...а с вызова пожарных на разгорающуюся машину. Владельцу очень повезло, что ПЧ находится рядом, а ущерб, глядя я по-быстрому, кажется совсем небольшим:
(относительно того, чего обычно бывает с авто)
Называется, увидел весь этот кипиш ещё из окна...
Если приглядеться, по центру кадра виднеется красно-белое пятно вышеупомянутых событий
Ну, вы поняли:
На этом всё, спасибо за внимание! Всем добра и мира :з
Сотрудники ГУ МЧС по Санкт-Петербургу поделились судьбой спасенного с пожара в Парголово крохотного котенка. Малыш-уголек нашел свой дом и обрел любящую хозяйку. Хвостатого забрала к себе диспетчер Службы оперативного оповещения-01 Петербурга.
Оказалось, что спасенный котенок - девочка. Счастливицу диспетчер назвала Ласточкой.
Перед тем как отдать котенка хозяйке, пожарные отмыли Ласточку от сажи, привели в чувства и накормили. Позже кроху показали ветеринарам. После осмотра и необходимых манипуляций котенка отпустили в новый дом.
Пол года назад таксую г. Ангарск, ночь, подъезжаем с клиенткой к частному дому, а там веранда вспыхнула, видимо короткое замыкание, подбегаем к дому а там уже не войти, на минуту проскочило в голове - забежать через огонь, затем геройство засунул подальше, решил вызвать пожарных и одновременно побежал с девушкой долбиться в окна - будить тех кто в доме, через пару минут в окно вылез парень, их мама и собака и буквально сразу же из окон повалил чёрный дым и огонь, т.е счёт шёл на секунды, дом сгорел за 5 минут. Помог спасти лексус из пристроенного к дому гаража, всячески помогал в дальнейшем. Дал свой телефон этим людям на всякий случай позвонив со своего.
Мораль всей истории такова:
1. Пожарные звонок принимают оказывается не сразу - начинается череда всевозможных вопросов, в панике, суете и шуме от пожара приходится переспрашивать по нескольку раз, те тоже не слышат, дурацкие вопросы - вы кто, как вас зовут и пр. чушь, я им адрес кричу, а они мне как вас зовут, засуетились только когда сказал, что дети горят (после пожара мне звонили и строгим тоном спрашивали, почему я их обманул и там небыло детей) Для меня это было странным, т.к счёт идёт на минуты
2. Дома отделанные современыми материалами сгорают просто мгновенно и людям стоит позаботиться о безопасности, поменять проводку, счётчики, убрать лишнюю нагрузку с сетей, обзавестись огнетушителями и пр.
3. Стеклопакеты разбить руками и какой то деревянной палкой быстро -невозможно
4. Я провел на этом пожаре 30 минут, с первых минут активно включился в процесс, вызвал пожарных, долбил окна, вскрывали гараж, рвал вариатор на своей новой хонде и замял бампер, когда тросом вытаскивали лексус, вытаскивая из гаража, разбил в процессе колено и все руки в кровь, разорвал новые штаны и трос -все таки вытащили! По итогу ребята, даже спасибо никто не сказал! Не на месте, ни после! Не то, что я прям ждал это спасибо, да и в таких историях я первый раз, но, это по человечески меня удивило, для себя я этот урок конечно усвоил - т.к люди, которые не могут обеспечить свою пожарную безопасность, у кого всё на авось, да и так сойдёт, то им и на других также плевать с большой колокольни - и почему я должен рискуя своей жизнью спасать этих безответственных людей в случае ЧП?
Повторись подобная ситуация, буду действовать хладнокровно, не допуская лишних рисков для своей жизни - про которую скорее всего все забудут ровно сразу же, в случае смерти, кроме родных конечно
Это была самая горячая вечеринка в клубе пожарников в 1987 году. Все танцевали и веселились, а я как всегда пытался произвести впечатление на девушек. Внезапно, я почувствовал, что что-то не так с моим животом. Я попытался сдержаться, но увы, не смог. Я обосрался прямо на танцполе!
Вокруг меня все замерли в ужасе, а я стоял в центре внимания, как главный герой фильма ужасов. Я пытался спрятать свою неудачу, но запах был слишком сильным. Все начали отступать от меня, как от бедолаги с болезненной газовой атакой.
Но я не сдался. Я решил продолжить танцевать, притворяясь, что ничего не произошло. Хотя на самом деле, я был уже готов прыгнуть в любую кабинку и прятаться там до конца жизни.
Но тут произошло чудо. Один из пожарников подошел ко мне и сказал: "Ты знаешь, я всегда мечтал о том, чтобы на танцах пожарников был настоящий пожар. Спасибо, что исполнил мою мечту!"
Все вокруг разразились смехом, включая меня. Мы просто не могли остановиться. Я понял, что это была самая забавная история из всей моей жизни. И я больше не стеснялся рассказывать ее каждому, кто хотел услышать.
Так что, друзья мои, не бойтесь быть смешными и неудачными. В конце концов, это может стать самой забавной историей в вашей жизни.
Работаю пожарным в Московской области и это крик души в сторону автомобилистов данного региона, да и к остальным автолюбителям нашей необъятной тоже.
Уважаемые, вас учили в автошколе, что технику со спецсигналами нужно пропускать или вы упустили этот момент? Каждый вызов мы сталкиваемся с тем, что люди даже по зеркалам не смотрят и не видят здоровенный красный камаз позади себя! В момент прохождения перекрёстков, при повороте или развороте тоже всем глубоко пофиг. "У меня горит зелёный, я тороплюсь, а вы постойте, вас кто-нибудь другой пропустит"
Не будьте такими безответственными, начинайте с себя, не надейтесь и не ждите, что кто-то другой из потока должен будет уступить пожарной машине вместо вас.
Кто-то скажет, что у нас дороги узкие, кругом отбойники и крутые обочины, а водители все хорошие и не виноваты. "Не мы такие, а дороги". Да, местами есть такие участки, но это исключения.
С забитыми автотранспортом дворами уже все смирились, даже мы, но не паркуйте машины на люки под которыми находятся гидранты. Это очень важно!
Знаю, что есть те кто из принципа не пропускает скорые, потому что на них возят "богатых в аэропорт" , но открою вам секрет, что пожарная машина это точно не такси с мигалками, поэтому не пытайтесь проводить такую аналогию.
Желаю всем не сталкиваться с бедой под названием пожар, а всем коллегам сухих рукавов!
P. S. Если кому-то интересна пожарная тематика, жизнь пожарных изнутри, то подписывайтесь. По мере возможности буду выкладывать истории с происшествий, посты о пожарной технике, тактике и многое другое.
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.
Пожарные после ликвидации пожара возникшего в следствии теракта в подземном переходе под Пушкинской площадью, ведущем на станции метро «Пушкинская», «Тверская» и «Чеховская». Жертвами теракта стали 13 человек, пострадали 118 человек. . 8 августа 2000 года.
