А также пообещал "лето Белого дома на тему экстремальной жары" (видимо, зачитав с телесуфлера summer вместо summit).
Источник: https://t.me/rianovostiAmerica/20458 Справка для модерации. Канал не имеет верификации, но РИА неоднократно указывали, что это их канал в своём основном канале "РИА Новости" (http://t.me/rian_ru). Например в этом посте (https://t.me/rian_ru/228727) прямо указано "Все самое главное об американской президентской кампании - в нашем канале РИА Новости: США."
Если не лень, можно порыться в моем аккаунте и найти посты, как я в 2022 году на 50 тыс. долларов собрал кран манипулятор на базе Hyundai HD 170. Тогда эти 50 тыс стоили 3.6 млн рублей. За 2 года я продал Инман IM 150, и установил итальянский Copma 210 с грузовым моментом под 18 т/м. Не заморачивайтесь. Это примерно 6 тонн в 3-4 метрах от себя. Или 1.7 тонн в горизонт на 10 метрах. За 2 года этот манипулятор окупил себя примерно в половину. Сейчас он неплохо себя чувствует, летний строительный сезон, заказы есть. И у меня есть 60 тыс долларов для сборки следующего манипулятора. Это примерно 5.5 млн. Но! Сейчас, для примера, такой же Hyundai HD 170 стоит от 3 млн. Аналогичный кран 2.5 млн. А смена на манипуляторе 7+1 час так и осталась 16-18 тыс руб. Как-то неприбыльно. Надеюсь, что этот пост увидят люди с коммерческой жилкой, диванные предприниматели и т.п. эксперты. Важно ваше мнение - куда вложить эти деньги?
Из-за технического сбоя в Жёлтых инвестициях потеряны миллионы рублей!! Огромная сумма растворилась в виртуальном пространстве из-за неисправностей в системе. Берегите свои деньги и размещайте в надёжных компаниях.
Вам кажется, что вы – обеспечены. А вот и нет. Квартиры и дома могут падать в цене. Чужая валюта вдруг оборачивается просто резаной бумагой. Счет в банке может стать ничем, если его вдруг заморозят или банк лопнет, а денег слишком много, чтобы государство их вернуло полностью. По облигациям вдруг может случиться дефолт, а акции стать пустышкой. Это значит, что к вам в дверь постучался риск ликвидности. «Привет! –радостно говорит он, - Я вас сейчас раздену!». Риск ликвидности – когда вы не можете продать то, чем владеете, легко и быстро, без особых издержек и по той цене, что купили или даже выше. А, может быть, у вас «кассовый разрыв». Впереди – платежи, даже много платежей, но приход денег эти платежи не покрывает. Пустота в кассе. И это тоже - риск ликвидности. Ваш личный, семейный баланс – не ликвиден. Так наступают банкротства. И вас в миру перестают любить.
У каждого из нас был свой неликвид. Никто не обошелся без потерь. Государственные ценные бумаги, ГКО в 1998 г. – типичный неликвид. Акции в 1997, 2020, 2022 гг. – неликвид, особенно сегодня – иностранные. Советские госзаймы – неликвид, мало ли старых облигаций от наших родителей валялось по ящикам в наших квартирах.
Сегодня доллары, евро – неликвид, перекрыты большинство дорожек, чтобы с ними что-то делать. Земля и дома в пустеющих российских деревнях (исчезли десятки тысяч за 30 лет) – неликвид. Квартиры в домах под реновацию, под снос – еще какой неликвид! Делали капитальный ремонт, покупали для себя, вложились – стал неликвид. Картины как предмет искусства, купленные в 2000-х на взлете цен. Сегодня – неликвид. А вот и символ творчества и свободы – криптоактивы. Когда биржа таких активов вдруг закрывается, когда криптоактивы сокрушительно падают в цене, как это время от времени бывает, они самый настоящий неликвид.
Всегда стоит посмотреть на свое имущество и подумать: «А не избавиться ли от…? Не идет ли дело к неликвиду?». Есть масса историй о том, как наши вещи были всем, а потом стали ничем, и одна из них рассказана «тем самым» князем Феликсом Юсуповым, отчаянно нуждавшимся в деньгах.
Среди огромного его состояния в России был Рембрандт. В 1917 г. князь Юсупов скатал Рембрандта в рулоны и добрался из Петербурга до Крыма, в «разрушенном спальном вагоне, в купе восьмером». Рембрандт - это две картины, «Мужчина к широкополой шляпе» и «Женщина с веером», он смог их вынести из дворца на Мойке, а в Крыму спас от «красных». «Я завесил их в гостиной невинными цветочными натюрмортами двоюродной сестрицы своей Елены Сумароковой».
А дальше смог доставить в багажных сумках в Лондон – среди других остатков бесчисленных богатств.
Шло время, деньги были отчаянно нужны, и вот пришла крайняя нужда – Рембрандта продать. Год был 1921-й, год небогатый, но 200 тыс. фунтов стерлингов за картины он запросил там, где всё дороже и денег больше – в Америке. Расчет был верным, картины быстро ушли, но за полцены, всего лишь за 100 тысяч, зато Юсупов имел право выкупить их обратно до 1924 г., под 8% годовых.
Что ж, срок есть срок, и к сроку князь Юсупов взял ссуду у нефтяных магнатов, когда-то российских, из тех, кто был настолько хитрым и расчетливым, что вывел все деньги из России задолго до года за номером 1917.
Бинго! Выкуплено! А вот и нет! Князю в выкупе наотрез отказали, и он долго и страстно потом судился в большой Америке, где все свои суды проиграл. Ибо картины его выкупил и больше уже не выпускал из рук сам Виденер. Точнее - Джозеф Уайденер (Joseph E. Widener), коллекционер, американец, один из основателей Национальной галереи искусства в Вашингтоне, родом из богатейшей семьи (недвижимость и перевозки). Большой владелец скаковых конюшен.
Якобы еще его отец пытался купить эти картины у Юсуповых на переломе 19-го -20-го столетий. В этом ему было отказано. И сын «отомстил» за отца.
В 1942 г. картины, как завещал Виденер, оказались в Национальной галерее искусства (США). Находятся они там и сейчас.
Так происходит, когда наступает риск ликвидности, когда мы в беде, и наши ценности продаются, как неликвид, пусть даже с оговорками и условиями – но в беде и задешево. Все знают, что вам деваться некуда, и вы должны продать то, что у вас есть, чего бы это вам ни стоило.
Множество людей сейчас расхаживают по нашей земле и с гордостью говорят, а иногда шепчут: «А я вложился в золото! Это же золото!» или «Доллары, пиастры, юани! Валюта все равно будет расти в цене!». Или: «Смотри какой прозрачный камень! …Тысяч стоит!». И даже о картине, висящей на стене: «Это имя будет стоить миллионы!».
Но риск ликвидности может всё превратить в ничто. «Люди несли на рынок золото, меха, драгоценности – и получали за это кусок хлеба, как кусок жизни». Хромовые сапоги, крепдешиновое платье, отрез на платье – за толику хлеба, алмаз – на один килограмм риса. Еда – за фотоаппараты и готовальни (Пянкевич). Всё это – хроника ленинградской блокады. «За килограмм хлеба можно было золотые часы купить». «Он показывал нам огромные шкафы, украшенные бронзовыми бюстами… редкие монографии, гравюры, свою знаменитую картотеку… Мы не могли ими любоваться. Слишком явственно виделась за всем этим трагедия блокады. Бессовестно и беспощадно пользовался он этой трагедией». (Гранин, Адамович).
Пусть никогда, нигде, ни в каких городах картины не будут менять на буханку хлеба. Пусть никогда не будет больше карточек, пусть никогда жизнь не вынудит идти сдаваться – в ломбард, в залоги, перекупщикам, в коммерческие лавки, когда-то так приятно и музыкально названные - «Торгсин». «Торгсин» (торговля с иностранцами, 1930 – 1936 гг.) взял ценностей у населения на 20% импорта СССР промышленного оборудования. В голодомор 1933 г. – на треть импорта. Он же извлек из населения 100 тонн золота (40% золотодобычи СССР). В 1932 г. Торгсин был 4-м по объемам валютной выручки в СССР, после нефти, зерна и леса. В 1933 г., благодаря голоду, первым. В 1934 – 35 гг. – 2-е место, после нефти. В голод цены на муку в «Торгсине» были выше государственных в 40 – 60 раз (Осокина).
Во множестве семей есть истории, как спасли ребенка, спаслись сами за малые ценности, которые сохранила семья.
Пусть они у вас будут – эти ценности. Всего понемногу. Старинное кольцо может сохранить жизнь ребенку. Маленький золотой слиток в несколько грамм, золотой червонец, редкая монета – накормить. Фамильное серебро? Да, его будут скупать по цене лома, но семья вздохнет легче. Драгоценные камни и украшения, фарфор. Коллекционеры, как волки, будут рыскать, понимая ваше трудное положение. Главное, чтобы камни были без трещин и натуральными.
Старые книги, первые издания, антиквариат. Рукописи и автографы. Все то, что называется громким именем «искусство» - высится и возвышается. Любые коллекции. Время бедствий, если вдруг наступит – время коллекций, которые скупаются.
А что еще? Ценные бумаги станут просто бумагой. Валюта – за нее могут свернуть голову. Крупные счета в банках – их могут ограничить. Деньги? Их будет есть инфляция. Что еще? Дома, квартиры, куски земли, производство «духовных ценностей»? В трудные времена все это – неликвид, они мало что стоят.
А что ликвидно? Вечные ценности - всё, что едят, пьют и носят. Чем греются, чем лечатся - чем выживают в самом глубоком смысле этого слова. Ликвидна власть, если она дает какие-то блага. Ликвидны ваши права, накопленные титулы, звания и связи. Ваша общественная ценность. Еще редкостные умения. Гениальный стоматолог – при всех режимах гений. Он – ликвиден сверх меры, он обязательно прокормится.
Главное – надеяться, что риск ликвидности, такой, что поглощает всё нажитое, к нам никогда не придет. А если придет – мы будем к нему готовы. Будем иметь всего понемногу, не упираясь во что-то одно. «Портфель» ценностей, самых разных, на все случаи жизни, чтобы семья осталась на плаву в самых неожиданных обстоятельствах, при самых неожиданных скачках спроса и цен.
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.
1/2
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.
