Я проверил свои вещи, выдохнул и взял сумочку, несколько пассажиров на меня покосились, но не заинтересовались. Я стал осматривать содержимое. А там «Фул хаус»! Деньги, чтобы было понятно всем, на них у нас можно купить 3,5 кг говядины норм такой. Ну, ок. Дальше, студенческий, карта банка без отделений, скидочная из канцелярского магаза и паспорт! Я стиснул зубы и заскулил. Меня стало потряхивать. Хотел отдать водителю, но хз, как он будет решать эту проблему, если будет.

Я вышел на ближайшей. Сел на остановке и закурил. Дело в том, что эта ситуация настолько хорошо накладывалась на мои проблемы, что лучше не куда. Положить находку в карман я не мог. Да, эта фигня ( я про ОКР) имеет физические проявления. У меня начало колотиться сердце, дрожать руки и подкатывать сильная тошнота. Я сидел и смотрел на чужую потерянную вещь в моей руке. Решил вернуться. Там 2 остановки и очень маленькие, в общем с километр. Я дошел до ТЦ, почему-то мне казалось, что девочка Вика, а согласно документам, она Вика, вот прямо под этим ТЦ сидит на лавочке и рыдает в объятиях подружки, да, надежда была, но слабая.

У меня очень хорошая зрительная память, я отлично запоминаю картинку, в отличии от имени, даты и прочего. Вику я помнил, круглая мордашка, бледные, словно разбавленная голубая акварель, глаза, светлые волосы до плеч, белая маечка и темные широкие штаны. Подружка в тёмном. Я решил на удачу пошляться в этом районе. Знаете, сколько по улицам ходит девочек со светлыми волосами в белой майке и темных широких штанах? ДОХРЕНА! Пару раз я гнался за ЛжеВикой и в ответ получал разное.

Я присел на лавку стал думать. Снова распотрошил сумочку. Деньги – нет. Студенческий, я представил, что еду в это учебное заведение, брожу в поисках чего-то, объясняю, что мне нужен телефон вот этой студентки, лето! Это долгий путь. Банковская карта – мимо, паспорт – тоже в молоко (долго и не интересно рассказывать). Я уже подотчаялся и стал подумывать о полиции. Нет, дело не в том, что этому городу нужен новый герой или я хотел каких-то особенных благодарностей или познакомиться. Мне хотелось вернуть находку именно Вике, по моим соображениям, если задействовать полицию, без родителей не обойдется, а зачем им нервы? Мне пришла в голову мысль, про скидочную карту в канцелярском. Я прикинул и прогулялся еще километра полтора в сторону магазина с большим карандашом на входе. Ну как прошелся… меня уже колотит не по-детски, и зубы постукивают. Так работает ОКР, у меня в руках триггер!

Подошел на кассу. Девушка кассир спросила, чем может помочь, я вкратце обрисовал ситуацию, спросил можно ли позвать кого-то старшего и по номеру карты найти телефон владельца, если такой есть и мы позвоним и порадуем Вику! А выглядел я, скорее всего, как человек, за которым гонятся собаки. Девочка-кассир сказала, что сейчас мы сами всё решим, да, номер был и мне его дали. (Думаю, мы что-то нарушили) Карта была зарегистрирована на Юлию с той же фамилией! Мать, решил я.

Я вышел из канцелярского и позвонил. Состояние моё уже оставляло желать лучшего, меня нагребало и голос мой не звучал спокойно и расслаблено. Поздоровался и спросил, есть ли у Юлии дочь Вика. На том конце пауза и встревоженный женский голос, поинтересовался, что я хочу. Я понял, что во времена мошенников и вообще, я смотрюсь странно. Народ привык к звонкам от службы безопасности банков, и прочему. Я засуетился, представился, стал уверять, что всё в порядке и ничего страшного, вот такая ситуация. Если вы мама, (да, мама), позвоните Вике, мы с ней встретимся… (зря я это, вы же понимаете?) На это предложение я получил категорический отказ. Мать предложила мне оставить сумочку в каком-то месте. Я сказал, что сделать этого не могу. Я должен вернуть это лично. (Вот как объяснить, что я попросту задолбаюсь проверять и не смогу отойти. Меня доконает моё расстройство.) Тогда давайте встретимся с вами. Я понимал, что происходящее звучит странно, начал аргументировать своё поведение. Сказал, что понимаю, что для первокурсницы деньги не маленькие и с документами, восстанавливать - возня и вообще… Я сказал, на каком автобусе мы ехали, описал Вику… меня накрывало окончательно. Мать сказала, что перезвонит. Ситуация-бред. А если она вызовет полицию? Туда не пошел я, может пойти она! ХЗ, что сейчас в голове этой женщины? Я присел на ступеньки, прислонился к колоне, поближе к урне, я чувствовал, что меня сейчас вырвет на нервах. Я вспомнил анекдот: «… на хрена я туда полез, я же читать не умею…». Мне казалось, я поседею окончательно, пока дождусь звонка.

Мать перезвонила, скорее всего в это время отвешивала бамбулей растеряше или хз. Сказала, где она работает и предложила встретиться там. Я прогулялся ещё с километр. Меня накрывало качественно!! Мысль, что я могу потерять это чёртову сумочку и недонести до матери, проедала в моём мозгу дырень, как кислота. До места встречи я пришёл уже с плохо меня слушающимися руками и прорыгавшись. Снова позвонил, мне было не просто говорить связно, я «спотыкался», что-то вроде спазма в горле. Я не преувеличиваю. Это так работает и с этим ничего не поделать. Эта вещь доканывала меня, ситуация казалась идиотской и наверно со стороны странной. На хрена я этим занимался? ХЗ, наверно просто по-другому не мог.

Я попросил Юлию взять с собой что-то, чтобы я поверил ей, что она мама Вики. Однако, это было лишним, она была очень похожа на дочь, из потока выходящих и входящих около здания, я сразу её заметил. Она показала паспорт, я в него смотрел и не мог читать, просто виновато кивнул. Поблизости стоял внушительного вида мужчина и рассматривал меня. Мать можно понять, происходит что-то непонятное и я, наверно, кажусь странным. Отдал сумочку, попросил всё проверить. Она просмотрела, сказала, что да, всё на месте, достала из кармана и протянула мне купюру, примерно 10% от суммы, которую я вернул. Мне это показалось забавным. «На кофе…». Я отказался, пояснил, почему меня трясёт и попросил не ругать Вику. Она скептически выслушала, краткое изложение моей проблемы и думаю она меня не поняла. Кивнула, развернулась уйти… Я её догнал, понимал, если не сделаю ЭТО, мне кабзда дома! Я не усну! Я попросил проверить сумочку ещё раз. Она явно уже хотела от меня отделаться. Я сказал, что у меня немного кукуха-того, ещё одна самая последняя просьба… «Мне нужно с вами сфотографироваться!» Она нахмурилась: «Что?» …

Да, у меня есть фото с мамой Вики), как доказательство самому себе, что всё закончилось хорошо.

Что в итоге. Так эта история и финишировала. Избавившись от сумочки, я подуспокоился, для большего эффекта прошелся домой пешком. В общем набегался, как собака бешеная. На хрена, непонятно! Я уже прилично посещаю психолога, психиатра, словом занялся собой. Осваивал некоторые приёмы, дышу делаю паузы, всякая хренотень. В принципе, в обычной жизни мне полегче, но вот с подобным стрессом я не справился или справился, в общем кое как вывез! Сейчас, я в отношениях, не один и у меня есть некое ощущение опоры, тыла и мне полегче, я спокойнее. В сравнении с зимой ощутимо. Из моих знакомых-друзей об этом загоне почти никто не знает, я стараюсь это скрывать, насколько возможно. Меня просто не понимают. Я не обижаюсь.

Пожалуйста не смейтесь с тех, кто дёргает дверь по 158 раз перед уходом, им правда тяжело.

Если интересно, вот похожая ситуация) «Идиотская кража и про ОКР (снова)»

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!