живую дискуссию: где-то сравним опыт и согласимся, а где-то, возможно, немного посрёмся, а потом поебёмся 😼

📅 Суббота, 26 сентября, 18:00 МСК - добавляйте в календарик.

Эфир пройдёт в закрытом Telegram-канале, ссылку на подключение скину туда перед началом. ЖДУ ТВОИ ВОПРОСИКИ В КОММЕНТАХ

Салаги, ставьте огни, кто придёт 🔥

Нужна ваша помощь - собираем данные для нас же 👒

Так как я копаюсь в рынке найма, IT и DS, то тут очень важны исследования и реальные данные, но как же их блять тяжело собрать. Мне написали ребята из DevCrowd, попросив своих пипищиков помочь в сборе данных, чтобы чекнуть что вообще с рынком происходит. Я в этом канале рекламу не планирую продавать, поэтому тут я просто за респект рассказываю про ребят, потому что занимаются благородным делом 😠

Если не вдупляете кто они такие: DevCrowd делают независимые исследования IT-профессий уже несколько лет, за это время опросили больше 15к человек, отчеты выкладывают в открытый доступ. Это те самые публичные разборы про роли, инструменты и настроения в профессии, на которые потом многие ссылаются.

В этом году смотрят на самое актуальное: что AI реально изменил в работе, где проходят границы в обязанностях между ролями, изменились ли наборы инструментов и задачи, часть вопросов задаются не первый год, так что будет видно динамику 😣

Опрос анонимный, займёт 12–15 минут, отчет обещают в ноябре, бесплатно и для всех. Как только сделают его, я сделаю свой экспертный обзор)

Кому не сложно, то можете поделиться инфой! Кста, я когда то тоже уже просил собрать вас данные, и вот что получилось

https://survey.devcrowd.ru/data-2026

РАЗБОР СОБЕСА в Т-Банк на 350к middle+ по NLP, LLM, Agents - НОВЫЙ ДРОП 😎

Выложил разбор реального собеседования моего ученика Антона в Т-Банк, Антоха уже залутал оффер на 300к, а здесь смотрим одну из технических секций, через которые он проходил

По ходу записи останавливаюсь и разбираю ответы: где всё нормально, где не хватает конкретики, а где спросили одно, но человек уехал вообще в другую сторону - а также рассказываю как можно было ответить лучше.

Внутри прям плотно по техничке:

- BERT: как устроен и что происходит с текстом внутри модели.
- Attention: Self-Attention, несколько голов внимания, Q/K/V, формулы и размерности - что вообще на что умножается
- LoRA: как работает, какие матрицы обучаем и куда их добавляем. Заодно прошлись по Prompt Tuning, Prefix Tuning и адаптерам.

И мы ебать как над монтажом заебались: cхемы, иллюстрации, примеры на числах, чтобы вашим глазкам было кайфово смотреть и всё было понятно. Мы с командой реально въебали сил в этот видос, получилось пиздато 🤨

Дальше таких разборов будет ещё больше, включая продолжение собеса Антона. Сохраняйте видео или пост, чтобы не потерять, можно будет вернуться перед своими собеседованиями и повторить темы, а при просмотре попробуйте ставить на паузу и отвечать сами, до моего разбора 👀

👉 Смотреть: https://youtu.be/pDcn_7r1xoc

Эфир - Что спросим у лида из Сбера? 👀

УЖЕ ЗАВТРА, то есть в субботу, 26 сентября в 18:00 МСК, проведём эфир с Серёгой, и я хочу заранее собрать ваши вопросы, чтобы разговор получился живее и про то, что действительно вас волнует

• Как он относится к накрутке опыта?
• Почему кандидат может пройти техничку, но получить отказ на финале?
• На что смотрит при найме
• Что думает про вайбкодинг?
• Замену людей нейронками?

Кидайте вопросы в комментарии - буду очень благодарен

Самое главное, мои любимые пипищики, не стесняйтесь, даже если вопрос кажется очевидным или неудобным. Соберу всё и разберём на эфире 🐘

Как выбрать трек: Classic ML, NLP/LLM или Agents 🍔

Мне часто прилетает вопрос в ЛС: Дим, а куда мне вообще идти? Какой трек выбрать? Что лучше? - потому что направлений много, все выглядят умно, везде какие-то вакансии, деньги, перспективы, и легко начать учить всё подряд

Коротко разложу, у России три пути - ClassicML, NLP/LLM, Agents. Глобально области в DS можно поделить на работу с данными, с какими данными ты работаешь собственно такая у тебя и область - я так сегодня скажу для упрощения 🗿

1️⃣ Classic ML

Это классический табличный Data Science: скоринг, рекомендации, антифрод, прогнозы, метрики, SQL, Python, CatBoost / XGBoost.
Примеры задач: предсказать отток клиентов, оценить риск невозврата кредита, построить рекомендации, найти аномалии в данных. Хороший трек для банков, ecom, финтеха, ритейла и продуктовых команд

2️⃣ NLP / LLM

Это работа с текстами и языковыми моделями: классификация документов, обработка обращений, суммаризация, поиск, дообучение моделей, LoRA / SFT, transformers и всякая шалупонь.
Примеры задач: классифицировать заявки в поддержке, анализировать отзывы, обрабатывать документы, дообучать модель под внутренние данные компании. Подходит тем, кому интересны LLM, тексты и модели под конкретные задачи.

3️⃣ Agents/AI-Engineering

Сейчас, на мой взгляд, это хайп, мясо и другие крутые слова. Это в основном AI-ассистенты, агенты и называйте как хотите, но глобально это ты берёшь апишку ЛЛМ-ки и делаешь из неё полезную штуку например: сделать ассистента для сотрудников, собрать поиск по базе знаний, автоматизировать работу с документами, сделать агента, который ходит в сервисы и закрывает часть рутины.

Чем глобально отличаются NLP/LLM от Agents/AI-Engineering?
NLP/LLM - это когда ты в основном работаешь обучаешь LLM под конкретную задачу. Agents + RAG - это когда ты чаще берёшь уже готовую LLM через API и строишь вокруг неё какое-то решение. Но так или иначе эти две области очень между собой схожи 👍

Что сейчас на флексе и жёстком хайпе?
Сейчас обороты сильнее всего набирают на Agents/AI-Engineering, особенно Сбер, который как будто нанимает всех. Бизнес хочет внедрять AI в процессы, а людей, которые умеют собрать рабочую RAG / agent-систему, оценить качество, объяснить ограничения и связать это с бизнес-задачей, очень мало.

Поэтому если ты сомневаешься и не понимаешь, куда смотреть, то газ на бесплатную консультацию с моей командой, разберём твой путь до оффера от точки А до точки Б по шагам, заполни анкету и вместе разъебём 🚬