Посылка очень не хотела покидать город, но её вынудили =)

Заказные - это почтовые карточки, письма, бандероли, мелкие пакеты, которые отправляются только на кассе, оплачиваются марками, присваивается штрих код, отслеживается на всем маршруте. Конверты с литерой D для заказных писем до 20г, если конверт с литерой А или карточка с литерой В, то доклеивается только недостающая сумма, стоимость литеры вычитается из общей суммы.

Ценные - письма, бандероли, посылки, ЕМС. отправляются только на кассе, подаются оператору в открытом виде, присваивается штрих код, обязательная оценка вложения (минимум рубль), можно составить опись вложения (при составлении описи, каждая позиция оценивается отдельно, составляется в двух экземплярах, одна остается у клиента с чеком),отслеживается на всем пути, оплачивается деньгами (в случае если на конверте есть марки или литера А или D то из общей суммы стоимость литеры вычитается), заклеивается по всем швам ( дабы не было доступа к вложению и возможности вскрыть без палева), если объявленная ценность более 10 000р, то отправление должно также быть опломбировано спец пломбами (раньше все ценные ими пломбировались, теперь дефицит сделали ограничение. пломба из разряда хрен без повреждений оторвешь).

Обыкновенные - посылки, ЕМС, отправляются только на кассе, оплачиваются деньгами, присваивается штрих код, отслеживается на всем пути, вложение оценивается в НОЛЬ рублей.

Отправления первого класса - письма, бандероли. оплачиваются от вида (простые, заказные ценные), это такой подвид отправлений которой при обработке отправлений в большом количестве в приоритете, все путают с авиа, это не так просто при получении всяких видов отправлений, первый класс обрабатывается в первую очередь.

Отдельной графой хочу выделить уведомления. Это то что отправляется вместе с почтовым отправлением, к простым отправлениям не крепится. оплачивается как деньгами так и марками бывает простым так и заказным. штрих код совпадает с кодом отправления. Это то что вернется к вам в случае если отправление получат.

Все отправления кроме простых получают на почте только по документу удостоверяющему личность и лично в руки (никаких бабушек, мужей и тп), исключение это судебные письма. Заказные отправления почтальон должен в первый раз принести домой с извещением в котором вы расписываетесь указываете паспортные данные (но редко кто носит).

Теперь разберемся что как отправлять.

Письмо - бумажная продукция до 100г. Документы по типу паспорт, трудовая и тп отправляется в ценных письмах.

Бандероль - бумажная продукция до 2 000г. Исключение только Ценная бандероль первого класса - можно положить товарные вложения до 2 000г

Посылка - любое товарное вложение(не запрещенное) до 20 000г. Международное, то смотрим запрещенные к ввозу в определенную страну товары, также запрещенные для авиаперелетов. Если посылка более 20 000г, то идем в почтовое отделение рядом с вашим ж/д вокзалом, которое размещается в одном здании с сортировочным центром, они принимают посылки побольше))).

ЕМС - все тоже что с посылкой отличие в том что из пункта А в пункт В авиа, а не ж/д. Но ЕМС это какая-то допконтора с курьерами и как то там все через одно место.

мелкий пакет - только международное отправление, товарные вложения как в международной посылке, ограничение по весу до 2 000г.

Каждый вид отправление имеет ограничение по размерам, ширина, высота или максимально одна сторона столько-то сумма сторон столько-то.

П.С. оплата марками, имеется ввиду, что на отправление наклеиваются марки, гасятся КШ(календарный штемпель). Оплата деньгами значит, что ставится только КШ.

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!