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.

Конечно, тут много чего не хватает, но всё поправимо.

Судя по цвету оставшейся краски на кузове и наличию отверстия на крыше, когда-то это была "Волга" милиция первой серии из журнала "Автомобиль на службе" от Deagostini.

Прошлое этой модели покрыто тайной, а вот будущее вполне предсказуемо. Заглянем в него?

Первым шагом я окончательно смыл остатки старой краски с кузова и отшлифовал наружную поверхность. Также пришлось обработать и плоскость обратной стороны колёс, чтобы исключить их кривизну.

Отверстие на крыше, где когда-то стоял громкоговоритель, нам не понадобится, поэтому я устранил его с помощью модельной шпаклёвки.

Детали были загрунтованы с помощью белой и серой финишной грунтовки от фирмы Mr.Hobbie с зернистостью 1500.

Заказчик попросил меня сделать цвет по типу реального образца похожей автодрезины по фотографии из интернета. Для этого я смешал две эмалевые краски X-6 Orange и X-7 Red от TAMIYA.

На мой взгляд, получился весьма интересный цвет, наверное, ближе к кораллово-оранжевому.

Колёса я покрыл матовой эмалевой краской X-66 от TAMIYA и чёрной смывкой показал их рельеф. А с помощью жидкого хрома, получил блестящий ободок на колёсных дисках и выделил некоторые элементы на кузове "Волги".

А чтобы модель смотрелась ещё интереснее, заказчик попросил перевести на модель какую-нибудь декаль. Посоветовавшись, решили причислить эту автодрезину к пожарной охране.

Конечно, не забываем и про фирменную эмблему ГАЗа на капот, которую я также реализовал с помощью декали и жидкого хрома.

Теперь всю проделанную работу с деталями необходимо защитить. Так, эмалевым лаком Х-22 от TAMIYA я покрыл кузов и колёса.

К сожалению, аналога лака эмалевого Х-22 для подобных работ, я пока не нашёл.

Салон "Волги" решили сделать светло-серым. Для этой задачи я применил ту же серую финишную грунтовку от Mr.Hobbie с зернистостью 1500 и модельную липкую ленту. Прелесть этой грунтовки в том, что если вас устраивает её оттенок, то окрашивать её дополнительно не имеет никакого смысла, так как поверхность получается ровной и гладкой!

А для оформления торпедо с рулём мне понадобились: бежевая краска на обод руля, которая осталась от одного предыдущего проекта, и жидкий хром.

Из загашника от модели-донора ГАЗ-21Т "Волга" (той же журнальной серии "АНС") я позаимствовал всё остекление, задние фонари и бампера.

А ещё был изготовлен фирменный олень на капот, но об этом чуть позже.

Так как геометрия кузова более поздней версии ГАЗ-21Т немного отличается от первой серии ГАЗ-21, задний бампер пришлось доработать напильником (выпилить радиусные углубления) и подрихтовать сколы жидким хромом.

По той же самой причине, деталь с ветровым и задним стеклом пришлось разделить на двое и удалить середину.

Для полной реализации модели мне не хватало лишь фирменного оленя на капот, ведь для модели "Волги" первой серии он необходим.

И в этом нет никаких проблем!

Готовую 3D-модель оленя я нашёл на просторах интернета в свободном доступе и распечатал его на фотополимерном принтере Photon mono 4k от Anycubik из смолы Green из линейки Basic. Самая большая заморочка заключалась в задании его адекватного масштаба при печати. Со второй попытки мне это удалось.

Поддержки при печати столь мелкой детали пришлось создавать весьма тоненькими. Ведь, самая большая неприятность, которая тут может возникнуть - это скол элементов детали при отделении поддержек.

Теперь, осталось отделить у распечатанного оленя поддержки вместе с эллипсообразной подставкой (она не нужна), покрыть жидким хромом и защитить прозрачным лаком Х-22.

Сборка модели прошла без особых проблем.

Результат.

После всех изысканий и работ над проектом, получилась вот такая необычная автодрезина.

Что в итоге?
- ТЗ выполнено;
- Заказчик счастлив;
- А мне в копилочку новый опыт!

Фантазия на тему? - может быть. Эксклюзив? - однозначно!

Уже в собранном виде я доработал фон решётки радиатора посредством чёрной смывки (у Deagostini решётка была хромирована целиком). А ещё добавил "Волге" тоненькую металлическую антенну.

P. S. Дорабатывать модели-заготовки и превращать их в полноценные конверсии для заказчика Е. мне уже приходилось. В прошлый раз я доводил до ума экспериментальный ГАЗ-25, в этот раз была автодрезина на базе ГАЗ-21. И будет ещё кое-что с отсылкой в довоенные 30-е годы ХХ века ;) Кстати именно этот проект с "Волгой" - автодрезиной будет иметь приложение! 😉

Ссылка на оригинальную публикацию на мой основной канал: https://dzen.ru/media/id/61616c59dc9a530c84b6aec7/avtodrezina-gaz21-volga-poshagovoe-sozdanie-neobychnoi-konversii-v-masshtabe-143-638a174835ab5653263fec0c

С уважением, Сержик моделист.

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.

Начните учиться бесплатно!