Подборка открытых вакансий 🔵

Junior Data Engineer в Beeline
Удаленно

Младший специалист по интеллектуальному анализу данных в Альфа Банк
Офис в Москве

Middle/Senior CV Engineer в VK Team
Удаленно

Senior/Middle ML engineer в МТС
Офис / Гибрид

Tech Lead Data Engineer в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид

"Понижение уровня" — новая практика у HR

➡️ Бывший менеджер Meta рассказал, что компании хотят все меньше рисковать и предлагают будущему сотруднику должность пониже.

➡️ Дело в том, что раньше HR шли на риски, нанимая разработчиков ПО, прошедших собеседования, как бы без доказательств их навыков.

➡️ Теперь же, когда ситуация на рынке труда изменилась: кандидатов на техспециальности стало гораздо больше, HR могут предлагать сотрудникам должности пониже.

➡️ По словам бывшего менеджера, если кандидат отказывается от более низкой должности, то вероятно, что кто-то другой согласится на неё.

Подборка открытых вакансий 🔵

Middle Data Scientist в Газпром Банк
Удаленно

Middle Python-разработчик в команду Computer Vision в 2GIS
Удаленно

Руководитель направления Data science в Мегафон
Офис / Гибрид в Таджикистане

Middle Data Analyst в X5 Tech
Удаленно

Data Engineer в Самокат
Удаленно / Офис / Гибрид

Интервью с Джеффри Хинтоном

Как вы можете знать Джеффри Хинтон является крестным отцом искусственного интеллекта, и недавно мы решили пересмотреть его интервью с вручении нобелевской премии.

Мы постарались выписать ключевые ответы из интервью, которые могли бы быть интересны начинающим ученым:

➖ Какие личные качества важны для успеха ученого?

Уверенность в своих убеждениях — ключ к успеху в науке, особенно в спорных сферах. Хинтон вспоминает, как его работа с нейронными сетями долгое время считалась несостоятельной, но его настойчивость привела к тому, что его подход оказался правильным.

Еще один важный аспект — независимое мышление, которое формируется с детства. Хинтон рассказывает о своем опыте, когда его атеистические родители отправили его в христианскую школу. Это помогло ему развить уверенность в своих убеждениях, даже если они не совпадали с мнением большинства.

➖ Какой совет вы дадите молодым исследователям?

Для молодых исследователей Хинтон дает ценный совет: если ваша идея отличается от общепринятых взглядов, не сдавайтесь, пока не поймете, почему она может быть неверной. История показывает, что некоторые идеи, идущие вразрез с общим мнением, оказываются правильными.

Отвечая на вопром, Хинтом вспомнил любопытный пример, про теорию континентального дрейфа — идею, отвергнутую учеными в свое время, но позже подтвержденной. Этот случай вдохновил его на продолжение работы над нейронными сетями, несмотря на скептицизм коллег.

➖ Какую ответственность несут ученые в обществе?

Хинтон подчеркивает важность того, чтобы ученые осознавали свою ответственность перед обществом. Даже среди ученых есть разногласия относительно технологий, таких как LLM. Некоторые считают их просто хитрым статистическим методом, несмотря на доказательства обратного.

➖ Оглядываясь на свою карьеру, что вы могли бы сделать по-другому?

Хинтон, размышляя о своей карьере, считает, что ему следовало бы раньше задуматься об угрозе суперинтеллекта. Еще в 1950-х годах Туринг предупреждал о создании умных вещей, и сожалеет, что не задумался об этом раньше.

Специалист по работе с приватными LLM (Middle/Senior) в Solar Communications
От 5.500$
Удаленно

Предстоит: Развёртывание приватных LLM на собственной инфраструктуре; Тонкая настройка и дообучение моделей под конкретные цели; Интеграция моделей в проекты разных направлений (B2B и B2C)... Узнать подробнее 🔵

Google открывает набор на стипендии 10 апреля

🔷 Уже завтра стартует набор на программу Google PhD. Это ежегодная программа, направленная на поддержку исследований в различных областях: компьютерное зрение, обработка естественного языка, классический ML, оптимизация и даже квантовые вычисления.

🔷 Заявки будут оцениваться по значимости влияния на различные области, которые имеют отношение к исследованиям Google (к счастью, у компании довольно широкий спектр направлений).

Приём заявок начинается уже завтра 🚀

Fullstack BI-аналитик
До 250.000₽
Офис / Гибрид в Москве

Предстоит: Настройка компонентов BI-системой Visiology (построение дашбордов, настройка форм ввода, ролевой модели и тд); Формирование проектной документации и презентационных материалов.... Узнать подробнее 🔵

Подборка ресурсов для освоения MCP

Если кратко, то MCP или Model Context Protocol — протокол, который помогает воспроизводить и анализировать модели. Это в свою очередь очень упрощает отладку и интеграцию модели в разные системы.

Чтобы лучше освоить этот протокол, предлагаем изучить следующие ресурсы:

⚙️ Model Context Protocol (MCP): Landscape, Security Threats, and Future Research Directions — статья-инструкция по созданию безопасной системы, где авторы подробно рассматривают основные компоненты и рабочий процесс протокола.

⚙️ Пошаговая инструкция по подключению, настройке и отладке

⚙️ Документация, на сайте есть туториал, примеры использования, а для новичков есть отдельная графа "быстрый старт"

Senior Data Engineer в Invent
Вне РФ/РБ/Украина

Предстоит: Разработка и реализация приложений пакетной обработки данных с использованием Apache Airflow, Python и DBT; Сотрудничайте с инженерами по обработке данных и системными аналитиками для интеграции новых источников данных в наши конвейеры данных... Узнать подробнее 🔵

Вакансия от подписчика:
Junior NLP инженер в стартап

Чем занимается стартап: ребята разрабатывают сервис, который в режиме реального времени анализирует диалог двух людей и подсказывает одному из них как вести коммуникацию более эффективно... Узнать подробнее 🔵

Middle Database Administrator
До 400.000₽
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве

Предстоит: Проектирование базы данных совместно с командами разработки; Обслуживание автоматизированно и вручную базы данных; Оптимизация и адаптация базы данных к требованиям команд / приложений... Узнать подробнее 🔵

ML Engineer/Data Scientist в Adapty
Удаленно

Предстоит: Создавать и улучшать модели прогнозирования доходов клиентов и пожизненной ценности (LTV) для мобильных приложений, помогая клиентам принимать более обоснованные бизнес-решения; Презентовать результаты клиенту.... Узнать подробнее 🔵

Исследовательская лаборатория Meta находится в плачевном состоянии

🔷 Когда на прошлой неделе стало известно, что из FAIR уходит руководитель отдела, общественность задалась вопросом, что же происходит со знаменитой лабораторией Meta AI.

🔷 Дело в том, что многие талантливые исследователи ушли либо к конкурентам, либо создали свои стартапы: больше половины из 14 авторов статьи LLama покинули Meta спустя полгода после ее выхода, а за последний год ушли по меньшей мере 8 ведущих исследователей.

🔷 Сейчас временным руководителем стал сам Ян Лекун, который отрицает, что FAIR уходит в небытие:

Исследовательская группа переживает новый рассвет.

Сейчас по словам Лекуна лаборатория занимается исследованиями в области AGI AMI.

Почему же сотрудники покидают Meta?

🔷 По словам Fornute, бывшие исследователи FAIR в последние годы стали получать все меньше вычислительных ресурсов, тк приоритет отдавался отделу GenAi, а исследования, направленные на долгосрочную перспективу, вообще замедлились.

🔷 Однако, такая ситуация наблюдается не только у Цукерберга, но и у других техгигантов, которые сосредотачивают свой взгляд на конечных продуктах, хотя раньше любой исследователь мог заняться интересующей его областью.

🔷 Из таких примеров, может послужить компания Google, которая объединила две свои группы DeepMind и Google Brain и сосредоточилась на создании Gemini.

Раньше было лучше.

Prompt Engineer (NLP x Visual AI)
Удаленно

Предстоит: Анализировать и декомпозировать успешные промты; Экспериментировать, тестировать, находить решения — свободы много.... Узнать подробнее 🔵

Младший аналитик в Mars
Офис в Москве

Предстоит: Обеспечивать бэкапирование старшего аналитика по операционным вопросам; Мониторить показатели качества данных клиентской цепочки поставок.... Узнать подробнее 🔵

Хедж фонды платят 1млн$ за модели по предсказанию... погоды 📈

Казалось бы, трейдеры по всему миру пытаются создать модель, которая бы предсказывала самую доходную акцию, но зачем тогда предсказывать погодные условия?

Все довольно просто, некоторые ценные бумаги, такие как фьючерсы на кофе или какао зависят от климата в регионе. Так например, из-за недавних погодных условий в Бразилии фьючерсы на кофе арабика резко подскочили.

Если сравнивать 2023 и 2024, то хеджфонды начали нанимать на 23% сотрудников больше, средняя оплата труда увеличилась на 18%, а лучшие специалисты получают от 750.000 до 1.000.000$.

Помимо хеджфондов, в таких специалистах нуждаются метеорологические станции и правительства, а такие компании как Google уже давно проводят свои исследования в области метеорологии.

P.S.: на гифке представлена модель SEEDS от Google для прогнозирования погоды

AI Index Report 2025

Стенфордский университет опубликовал отчет о влиянии ИИ с 2013 года по 2025. Отчет огромный, поэтому мы постарались выбрать самые интересные моменты:

➡️ Китай стал лидером по количеству публикаций об ИИ, занимая 23,2% от общего числа публикаций, опередив любую другую страну. Однако за последние три года США выпустили больше статей, вошедших в топ-100 самых цитируемых. 1:1.

➡️ США продолжают лидировать по числу самых известных моделей. На конец 2024 года США выпустили 40 известных моделей, в то время как Китай — 15, а Европа — всего 3.

➡️ Вычислительные затраты на обучение моделей удваиваются каждые пять месяцев, объемы наборов данных для LLM увеличиваются каждые восемь месяцев. Мощность моделей растет ежегодно.

➡️ Стоимость запроса к модели ИИ, которая достигает эквивалентного уровня GPT-3.5 (64.8) на MMLU, снизилась с $20 за миллион токенов в ноябре 2022 года до $0.07 в октябре 2024 года (Gemini-1.5-Flash-8B)—снижение более чем в 280 раз за 18 месяцев. В зависимости от задачи, цены на вывод LLM снизились от 9 до 900 раз в год.

➡️ Выбросы углекислого газа при обучении моделей возросли более чем в 100 000 раз: для сравнения, обучение AlexNet привело к выбросам в 0,01 тонны, в то время как обучение LLama 3.1 405B — к выбросам в 8930 тонн.

➡️ В 2023 году исследователи ИИ представили несколько новых сложных бенчмарков, включая MMMU, GPQA и SWE-bench, к 2024 году производительность ИИ на этих бенчмарках значительно улучшилась, с увеличением на 18,8 и 48,9 процентных пунктов на MMMU и GPQA соответственно. На SWE-bench ИИ-системы могли решить всего 4,4% задач по программированию в 2023 году—эта цифра выросла до 71,7% в 2024 году.

➡️ Меньшие модели обеспечивают более высокую производительность. В 2022 году самой маленькой моделью, достигшей более 60% на MMLU, была PaLM с 540 миллиардами параметров. К 2024 году Microsoft’s Phi-3-mini с всего 3,8 миллиардами параметров достигла того же порога, что представляет собой 142-кратное уменьшение за два года.

Новость прислал подписчик в нашем чате ❤️

Senior C++ Developer
От 300.000 до 500.000₽
Гибрид / Удаленно

Предстоит: Интеграция с внутренними и внешними сервисами; Разработка инфраструктуры сервиса для анализа информации...Узнать подробнее 🔵

Как насчет квестов по SQL?

Наткнулись на пару сайтов, где вы можете в игровой форме изучать запросы в SQL:

➡️ SQL-Island. Вы попали на необитаемый остров, и ваша цель — выбраться с него, но единственная возможность сбежать с острова — это правильно писать запросы к БД! Правда, есть нюанс: сайт от немецкого университета, поэтому всё на немецком. В целом, переводчиком пользоваться никто не запрещал.

➡️ SQL Murder Mystery. Давно хотели почувствовать себя детективом? Тогда это идеальный способ не только поднатаскать свои навыки в SQL-запросах, но и разгадать загадки убийств.

➡️ Lost at SQL. Отдаем должное создателям сайта. Только за глубокое погружение в историю и звуковые эффекты стоит пройти хотя бы первое задание. По задумке, вы капитан подводной лодки, и вам предстоит спастись и узнать причины сбоя системы.

Кстати, у этих же ребят есть не менее замечательная игра для изучения регулярных выражений с выбором уровня сложности. Изучение регулярок выполнено в стиле хоррора, а в первом же задании вы просыпаетесь на пыльном чердаке, прикованный наручниками, а перед вами...

Data Scientist (Middle/Senior) монетизации данных B2C в Сбер
От 250.000 до 450.000₽
Гибрид в Москве

Предстоит: Разработка и внедрение моделей; Оптимизация существующих алгоритмов и моделей; Проводение реcерча...Узнать подробнее 🔵