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.

Автор скандального рекламного слогана Reebok, призывающего женщин садиться на мужские лица, отказалась принять ответственность за трагедию в Новокузнецке. Попытка женщины сесть на мужское лицо стоила жизни её 47-летнему мужу.

Мужчина погиб ещё в октябре 2020 года, однако известной эта история стала только сейчас, когда суд вынес приговор его жене. В тот день супруги поссорились. Жена решила не искать примирения, а, вспомнив слоган Reebok «Пересядь с иглы мужского одобрения на мужское лицо», прижала голову мужа к подушке ягодицами. Мужчина ничего не смог сделать – вес его супруги превышал 100 кг, а обхват бёдер – полтора метра. Лишённый доступа воздуха, несчастный мучительно умер от удушья.

Женщину приговорили к полутора годам заключения за убийство по неосторожности. Суд учёл, что она действовала под влиянием агрессивной рекламы и не могла в полной мере осознавать свои поступки. Теперь родственники погибшего ставят вопрос об ответственности компании Reebok и автора российской адаптации её феминистической рекламной кампании – Залины Маршенкуловой. Сама активистка феминистического движения категорически отвергает свою моральную или юридическую ответственность за произошедшее.

Reebok же высказывается более осторожно: «Слоган, который мы продвигали, не был прямым указанием душить мужчин. Взрослые люди должны понимать, что фейсситтинг небезопасен», - заявил Дэниэл Сарро, официальный представитель Reebok Global.

Компания Reebok готова оказать помощь семье погибшего. Также она планирует развернуть информационную кампанию об опасности пережатия дыхательных путей ягодицами.

https://panorama.pub/news/zalina-marshenkulova-otriczaet-otv...

Угроз избить, облить кислотой и даже увезти за город и заживо сжечь (!) по инициативе двачеров и Мужского Государства было столько, что Залина была вынуждена обратиться в полицию о предоставлении ей охраны, пруф:

https://meduza.io/news/2020/02/21/agora-obratilas-v-politsiy...

Павел Чиков, глава Агоры, в своем телеграм-канале подтверждает эту информацию.

О девушках уже все забыли, воинственные девственники МГ уже хотят крови публичной персоны. Мне очень интересно, почему организация, которая специализируется на разжигании вражды и ненависти, публичными призывами к травле людей, спокойно существует в РФ? А ее ярые последователи ходят на свободе и продолжают свой экстремизм, прикрываясь лицемерной заботой о нравственном облике общества?

Немного о главе МГ, Александре Позднякове:

Сам Поздняков в 2018 году был приговорен к двум годам условного срока за возбуждение ненависти к женщинам в соответствии с ч.1 ст. 282 Уголовного кодекса России и скрылся за границей. Однако в марте 2019 года стало известно, что суд снял судимость с Позднякова в соответствии с частичной декриминализацией 282 статьи.

gazeta.ru

Но, судя по этому твиту, и глава Двача, и ущемленные девственники из МГ в 2020 году считают себя абсолютно правыми, а всех, кто считает иначе - см выше.

0:18 Вступительное слово Сергея Смирнова, тема и регламент.
1:49 Вступительное слово Залины Маршенкуловой.
7:01 Вступительное слово Михаила Светова.

ВОПРОСЫ СТОРОН
12:29 1-й Вопрос Михаила - Зачем называть мужчин тараканами?
16:46 1-й Вопрос Залины - Зачем Светов шеймит людей?
21:14 2-й Вопрос Михаила - Почему партнеры феминисток не соответствуют их представлениям о прекрасном?
26:00 2-й Вопрос Залины - Почему Светов против борьбы за гендерное равенство?
29:33 3-й Вопрос Михаила - Для чего Маршенкулова подменяет данные из научных исследований?
33:53 3-й Вопрос Залины - Почему Светов вправе определять критерии привлекательности?
37:45 4-й Вопрос Михаила - Зачем требовать от людей нравиться другим такими, какие они есть?

ВОПРОСЫ ОТ МОДЕРАТОРА
43:20 1-й Вопрос Залине - Должны ли женщины бороться за то, чтобы они составляли 50% осужденных по политическим статьям?
48:00 1-й Вопрос Михаилу - Должны ли женщины и мужчины политики выглядеть одинаково респектабельно?
51:32 2-й Вопрос Залине - Нужна ли позитивная дискриминация в спорте? 55:38 2-й Вопрос Михаилу - Есть ли лучший способ бороться за права женщин, чем феминизм?
59:19 3-й Вопрос Залине - Достаточно ли важно обсуждать бритые подмышки, когда существуют другие проблемы?
1:03:50 3-я реплика Михаила - О недопустимости тривиализации насилия.

ДИАЛОГ В ПЕРЕРЫВЕ
1:05:44 Нужно ли движение для борьбы за права отельного пола и таблетках для головы.

ВОПРОСЫ ИЗ ЗАЛА
1:07:18 1-й Вопрос Михаилу - Существуют ли социально значимые гендерные различия, должны ли они приводить к какой либо дискриминации?
1:09:26 1-й Вопрос Залине - Как ваш тезис, о том что женщины не соответствующие псевдо идеалам красоты не могут добиться уважения к себе, соотносится с тем, что исследования говорят что успешные женщины в российских кампаниях стремятся выглядеть нейтрально?
1:13:13 2-й Вопрос Михаилу - Почему вы позволяете одним бороться за свою свободу, а других шеймите за отсутствие борьбы за чужую свободу?
1:15:29 2-й Вопрос Залине - Можно ли быть уверенным, что закон о домашнем насилии поможет неблагополучным семьям, а не будет направлен против оппозиции?
1:19:03 3-й Вопрос Михаилу - Согласны ли вы с тем, что компании отнимают у женщин часть зарплаты из-за возможности уйти в декрет, как вы к этому относитесь?
1:21:21 3-й Вопрос Залине - До какой степени допустимо государственное вмешательство в семьи с патриархальным воспитанием детей?
1:24:32 4-й Вопрос Михаилу - Где дискриминация в призыве мужчин в армию?
1:26:56 4-й Вопрос Залине - Зачем плодить лишние законы если есть 117 статья УК РФ?
1:30:10 5-й Вопрос Михаилу - Не считаете ли вы, что большое количество негативных комментариев это травля, способная привести к суициду? 1:32:21 5-й Вопрос Залине - Что делать женщинам, которых устраивает патриархальное общество?

ЗАКЛЮЧИТЕЛЬНЫЕ РЕПЛИКИ
1:33:59 Заключительное слово Михаила Светова.
1:38:50 Заключительное слово Залины Маршенкуловой.

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!