В крупных компаниях данных больше, чем понимания, что с ними делать. Они лежат в базах, логах и документах, а задача ML-инженера — превратить этот хаос в работающие модели и рост метрик.

Руководитель ML-отдела Postgres Professional Савелий Батурин рассказал о своей профессии:

✔️ Где проходит граница между ML и ИИ и как на самом деле думают языковые модели.

✔️ Как из запроса «сделайте нам ИИ» получить конкретную ML-задачу: к какому из пяти типов она относится и на какие три вопроса про задачу, бизнес-метрику и данные нужно ответить вначале.

✔️ Как в Postgres Professional подружили ИИ и PostgreSQL: LLM генерирует SQL, помогает с тюнингом запросов и опирается на базу данных, а не только на свои догадки.

✔️ Какие роли есть в ML и куда расти тем, кто хочет работать с моделями и не бояться восстания машин.

В телеграм-канале Postgres Professional рассказывали про наш ML-отдел, его разработки и руководителя.

Главное в карточках, статья целиком — на Хабре.