Сохранение тобой внутренней гармонии с миром – сохранение тобой твоей «смерти». Избегая людей, ты пребываешь в «смерти» - в покое, во внутренней гармонии с миром. Встречаясь (сталкиваясь, случаясь) с людьми, ты автоматически лишаешься гармонии и воскресаешь к (всегда беспокойной, негармоничной) «жизни».
Встреча с людьми (с твоими галлюцинациями, миражами) тебя «выводит из себя», лишает тебя внутренней гармонии с миром - лишает тебя «смерти». Поэтому ради сохранения твоей «смерти», тебе приходится избегать людей - воздерживаться, пред-охраняться от своих миражей.
«Миражи - это наша жизнь, Это наша жизнь - мираж. Вся наша жизнь это только мираж...»
Таким образом, твоя родная стихия (твой "дом родной") - "смерть" (внутренняя гармония с миром). Как только ты из этого твоего дома выходишь погулять ("на людей посмотреть, себя показать"), так сразу ты теряешь внутреннюю гармонию с миром.
«Радость или грусть нас ждут потом, Но всему начало - отчий дом...»
У тебя всегда есть (?) выбор - "быть или не быть" (жить или не жить). Чтобы "жить", ты встречаешься с людьми. Чтобы не жить (не нарушать внутреннюю гармонию), тебе "приходится избегать людей". «Делу (внутренней гармонии - "смерти") - время, а потехе ("жизни") - час».
"Веселья час и боль разлуки не существуют в объективной реальности, как нечто самостоятельное — это всегда лишь чье-то переживание. Достоверное как переживаемый аффект и полностью нереальное с точки зрения независимого внешнего наблюдателя.
Известное нам в качестве физической боли — всё, от мигрени до страданий роженицы и неизбегаемой муки оперируемого без наркоза — не является чем-то внешним по отношению к той индивидуальной психике, в которой эта боль переживается.
Удивительным образом, и переживание объектного мира — предельно достоверное и подтверждаемое всеми органами чувств, — также является всего лишь событием в индивидуальном сознании, столь же субъективным, как и зубная боль или тоска по ушедшему времени.
Что же может сказать наука о мире за пределами наших индивидуальных казематов?
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
В недалеком 2007 году, когда еще сотрудничал с компанией по ремонту плазменных панелей, ген.дир рассказал одну интересную историю про одного не менее интересного клиента. Рассказал он мне это в ответ на мои относительно неспелые предложения по решению какого-то вопроса, какого именно - уже не помню, да и не суть. Однажды ген.диру позвонил какой-то клиент и сказал, что ему срочно нужно было починить какую-то гигантскую дорогущую плазму, сказал, что заплатит, сколько скажут, лишь бы побыстрей. Привезли, ситуация стандартная, адресные шлейфы, ну сделали. Везут обратно. Помощник опаздывал, чтобы вдвоем затащить и повесить обратно на стену. У ген.дира поясница была уже в большом долгу, поэтому сказал, что будет ждать помощника. Клиент говорит "Не беда, ща сам!". На секундочку, плазма тяжеленная, вес дикий, может быть под 100 кг, размер огромный, корпус глянцевый, браться очень неудобно. Клиент берет, начинает перебирать, с угла на угол, затаскивает на лестницу, тут руки не выдерживают, пальцы разжимаются и плазма с грохотом падает на кафельный пол. Экран в дребезки, корпуск под собственный весом хрустнул, а каркас погнулся. "Эх мля.. ну лан, ща сгоняю второй куплю". Магаз уже закрывался, но ради такого клиента, конечно не жалко было. К тому времени уже приехала группа поддержки, 2 крепких парня, специально обученных снимать-ставить эти махины. Счастливый обладатель новой плазмы с лыбой на лице отказывается от помощи - мол ща я сам добью уже, че зря гонял что ли. Опять лезет на лестницу, вот 1 крепеж вроде как надет, но руки отекают и.. дяденька, теряя равновесие, срывается с лестницы на пол... Казалось бы, в эту секунду отчаяния, вот-вот должно открыться второе дыхание, чтобы завершить подвиг, но в следующую секунду тяжеленная плазма срывается с крепежа и, упав на нашего героя, ломает ему ногу, при том весьма неудачно.
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.
Вот уже больше года прошло, как я стала ходить в зал. Хожу туда, на мой взгляд, за тем, чем нужно-за подтянутым телом, здоровым организмом, силовой выносливостью. Одеваюсь исключительно так, чтобы было удобно заниматься: никаких глубоких декольте, распущенных волос, нарощенных ногтей. Результат не заставил себя долго ждать. Я ни с кем не болтаю, замечаний не делаю, спокойно следую своему графику и легко перестраиваю его, если инвентарь занят. Но вот, что меня стало поражать в последнее время: волей-неволей начинаешь узнавать своих "однозальников", потом вы уже здороваетесь, знаете друг друга по именам и роду деятельности. Так вот многие из них приходят в зал как на тусовку. За то время, что я успеваю сделать около 7 упражнений с 3-4 подходами, они лишь 1-2 упражнения с перерывами на треп, фотографирование и приставание к другим занимающимся. Но если девушки в этом смысле как-то не сильно меня поражают, они вечно выходят будто на охоту за самцами, а вот молодые люди в моих глазах падают все ниже. Вчера была картина маслом: три парня(лет 16-18), которые не так давно стали ходить в зал, почти весь час, что я была там, смеялись, смотрели видосы, обсуждали, подчеркиваю, обсуждали, но не делали упражнения и просто валяли дурака. Парней таких я вижу на улице очень часто: худенькие ножки, открытые лодыжки, "модная" прическа, смазливое личико. Вот какого хрена тогда приходить на тренировку? Да-да, я написала выше, что занимаюсь в зале только делами, но в конце концов не с завязанными же глазами делать присед)) Очевидно, что если тебя устраивает твоя внешность-прекрасно! Живи и радуйся! Но если тебе хочется что-то изменить, а тем паче, если ты уже заплатил деньги и записался в качалку-действуй! Девушки от одного вида абонемента вешаться не начнут) Просто одно дело-подснежники, которые в марте-апреле вылезают на свет Божий, стараются, тужатся, пыхтят недели 3-4, а потом исчезают покорять своим накаченным телом пляжи Подмосковья, то другое дело такие вот бесцельные господа, которым лень даже 3-4 недельки попотеть) А меня это колышит с той точки зрения, что итак жарковато, лишняя тройка человек воздух чище не сделает, да и сидят они как правило в самых неудобных для занимающихся людей местах. А про тупые подкаты и попытки завязать глупый разговор я и вовсе молчу. Мой призыв к таким людям - не делаешь сам, не мешай другим. Никакой пропаганды спорта с моей стороны, тут дело то и не в качалке вовсе. Просто всему свое место и время!
