Родилась в 88. И до 96-97 ходила в обносках: соседей побогаче, коллег мамы.
На завтрак пила чай с хлебом и смородиновым вареньем от бабушки (с тех пор терпеть не могу смородину), а на обед (иногда ужин)макароны, с поджаркой из моркови, лука , чеснока.
По праздникам ела засахаренную банку сгущёнки и жарили тощие куриные ножки.
(Тогдашнюю детсадовскую еду даже вспоминать не хочу).
Каждый раз проходя мимо ларьков, с чупа-чупс и всякой всячиной зажмуривалась, чтоб не видеть. Так хотелось сладкого аж ком в горле стоял, когда видела девочку с пакетиком юпи или жевательной мамбой.
Думала, что никогда не попробую.
Иногда забирала детсадовские игрушки, чтоб было чем играть. Однажды у соседки по шкафчику даже запасные носки с феями вытащила. Дома поносила, потом вернула. Совесть замучила.
Брату тогда было 14. Он встрял в неприятности, стал выносить из малосемейки вещи свои, чужие ... по мелочи: ложки, медали, значки. Продавал их. Не знаю зачем.
Папа сначала лишился работы, потом ушёл от мамы, когда узнал, что я сильно заболела. Была необходима операция и лечение после.
Вот так опора и сила семьи сказал, что не сдюжит, скрылся в ночи. Уходил от нас вечером.
К слову, операция была бесплатной, но очень условно.
За кое-что пришлось заплатить, продажей единственного жилья, так я лишила семью 2 комнат в малосемейке, которые мама получила на работе.
После моей операции, нам свезловернулся отец. Забрал нас от родственников, где мы ютились.
Он то ли денег заработал, то ли украл и продал что-то с завода не помню.
Стало легче. Мы даже квартиру двухкомнатную купили.
Однако плохо ели, одевались ещё довольно долго.
Первую зарплату я получила в 13.
Газеты разносила и газон убирала летом.
Не поверите... на зарплату в 4 000 рэ я купилаочень много (по моим меркам) твиксов, баунти, сникерсов и одну златогривую барби.
Странное было время, неуютное. Постыдное.
В душе не знаю, как мы выжили.
Процентов на 200 уверена, что девяностые - ад. С какого хрена его романтизируют. Неясно.
Еду на работу в общественном транспорте, листаю пикабушечку... И тут слышу, как один разказчик что то рассказывает про спец операцию, проводимую РФ на Украине.
Прислушался и начался "тащемта чад кутежа и угара".
Местный Мюнхаузен рассказывал то ли про родственника, то ли про знакомого родственника (видимо персонаж, в голове у рассказчика не был прописан до конца, далее родственник).
Суть истории такова:
Родственник служит в спорт роте, и непосредственно перед началом спецоперации, он поехал на соревнования (футбол).
Тут начинается сво, их спортивную команду вооружают и отправляют на выполнение боевых задач. Причём в команде "был некий кавказец", которого не хотели с собой брать, а потом он сам начал отказываттся и не пришлось искать причин, что бы не брать его на "боевые". Бравы молодцы пробыли на территории проведения спец операции, повоевали несколько дней, получили потом зп сотни тыщ рублей, и вернулись к себе в спорт роту.
Слушаю историю, я украдкой смотрел на остальных слушателей этого выдумщика (лично я считаю историю выдумкой), вот еду люди, взрослые, умудрённые жизнью и образованием, а слушают какую то чушь открыв рот, ведь им рассказывают "правду, которую скрывают".
P.S. военнослужащим спорт рот, военным и кавказцам, напоминаю , что я передал только то что услышал... Это не мои мысли.
Не таким уж и далёким кажется юбилей моей прабабушки. Помню, что приезжала тогда какая-то пожилая пара с внуком того возраста, когда бегать с голым задом по деревне ещё считалось милым, а не зазорным.
В общем-то, не после я их и не видела... до прошлого месяца. Ибо звонит мне какая-то женщина в возрасте:
- Котечка, привет! Мне твой номер деда Вася дал. Мурзичек в город хочет переехать. Ты можешь его на работу к себе устроить? Только он недавно вышел по УДО.
Как выяснилось Мурзик - это тот самый голозадый мелкий с юбилея, а звонит мне его маман.
От роли их благодетеля мне-таки удалось откреститься, а вот экзистенциальный кризис не отпускал ещё пару дней. Всё пыталась прикинуть: сколько же лет Мурзику, и что я успела сделать за прошедшие с бабушкиного юбилея годы.
...я только что поняла, что полтора года пытаться вышивать гладью по своему рисунку (а рисование - не мое, как и вышивание гладью)) - было не так уж и плохо.
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.
