В начале девяностых другой советский, а потом украинский писатель Борис Олейник написал книгу "Князь тьмы". Это он про Горбачёва. В книгу вставил отрерайченный спич Лахновского из "Вечного зова", приписав оный Аллену Даллесу. Отсюда "план Даллеса" и пошёл в "глубинный народ". Следует заметить, ни ЦК КПСС, ни КГБ про сей план никогда ничего не слышали. Иначе бы газета "Правда" упоминала его в передовицах через день.

Отвлёкся от основной темы, по Горчеву, "как профсоюзный Дед Мороз после пятой поздравленной квартиры..."

*  *  *
Оба эпоса Иванова вполне солидные и объёмные, типо, советские деревенские "Саги о Форсайтах".
В "Тени исчезают в полдень" врезались в память имя главного злодея- Устин Акимович и фраза потрясающего артиста советской эпохи Бориса Новикова, исполнявшего в своей биографии роли лиц разных национальностей, включая евреев и татар: "У них своя свадьба, а у нас своя свадьба... И-и-и-х..."

Фразу любил повторять мой одноклассник и однокурсник Кеша...
В начале каждой серии, а фильм вроде семисерийный, звучала песня "Гляжу в озера синие", исполнявшаяся и Людмилой Зыкиной, и Ольгой Воронец, в более близкие нам времена Екатериной Шавриной. В песне есть слова "...Иванами, да Марьями гордилась ты всегда..." и "...меня здесь русским именем когда-то нарекли..."
Музыка Евгения Птичкина, слова Игоря (Гарольда Давидовича) Шаферана (при рождении Шафермана), уроженца города-героя Одессы...

По поводу происхождения Птичкина ничего сказать не могу, разве что вспомнить вопрос, заданный Цилей супругу Моисею Соломоновичу Сталину: "Этот Чонкин еврей?.."
Вот за что ценю евреев, помимо разных шахматных, финансовых и музыкальных способностей, так за их тонкий юмор. Ну, это ж такая фигища в кармане!!!

Кстати, доводилось слышать от русской бабушки на улице когда-то уже давно: "Как хорошо, что детей стали называть исконно русскими именами: Иванами, Мариями..."
Гарольд Давидович переименовался в Игоря, предположу, в начале пятидесятых, когда шла борьба с космополитизмом. Знаю одного Олега до той поры бывшего Альбертом.

Хотя Игорь и Олег имена вовсе не русские. Первый на Руси Игорь- Игорь Рюрикович на самом деле скандинав Ингвар, а его воспитатель и правитель в годы малолетства, который по Пушкину Вещий и собирался "отмстить неразумным хазарам", только не отмстил, а, со слов Гумилева, который Лев, был бит полководцем с доставляющим именем Пейсах, так вот Олег был скандинавом опять же Хельгу. Просто по-русски переиначили на свой лад.
Исконно же русские имена это типа какие-нибудь 3,14@@ослав или @@елюба. У Баркова читайте. А еще, согласно Новгородской летописи, в отчасти мифологичной Невской битве участвовал дружинник по имени Дрочила...
Ну, где-то так...

ИСТОРИЯ ОТ RAZDOLBAEFF`A

Источники: http://hateit.ru/hate/ya-nenavizhu-seks и http://www.hateit.ru/nenavizhu-seks

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!