Не могу больше держать это в себе и отделаться от этой мысли тоже не могу #корольуженетот ))) Чоу Юньфат в роли короля Сиама по имени Монгкут (Фильм "Анна и Король") и Хилл Конлет в роли мастера над шептунами Вариса (сериал "Игра Престолов")
Когда ушел из Вестероса.
Интриги, конечно хорошо, но жить на что-то надо.
— Ты пропустил весьма интересное заседание. Станнис короновал сам себя.
— Я знаю.
— Он обвиняет моих брата и сестру в кровосмешении. Хотел бы я знать, как это пришло ему в голову?
— Вероятно, он прочел книгу и обратил внимание на цвет волос одного из бастардов, как Нед Старк, а до него Джон Аррен. Возможно и то, что кто-то нашептал ему об этом. — Смех евнуха в отличие от его обычного хихиканья прозвучал низко и гортанно.
— Кто-то вроде тебя?
— Какое подозрение! Это был не я.
— Будь это ты, ты все равно бы не признался.
— Верно. Но зачем бы я стал выдавать секрет, который хранил столь долго? Можно обмануть короля, но от сверчка в тростнике и пташки в каминной трубе не укроешься. Да и бастарды были у всех на виду.
— Бастарды Роберта? Что же в них такого особенного?
— У него их было восемь, насколько мне известно, — сказал Варис, возясь с седлом. — Матери у них были рыжие и златокудрые, каштановые и русые, но детишки все получились черные, как воронята… и, как вороны, предвещали беду. Стоило посмотреть на Джоффри, Мирцеллу и Томмена, вышедших из чрева вашей сестры золотистыми, как солнышко, чтобы заподозрить неладное.
Тирион покачал головой. Если бы она хоть одного ребенка родила от мужа, этого хватило бы, чтобы развеять все подозрения… но тогда она не была бы Серсеей.
— Если этим шептуном был не ты, то кто же?
— Какой-нибудь предатель. — Варис затянул подпругу.
— Мизинец?
— Имен я не называл.
Тирион позволил евнуху подсадить его в седло.
— Лорд Варис, — сказал он сверху, — порой мне кажется, что вы лучший мой друг в Королевской Гавани, а порой — что вы худший мой враг.
— Как странно. Вы у меня вызываете такие же чувства.
Битва королей
Поздравляем с 53-летием обладателя самых иронично приподнятых бровей и самого красивого чешуйчатого хвоста! Желаем Конлету Хиллу интересных ролей и достойного завершения ветки его персонажа в Игре престолов.
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Инженер машинного обучения (ML-инженер — от англ. Machine Learning Engineer) — это специалист, который разрабатывает и внедряет алгоритмы, позволяющие программам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. Скажем, специалист по Data Science анализирует данные и строит модели, а ML-инженер оптимизирует их и интегрирует в реальные приложения.
Профессия находится на пересечении программирования, математики, статистики и прикладного машинного обучения. ML-инженер не просто строит модель, а делает так, чтобы она эффективно работала в продакшене, обрабатывала большие объемы данных, быстро реагировала на запросы пользователей и корректно обновлялась по мере поступления новых данных.
Работа ML-инженера включает сразу несколько направлений. В первую очередь это сбор и подготовка данных. Реальный мир далек от идеала, и данные часто приходят в сыром виде: с пропусками, ошибками и несоответствиями. Инженер должен очистить их, привести к единому формату и расширить с помощью внешних источников.
Следующий этап — выбор и обучение модели. Здесь инженер выбирает один или несколько алгоритмов, проводит эксперименты, настраивает параметры, оценивает качество. Он должен понимать, как работают линейные регрессии, деревья решений, градиентный бустинг, нейронные сети и уметь выбрать нужный инструмент под задачу.
Самое сложное и ответственное начинается после того, как модель готова. ML-инженер превращает ее в часть работающего приложения. Это означает упаковку модели в API, написание серверного кода, оптимизацию по скорости и памяти, мониторинг качества в реальном времени и повторное обучение по мере необходимости. Он также работает над масштабируемостью и надежностью, так как в реальных условиях модели должны обрабатывать тысячи или миллионы запросов ежедневно.
Кроме того, инженер взаимодействует с другими специалистами: аналитиками, продукт-менеджерами, разработчиками. Он объясняет, как работает модель, какие у нее ограничения, как интерпретировать результаты. Коммуникация — неотъемлемая часть его работы.
Чтобы стать инженером машинного обучения, нужно сочетание теоретической базы и практических навыков:
Уверенное владение языками программирования, прежде всего Python. Большинство библиотек машинного обучения, таких как scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, написаны именно на нем.
Знания математики, особенно линейной алгебры, теории вероятностей и математической статистики тоже играют важную роль. Без них невозможно понять, как и почему работает та или иная модель, как интерпретировать ее поведение и где могут возникнуть ошибки. Для повторения основ у нас есть отдельный бесплатный курс базовой математики.
Алгоритмы машинного обучения важно понимать на уровне реализаций: что такое переобучение, как работает регуляризация, какие метрики применимы для классификации, регрессии, кластеризации.
Также важно уметь работать с базами данных (SQL, NoSQL), системами хранения и обработки больших данных (Hadoop, Spark), знать основы DevOps и MLOps (Docker, CI/CD, Kubernetes, автоматизация моделей).
➕ Востребованность и высокая оплата труда. Инженеры по машинному обучению — одни из самых востребованных специалистов в IT-сфере. Зарплаты выше среднего по рынку, особенно при наличии успешных проектов и глубоких знаний.
➕ Перспективность. ML активно применяется в медицине, финансах, ритейле, науке и других отраслях. Это дает широкие возможности для карьерного роста.
➕ Интеллектуальная работа. Работа подходит тем, кто любит решать сложные задачи и работать с данными.
➕ Богатая образовательная экосистема. По теме ML иного курсов, open-source инструментов, конференций и сообществ. Есть возможность постоянно учиться и обмениваться опытом.
➖ Высокий порог входа. Нужны глубокие знания математики, программирования, а также баз данных, алгоритмов и архитектур моделей.
➖ Работа бывает рутинной. Большую часть времени занимает обработка и подготовка данных, отладка моделей, а не изобретение революционных алгоритмов.
➖ Трудности с внедрением моделей. Не всегда удается успешно интегрировать модель в продукт. Требуются усилия по адаптации под инфраструктуру, масштабированию, мониторингу и учету бизнес-ограничений.
➖ Конкуренция. Растущая популярность профессии означает, что в крупных городах конкуренция среди кандидатов может быть высокой.
По данным Dream Job, средняя зарплата ML-инженеров в России за 2025 год составляет 165 000 рублей. Чаще всего зарплаты находятся в диапазоне от 100 000 до 230 000 рублей. Минимальная зафиксированная зарплата — 87 000 рублей, максимальная — 360 000.
Вилки джуниоров в машинном обучении, по данным HH Карьера, составляют от 70 000 до 110 000 рублей. Мидлов — от 220 000 до 250 000 рублей, а сеньоров — от 348 000 до 350 000 рублей.
Вот так выглядят зарплаты в профессии ML-инженер летом 2025 года.
Машинное обучение используется в самых разных сферах: от финансов и медицины до логистики, маркетинга и развлечений. ML-инженеры разрабатывают алгоритмы для прогнозирования спроса, распознавания лиц, антифрод-систем и рекомендательных алгоритмов.
Спрос на таких специалистов продолжает расти, а уровень доходов остается одним из самых высоких на рынке. По данным исследования, наибольший спрос в сфере анализа данных и ML пришелся на последние четыре года — число предложений выросло в 2,5 раза.
Конечно, вход в профессию требует знаний, самообразования и реальных кейсов. Но те, кто готов учиться и двигаться вперед, найдут в этой области интересную работу с постоянными интеллектуальными вызовами и большими карьерными перспективами.
Многие специалисты приходят в машинное обучение из смежных областей: математики, физики, программирования, аналитики. Часто у них есть техническое образование, хотя это необязательно. Важнее — желание учиться и практиковаться.
Один из самых надежных способов — пройти профильное обучение. Это может быть вуз, где есть направления по ИИ и анализу данных, или курсы, ориентированные на практику. Онлайн-платформы предлагают мощные программы, которые можно проходить параллельно с работой или учебой.
Например, стартовать в профессии поможет онлайн-курс «Инженер машинного обучения» Практикума — за 4 месяца вы изучите полный жизненный цикл модели машинного обучения и сможете строить продвинутые ML‑модели. Вы освоите Docker, FastAPI, Airflow, MLflow, Yandex Cloud и другие инструменты, добавите 7 ML-проектов в портфолио и получите диплом о профессиональной переподготовке.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
