Источник изображения: криптовалютная биржа StormGain

Это кардинально отличает алгоритмические стейблкоины от централизованных, где ликвидность монеты зависит от объема и качества резервов. Например, Tether вместо обещанных валютных накоплений в долларах США около половины резерва держит в публично нераскрытых ценных бумагах. Это значит, что компания нередко ссуживает стейблкоины в обмен на долговые обязательства. Ранее это уже приводило к скандалам, так в январе 2018 года Tether напечатала токенов на $850 млн для предоставления кредита Bitfinex.

Несмотря на то, что UST является математически сбалансированным стейблкоином, в Terra решили упрочить его положение дополнительным резервом из Bitcoin. На первоначальном этапе компания планирует потратить $3 млрд из собственного фонда, а в долгосрочной перспективе довести резерв до эквивалента в $10 млрд. Сейчас такая покупка сделала бы Terra самым большим публичным держателем Bitcoin, оставив далеко позади MicroStrategy с ее запасом в 125 тыс. BTC ($5,2 млрд).

Источник изображения: coinmarketcap.com

UST осталось набрать менее $0,5 млрд капитализации, чтобы обогнать BUSD и стать третьим по величине стейблкоином. При этом в DeFi блокчейн Terra уже занимает вторую позицию с $19 млрд заблокированных средств, а монета LUNA единственная из ТОП-10 смогла обновить исторический максимум в 2022 году.

Аналитическая группа StormGain

(платформа для торговли, обмена и хранения криптовалюты)

Неожиданный конфуз приключился недавно с вооруженными силами Норвегии. Как пишет издание NRK, в армии возник дефицит нижнего белья!

Отныне все норвежские призывники теперь должны будут возвращать тыловикам свои трусы, носки и, конечно же, бюстгальтеры после окончания военной службы. Если раньше "дембеля" уходили из казарм с нижним бельем, которое им выдали за время службы в армии, то теперь "халява" закончилась.

Причиной столь разительных перемен стала пандемия коронавируса, которая замедлила поставки товаров по всему миру, в том числе и одежды. В результате в Норвегии возник дефицит столь важных предметов гардероба военнослужащих.

- Решение повторно использовать эту часть комплекта поможет нам сэкономить, ведь у нас его слишком мало на складе,— пояснил представитель тыловиков Ханс Мейзингсет. Он же заверил, что "все сданное предыдущим пользователем белье чистится, проходит стирку и тщательно проверяется"

Однако не все оказались в восторге от инициативы командования.

- Острая нехватка снаряжения и одежды потенциально может повлиять на оперативную готовность и, в худшем случае, на безопасность солдат, - заявила Эйрик Шёхелле Эйксунд, занимающаяся тыловыми вопросами.

Речь идет о том, что многим новобранцам может не хватить теплых носков и белья из-за отсутствия нужных размером, что в холодных условиях Норвегии может оказаться фатальным для боеготовности. А представьте солдата с дырявым носком: как такой сможет остановить "русскую угрозу" и защитить НАТО?

(С.)

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!