словом можно поранить - а можно убить. можно силой спасти безусловной любви, можно в спину порою такое сказать, что ослепнут от горя и боли глаза.
грех не входит - грех то, что выходит из нас. он струится дождём из доверчивых глаз, позже совестью так одолеет в ночи - в голос вдруг закричишь... но, кричи не кричи,
это жизненный опыт проходит душа, к небу делая первый осознанный шаг - во плоти должен ты научиться опять понимая, прощать... возлюбив, сострадать.
коли мудрость подскажет смолчать - промолчи: дарит сердцу безмолвие в вечность ключи. святость этого дара ничем не нарушь - палача переплавишь в целителя душ.
ты не хочешь взрослеть - и живёшь исключительно прошлым, где в игрушках кровать - и где мама печёт пироги... только времени плеть настигает - уже невозможно вновь глаза закрывать на зеркальные годы-круги.
а они всё бегут, словно волны от камня, что брошен чьей-то твёрдой рукой - и не скрыться от них, не уйти. на земном берегу жить лишь прошлым, пускай и хорошим, принесёт ли покой?.. отпусти же его, отпусти.
пусть оно уплывёт тихой песней - прекрасной, далёкой, оставляя в душе послевкусия светлую грусть. настоящего лёд обжигает, порою жестоко - вы знакомы уже... и хотя ты твердишь наизусть,
что идёшь в никуда, ты попробуй найтись - насладиться тем, что дарит сейчас, этот чистый и радостный миг. да, мелькают года... да, проносятся судьбы и лица - часто ранят, горча... это - опыт. живой, не из книг.
ты не хочешь взрослеть, только мама и папа стареют - всё взаправду, всерьёз... вы особенно стали близки. с каждым годом рассвет и темней, и кровавее тлеет - ждут ожоги от слёз, и уже серебрятся виски.
это путь, что пройти должен каждый - не струсив, не прячась, не пытаясь сбежать в иллюзорную сладкую сеть... ты на этом пути встретишь мудрость, любовь и удачу. о любви рассказать - тем, кто жив - постарайся успеть.
...время так скоротечно... любите друг друга - чтобы после душой не кровить... не рыдать. жизнь по N-ному всех исповедует кругу, лишь немногим даруя небес благодать - торопитесь любить... и своим поспешите самым близким, родным свет сердечный нести: время каждому жёсткий, безжалостный критик на земном - воплощённом и кратком - пути. тайный срок возвращения к звёздам в обитель из гостящих в миру никому не знаком - на какой остановке вдруг выпадет выйти и по лестнице в небо душой босиком побежать, не известно... не хочешь об этом даже думать, но страшно и больно порой накрывает - тогда и спасаешься... светом. только верой и светом... опять. не впервой. торопитесь любить - время так скоротечно!.. сохраняйте любимых в объятьях души: знать нельзя, что тебя ожидает на встречной - поспеши поделиться теплом... поспеши.
...прости меня, Планета - и меня, и всех других, твоё кто топчет тело, за эту бесконечность беспредела, за то, что все живут, тебя кляня - мол, и погода снова никуда, и ветер с ног сбивает, надоело - ведь раньше ты цвела... цвела и пела. теперь же - гром и молнии... беда. несносен человек - и был, и есть - нахлебнику бездушному подобен, что в алчной и глухой, усталой злобе тебя не в состоянии прочесть, услышать и почувствовать, как ты из сил последних стонешь под ногами... безмолвный возопит скорее камень, чем выйдет род людской из темноты невежества и жажды обладать твоими уникальными дарами - прости, что мы, живя в подлунном храме, всё время забываем: ты нам Мать. а Матери терпенье велико - и ждёт она с любовью вразумленья беспечного и глупого творенья, на чьих губах всё сохнет молоко. и ждёт, и ждёт - уже который век - когда сердца откроются для света... прости неблагодарных нас, Планета. ...меня прости - что тоже человек.
...а книга ещё не открыта ничьей из десниц, заветно храня для избранника тайное имя... читающий вспомнит грядущее, зная - отныне он сможет найти это имя средь тысячи лиц.
под должной рукой оживёт судьбоносная ткань: засветятся строки затейливой, чудною вязью - сплетая две жизни в одну вдохновенною связью, стирая меж ними пространства и времени грань.
страницы полны аромата весенних лугов, и, кажется, тесно в их рамках простому сюжету - где счастливы двое, в любви переплывшие Лету и дальше ушедшие... к свету иных берегов.
возьми и прочти - для тебя предназначен рассказ. не бойся поверить мгновенью, что в руки упало - твори эту жизнь, сознавая, как времени мало на то, чтобы сбыться истории... здесь и сейчас.
и ветер земных перемен вдруг подставит плечо, подняв на крыло для любви обнажённую душу... ...и новое чувство сердечные слёзы осушит, забившись в груди так неистово - и горячо.
...перемелется... переплачется... у кого-то - в мечтах останется эта девочка в синем платьице, беззаботная детства странница. далеко ли то время радости неподдельной и светлой, искренней? с каждым годом сильней и яростней ветер солнечный брызжет искрами, незаметно сжигая прошлое... в бесконечности тая мыслями, возвращаюсь во всё хорошее - в синем платьице, что не выцвело, цвета неба и цвета юности - просыпаясь в душе рассветами, разрешает любые трудности память наша - индиго-светлая. память, что неподвластна времени, что растёт на земных реалиях, переменными измереньями бродит чудо в смешных сандалиях - в синем платье небес дыхание, постоянно для всех открытое, допуская нас в кладезь знания - позабытое пережитое.
любовь - не право обладать, не подчинение... не жертва. она - свободы благодать в полёте равных. то блаженство, что познаёт душа, любя, ни с чем земным не соизмерить. ты ждёшь её... она - тебя, когда ты выбор сердцу вверишь - оно одно способно ложь отсечь от истины любую, увидеть свет, что в вечность вхож, рождённый чистым поцелуем, отдать хотеть - не получить: у любящих иная жажда. ...от мироздания ключи найти в себе способен каждый.
Машинное обучение — технология, которая позволяет компьютеру самообучаться и распознавать закономерности. А помогают ему инженеры машинного обучения. Рассказываем, чем они занимаются, какие навыки им нужны и как войти в эту профессию.
Кто такой инженер машинного обучения
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.
1/2
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.
ты вновь не решился промолвить "прощай" и шаг в пустоту сделать первым вперёд... остыл в парных кружках заваренный чай, пока выясняли мы ночь напролёт - которую ночь!.. - кто же прав, а кто нет, ведь каждый никак уступать не хотел. ...а после мы бурно встречали рассвет слиянием душ - и сплетением тел. нас так постоянно - во все времена - то штиль накрывает, то бешеный шквал. себе мы верны - и тебе я верна, куда б ни подался ты и ни позвал - здесь благоразумье стремится к нулю... вчера был далёким - сегодня опять, целуя колени, мне шепчешь: "люблю..." - и я не готова тебя потерять. в экстремумах вмиг постигается жизнь - но раз пригубив настоящую страсть, возможно ли остановиться, скажи?.. я знаю, что нет... можно только пропасть.
