Пропавшую девушку звали Элиза Лэм. Как позже выяснила полиция, 31 января 2013 года она вошла в здание отеля и буквально испарилась. Однако этот случай не стал бы столь известным, если бы не мрачная история самого здания…

За последние 90 лет здесь жили маньяки, происходили загадочные убийства и необъяснимые события.

Немного истории
Как процветающее здание в деловом районе Лос-Анджелеса превратилось в проклятое место, известное как "Отель Смерти". Речь идет об отеле "Сесил". Лос-Анджелес — город, где тепло, солнечно и растут пальмы. Неподалеку находится Кремниевая долина, где также тепло и красиво, там работают крупнейшие технологические компании мира, такие как Apple, Google и Microsoft.

В начале 2013 года отелю "Сесил" не исполнилось и ста лет, но за это время его имя оказалось связано с несколькими громкими преступлениями, а также десятками менее известных инцидентов, которые вместе создали репутацию проклятого места. Самоубийства, таинственные исчезновения, убийства и серийные маньяки — всё это звучит как обычная криминальная хроника, но становится странным, если рассматривать историю отеля.

В конце 1940-х здесь произошло жестокое убийство Элизабет Шорт, известной как "Чёрная орхидея". Это преступление остаётся одной из главных загадок американской криминальной истории, а убийца так и не был найден. Хотя часть исследователей утверждает, что Шорт была замечена в соседнем здании, для многих достаточно и того, что она могла быть в отеле.

В 1980-х в "Сесиле" жил Ричард Рамирес, позже ставший известным как "Ночной охотник". Он совершил почти два десятка жестоких преступлений, держа в страхе весь Лос-Анджелес, и возвращался в отель после убийств.

В 1990-х здесь поселился австрийский журналист Джек Унтервегер. Позже его приговорили к пожизненному заключению за убийства проституток. Эти случаи — лишь вершина айсберга. За 90 лет в отеле произошли десятки трагедий, что только подогревало интерес интернет-сообществ. Когда дело Элизы Лэм  перестало интересовать журналистов, пользователи форумов находили всё больше подозрительных деталей, включая вспышку туберкулёза в районе отеля.

К 2013 году отель "Сесил"  пытался сохранить репутацию. Владельцы позиционировали его как бутик-отель, хотя большая часть номеров по-прежнему сдавалась малоимущим жителям района. Оставшиеся номера функционировали как обычный двухзвездочный отель или хостел. Сервис был неважен, главное — цена. Чтобы дистанцироваться от мрачного прошлого, отель сменил название на "Stay on Main"...

Вернёмся к исчезновению Элизы.

31 января 2013 года в деловом районе Лос-Анджелеса Элиза Лэм, студентка из Канады, находилась в долгожданном путешествии по западному побережью США. Она приехала на автобусе из Сан-Диего и провела в городе несколько дней. В январе 2013 года здесь было солнечно, около 15–17 градусов, — погода, которая заставляет любого, выросшего в северных широтах, мечтать остаться здесь навсегда.

Элиза ведет себя как обычный турист, прибывший в Город Ангелов. В день своего исчезновения она посещает магазин под названием "The Last BookStore", что переводится как "Последний книжный". Там она делает несколько покупок, беспокоясь, что они не поместятся в багаж. Сотрудница магазина - Кэти Орфен, позже вспоминает, что Элиза показалась ей приветливой и немного застенчивой. Вечером того же дня её замечают в лобби отеля, а затем в лифте происходит событие, которое и станет предметом обсуждений на форумах на долгие годы. После этих кадров девушка исчезает.

Однако расследование начнется не сразу. Полиция обыскала отель. Сотрудники прошли с собаками через всё здание, включая крышу; безуспешно пытаясь найти след. Позже сержант Руди Лопез сказал, что полицейские осмотрели не все комнаты: «Мы бы смогли это сделать, только если бы было открыто уголовное дело, если бы были основания полагать, что было совершено преступление»

6 февраля, спустя неделю после пропажи Элизы Лэм, полиция решила, что им требуется помощь. В окрестностях города были расклеены листовки о пропаже девушки, информацию также распространили в интернете. Дело довели до общественности через СМИ

За это время полиция Лос-Анджелеса проведет пресс-конференцию, обращаясь за помощью в поисках 21-летней канадки, которая перестала выходить на связь с родителями. Они надеялись, что пресс-конференция привлечет внимание СМИ, но этого не произошло. В Канаде история получила больше резонанса, чем в Лос-Анджелесе, где исчезновения молодых девушек не редкость.

Через неделю полиция публикует кадры из лифта, сделанные 1 февраля после полуночи. Эти пугающие 3 минуты 59 секунд до сих пор можно найти на YouTube, сделав историю одной из самых обсуждаемых за последние годы.

Давайте рассмотрим ключевые моменты

Девушка заходит в лифт, нажимает кнопки, возможно, несколько сразу. Ее поведение кажется странным: она наклоняется, что можно объяснить плохим зрением, так как она действительно носила очки. Первый тревожный момент происходит через 10 секунд: после паузы она подходит к двери, оглядывается и прячется в углу, будто увидела кого-то в коридоре. Затем она выходит, и через две минуты начинается самое пугающее: она делает странные, даже пугающие движения руками, а через 2 минуты 30 секунд исчезает из кадра. Остальные полторы минуты на записи видна только пустая кабина и дверь лифта, которая открывается и закрывается сама по себе.

Этот странный ролик набрал миллионы просмотров за 10 дней, что для 2013 года было огромным успехом. Видео напоминает низкобюджетный фильм ужасов, но осознание, что на кадрах реальный человек, который исчезнет через несколько часов, делает его еще более жутким.

Через 5 дней после публикации ролика гости отеля "Сесил" начали жаловаться на странный вкус и цвет воды из крана. И 19 февраля сотрудник обнаружил в одном из резервуаров тело девушки. Полиция подтвердила, что это пропавшая Элиза Лэм. Однако обстоятельства ее смерти породили больше вопросов, чем ответов. На крыше не было камер, дверь не была заперта, но сигнализация стояла. Чтобы достать тело, пришлось разрезать бак снизу. Если это убийство, то кто-то смог отключить сигнализацию, подняться на трехметровую бочку и незаметно поместить туда тело. Если несчастный случай, то как она оказалась там без одежды? Эта история стала интернет-сенсацией, а отель "Сесил" получил прозвище "Отель смерти".

Спустя полгода полиция объявила результаты расследования: причиной смерти стало утопление, а биполярное расстройство — способствующим фактором. Психиатры подтвердили, что поведение Элис в лифте было проявлением психоза. Девушка принимала лекарства от биполярного расстройства, а поездка по западному побережью должна была помочь ей справиться с ментальными проблемами.

Эти объяснения мало убеждали интернет-детективов, которые даже спустя годы продолжали искать сверхъестественные причины и выдвигать теории заговора. Для этого есть некоторые основания: до сих пор неясно, как девушка самостоятельно оказалась на крыше и смогла забраться на огромный водный резервуар. Почему её тело было найдено без одежды? Почему при вскрытии в крови не обнаружили никаких веществ? Ответы на эти вопросы, вероятно, так и останутся загадкой. Один из полицейских, работавших над делом, рассказал, что в своей практике они часто руководствуются принципом «Бритвы Оккама»: если слышите топот копыт, разумнее предположить, что это лошадь, а не зебра. Этот принцип особенно полезен в эпоху, когда теории заговора множатся по любому поводу.

В 2017 году отель «Сесил» закрылся на реконструкцию, а через четыре года вновь открылся. Однако теперь обычным туристам здесь не остановиться: все 600 номеров сдаются только людям с низкими доходами. Район Skid Row по-прежнему остаётся центром жизни бездомных, и городским властям вряд ли удастся решить эту проблему в ближайшие годы. Это значит, что отель «Сесил» ещё не раз попадёт в криминальную хронику, подтверждая своё звание самого проклятого отеля Америки.

В контексте истории становится ясно, что именно неблагополучные постояльцы стали причиной дурной славы отеля. Никаких призраков или тёмной энергии там не было.

17 декабря 1967 года после завтра позвонил жене и отправился в магазин. Там он купил риманку, арахис и газету «The Australian», где была статья с названием «Премьеру рекомендуется плавать поменьше» ( в сентябре его врач рекомендовал снизить физические нагрузки и ограничить занятия плаваньем и теннисом, статья была посвящена этой информации). Вернувшись домой, Холт начал собираться на барбекю в Пойнт-Непеан и на подводную рыбалку. В 11:15 он с четырьмя спутниками отправилсь в путь. В 12:15 Холт и компания остановились на пляже Чевиот, он плавал на этом пляже и раньше. Несмотря на высокие волны, сильное течение и видимые воронки, Холт не побоялся войти в воду с ним пошел один из его спутников - Алан Стюарт, остальные побоялись заходить в воду. Холт отплыл подальше от берега. Поднялась волна, он скрылся из виду и больше его никто не видел.

После исчезновения Холта Алан Стюарт поехал в военное училище Портси неподалёку, там он вызвал полицию. Началась одна из самых крупных поисковых операции в истории Австралии. В 13:30 три дайвера любителя начали искать Холта подводой. Вскоре к поискам привлекли вертолёты, гидроциклы, полицейских дайверов и две военно-морские команды и учащиеся военного училища. Тело премьер-министра не было найдено. Поиски в последующие дни не принесли успеха тоже.

Официальная версия исчезновения говорит о том, что Гарольд Холт утонул в бурной воде у пляжа Чевиот, не справившись с сильных течением. Были так же сторонники версии о самоубийстве, но поведение Холта за несколько дней до исчезновения исключало эту версию у полицейских, его жена и коллеги так же отвергали любые предположение о самоубийстве.

Ну и куда же без конспирологии:
1) Убийство ЦРУ, что б Холт не вывел Австралию из войны во Вьетнаме
2) Убийство представителем Северного Вьетнама
3) Инсценировка смерти, что бы уйти к любовнице
4) Холт был китайским шпионом и инсценировал смерть, что бы перебраться в Китай на подводной лодке(моя любимая версия)

При написании поста использовались сайты:
ru.wikipedia.org
ru.ruwiki.ru
https://bigpicture.ru/

Всем спасибо!

В штате Нью-Мексико (США) есть автотрасса, короткий участок которой местные жители называют «дорогой в никуда». За последние годы по крайней мере 17 проезжавших по ней человек бесследно исчезли.

Полиция штата и управление по туризму долгое время не желали говорить о пятнадцатикилометровом отрезке шоссе, где таинственно пропадали отдельные водители, а в некоторых случаях и целые семьи. Однако ситуация стала настолько угрожающей, что замалчивать её стало просто невозможно.

«У нас здесь нечто вроде „сухопутного Бермудского треугольника“, - признался один из офицеров полиции. - Дорога буквально проглатывает людей. Она ведёт к горному массиву Сан-Матео, где и заканчивается. Очень многие туристы хотят проехаться по трассе и полюбоваться красивым видом. Но теперь местные жители держатся от неё подальше, да и другим не советуют рисковать. На повороте, перед началом этого таинственного участка, есть небольшое кафе, в котором, прежде чем отправиться в дальнейшее путешествие, перекусывают туристы. Потом они уезжают и… многие больше не возвращаются».

Официантки и повара кафе рассказывают, что к ним иногда приходят посетители с расспросами об исчезнувших друзьях и родственниках. Один такой случай произошёл с целой семьёй из Чикаго - супругами Милли и Томасом Уолдруг и их детьми - сыном Джо и дочерью Лайзой.

«Миссис Уолдруг сказала, что отлучится на полчасика - прокатится по дороге с детьми, пока муж читает газету за чашечкой кофе, - вспоминает владелец кафе. - Она предупредила, что скоро вернётся, но так больше и не появилась».

Многие сыщики, учёные и даже экстрасенсы пытались разгадать тайну исчезновения 17 человек, но все их попытки оказались тщетными. С этой дороги никуда не свернуть, - говорит патрульный Роберт Келли. - Вокруг нет ничего, что могло бы показаться опасным. Такое впечатление, что люди просто растворяются в воздухе…

«Кунсткамера аномалий», Николай Непомнящий, Игорь Винокуров, 1997г.

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!