Из прогулки по Великому Новгороду и на теплоходе по реке Волхов. Весна 2024
Лес да река. Витославлицы - музей народного деревянного зодчества под открытым небом.
#витославлицы
Музыкальное сопровождение из экскурсии: песня "Дом на горе" Ирина Круг
Свято-Юрьев Монастырь. Экскурсия на теплоходе по реке Волхов #юрьевмонастырь
Витославлицы и Юрьев Монастырь. Экскурсия на теплоходе по реке Волхов #витославлицы #юрьевмонастырь
Поехали в Великий Новгород. Весна 2024 #великийновгород #новгородскийкремль
Музыкальное сопровождение: Песня группы Свои Ребята - Великий Новгород - город мой! (Звуковая дорожка из Водной прогулки по реке Волхов)
Прогулка по Великому Новгороду и экскурсия на теплоходе по реке Волхов до озера Ильмень, Весна 2024
Из поездки в Великий Новгород и на Валдай, Весна 2024. Прогулка по Великому Новгороду, Новгородский Детинец, экскурсия на теплоходе по реке Волхов до озера Ильмень - Рюриково городище, Витославлицы, Юрьев Монастырь, озеро Ильмень.
Завершился ралли-рейд «Шелковый путь: пройден маршрут по России и Монголии протяжённостью более 5000 км
Закончился один из самых масштабных ралли-рейдов сезона — «Шелковый путь 2025». Гонка, стартовавшая 12 июля в Иркутске, прошла по территории России и Монголии и завершилась 22 июля в Горно-Алтайске.
Маршрут включал 11 этапов, полных экстремальных условий, перепадов высот и труднопроходимых участков. В этом году Авито Спецтехника впервые выступила в качестве партнера одного из главных фаворитов гонки — команды «КАМАЗ-мастер».
Ралли «Шелковый путь» проходит с 2009 года. За время существования соревнования гонка проходила по территории России, Китая, Казахстана, Монголии и Туркменистана.
Особое внимание в этом году привлекла команда «КАМАЗ-мастер». Спортивные грузовики и машины технической поддержки вышли на старт с обновленным экстерьером, включающим символику Авито Спецтехники — генерального партнёра команды.
Антон Агальцов, руководитель категории «Продажи» в Авито Спецтехника:
«Мы гордимся партнерством с «КАМАЗ-мастер» в рамках ралли «Шелковый путь», ведь данное событие – это возможность доказать надежность и качество продукции российского автопрома и уровня развития отечественных инженерных решений. Эти инновации впоследствии будут доступны не только спортсменам, но и рядовым пользователям спецтехники, которую всегда можно найти на нашей платформе. Поддержка отечественных производителей спецтехники – один из наших ключевых фокусов и в рамках этой стратегии мы также активно сотрудничаем с Министерством промышленности и торговли РФ, с которым недавно подписали меморандум о поддержке производителей самоходных машин. Подобные шаги в укреплении взаимодействия между нами, другими участниками рынка и государством, помогают совместно развивать отрасль».
Кроме того, в преддверии старта ралли-рейда «Шелковый путь» в июне 2025 года в Москве прошла масштабная совместная экспозиция Авито Спецтехники и легендарной команды «КАМАЗ-мастер». На площади у колеса обозрения «Солнце Москвы» на ВДНХ был выставлен знаменитый спортивный грузовика KAMAZ-43509 в фирменной ливрее, посвящённой 30-летию команды. Именно на нём экипаж Андрея Каргинова одержал победы на ралли «Дакар» и «Золото Кагана» в 2020 году, а также завоевал высшие награды на марафоне «Шелковый путь» в 2018 и 2019 годах. За месяц экспозицию посетили более 500 тысяч москвичей и гостей города.
Команда «КАМАЗ-мастер» также примет участие в ежегодном профильном мероприятии от Авито «Дело спецтехники», где ключевые игроки рынков сельскохозяйственной, дорожно-строительной техники и коммерческого транспорта обсудят состояние индустрии и перспективы ее развития.
Авито Спецтехника в свою очередь продолжит и дальше поддерживать команду на специализированных выставках и мероприятиях, где будет представлена «КАМАЗ-мастер», укрепляя связь между спортивными достижениями, промышленной экспертизой и цифровыми платформами.
Реклама ООО «КЕХ еКоммерц», ИНН: 7710668349, erid: 2VtzqxiRaBy
Путешествие по России. ч3.2 Великий Новгород спецвыпуск "Витославлицы"
День2. продолжение.
после выхода из отеля и прогулки вокруг и внутри кремля, обозначил следующую точку интереса, а именно Музей народного деревянного зодчества "Витославлицы".
туда ходит обычный рейсовый автобус из города, но я поехал сначала не в него,
Перынский Скит
затем вдоль трассы дошел до Свято-Юрьев монастырь
но основная цель данного маршрута пролегала дальше, куда так же как вы догадались дошел пешком ... куда я попал, как раз на последний час фестиваля и основного мероприятия ...
Далее пешком пошел в Великий Новгород где-то 5км вдоль трассы и леса, где посетил несколько башен-музеев.
Медленно день шел к завершению и угадайте что?
Правильно я пошел на вокзал, чтобы сесть на вечерний поезд и поехать в другой город, клево же да?
между тем это был второй день не считая дня выезда ночным поездом из столицы.
Витославлицы - музей деревянного зодчества
В Питер тихонько ступает осень. Хотелось вырвать последние летние лучики солнца, потому было решено рвануть в Великий Новгород. После просмотра достопримечательностей оставалось время и можно было заскочить куда-нибудь еще. Наткнулась на картинку в интернете и захотелось увидеть это своими глазами.
Музей «Витославлицы» располагается недалеко от Великого Новгорода, с южной стороны, в уникальной ландшафтной среде. Общая площадь составляет 33,4 га. С первых шагов ты чувствуешь прилив позитива, поскольку лес огромен и ухожен, а озерцо подмигивает тебе своим лучезарным взглядом. И среди этого великолепия как грибы прячутся избушки, крестьянские усадьбы и церквушки. В музее открыты для посещения две избы с подлинными деталями интерьера, предметов быта и ремесла.
Инженер машинного обучения — кто это, чем занимается и как им стать
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.
Кто такой инженер машинного обучения
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.
Чем занимается ML-инженер на практике
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.
Какие навыки и знания нужны
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).
Плюсы и минусы профессии
➕ 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.
Зарплаты ML-инженеров
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.


Перспективы профессии
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.
Как стать ML-инженером
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