Мир в настоящее время приближается к исторической развилке как для экономики, так и для всего международного порядка. Об этом заявил в воскресенье премьер-министр Японии Фумио Кисида в новогоднем обращении.
По его словам, в минувшем году "одно за другим происходили" события, которые останутся в истории. В их числе он назвал убийство бывшего японского премьера Синдзо Абэ, кризис на Украине, вспышку омикрон-штамма коронавируса и рост цен из-за энергетического кризиса и рекордного ослабления иены. "Почему такие события продолжают происходить? Я думаю, потому что наш мир в настоящее время приближается к исторической развилке для экономики и международного порядка", - отметил Кисида, пообещав предпринять усилия, чтобы "не стоять на месте" и "преодолеть эту сложную эпоху" общими усилиями.
По оценке премьера, в мире наблюдается самое серьезное обострение ситуации в области безопасности после Второй мировой войны. Поэтому Япония в качестве председателя G7 и непостоянного члена Совета Безопасности ООН будет работать над тем, чтобы "отвергнуть попытки изменить статус-кво при помощи силы и ядерные угрозы".
Кисида пообещал заняться укреплением оборонного потенциала Японии на основе обновленной стратегии национальной безопасности. Этот базовый документ в сфере внешней политики и безопасности обозначил право страны на контрудар в случае нападения, планы получения ракет большей дальности и намерение увеличить оборонные расходы до 2% ВВП по образцу НАТО.
Вместе с тем премьер пообещал уделить должное внимание решению социальных вопросов, повышению рождаемости, противодействию пандемии коронавируса. С этой целью Кисида намерен продвигать свою концепцию "капитализма нового типа", предполагающую обеспечение экономического роста, совместную работу государственного и частного секторов, продвижение зеленых технологий и других инноваций, чтобы "превратить социальные проблемы в двигатели роста". Япония не может "просто откладывать на потом" многие проблемы, накопившиеся после Второй мировой и не решенные до сих пор, заключил Кисида.
Япония в этом году является председателем в Группе семи и в мае проведет ее саммит в Хиросиме.
Венгрия заблокировала пакет помощи от ЕС Украине на €18 млрд
Венгрия воспользовалась правом вето и заблокировала пакет макрофинансовой помощи Евросоюза (ЕС) для Украины на €18 млрд, предложенный Еврокомиссией (ЕК) на 2023 год. Об этом во вторник, 6 декабря, сообщает The Associated Press.
Официальную позицию Будапешта озвучил министр финансов Венгрии Михай Варга, сообщив, что его страна против новой поправки в финансовому законодательству.
-
«Мы не смогли принять пакет помощи, но мы не опустим руки. Наша цель по-прежнему заключается в том, чтобы в начале января приступить к оказанию помощи Украине», — цитирует агентство министра финансов Чехии Збынека Станюры.
Из-за вето остальным 26 странам — членам ЕС потребуется искать возможности для того, чтобы блок смог оказать помощь Украине в январе по общей европейской линии, без участия в этом процессе Венгрии.
2 декабря премьер-министр Венгрии Виктор Орбан заявил, что конфликт на Украине дорого обходится западным странам. По его словам, это связано не только с финансированием армии и восстановлением экономики страны, но и с необходимостью поддерживать функционирование украинского государства.
В связи с этим он заявил, что Венгрия готова оказать Украине помощь на основании двусторонних соглашений, но выступает против общеевропейского кредита на эти цели.
24 ноября сообщалось, что власти Венгрии намерены передать Киеву €187 млн, составляющих долю Венгрии из кредита в размере €18 млрд, который ЕС пообещал предоставить Украине.
9 ноября Еврокомиссия (ЕК) внесла предложение о выделении Украине финансовой помощи в размере €18 млрд в 2023 году. За день до этого о планах выделить €18 млрд сообщил первый заместитель главы ЕК Валдис Домбровскис. По его словам, Украина получит помощь, состоящую из льготных кредитов, на очень выгодных условиях.
8 ноября премьер-министр Венгрии Виктор Орбан заявил, что страна потеряла в этом году из-за санкций Евросоюза (ЕС) против России €10 млрд. Он выразил надежду на то, что экономике страны удастся компенсировать потерю €6 млрд, но оставшаяся часть «ляжет на бюджет тяжким бременем».
(на фото г. Косовска Митровица, Косово и Метохия, Сербия)
05.11.2022 Белград
Единственное требование сербов в Косове и Метохии - это исполнение ранее подписанных соглашений между Белградом и Приштиной.
Такое заявление опубликовала премьер-министр Сербии Ана Брнабич, комментируя решение сербов о выходе из всех институтов власти непризнанного Косова.
"Этим [выходом из всех приштинских институтов власти] наш народ в Косове и Метохии заявил, что он хочет только мира, что он верит в верховенство права и что верит во всех тех партнеров из международного сообщества, которые участвовали в достижении различных соглашений в течение последних лет, прежде всего Брюссельских соглашений как первых соглашений о нормализации, а затем и всех остальных, включая вопрос автомобильных номеров. В своей борьбе за мир, стабильность, верховенство закона и выполнение всех подписанных соглашений у них всегда будет полная поддержка правительства Сербии. <...> Еще раз, единственное, чего они хотят - это исполнения подписанных соглашений, и ничего больше", - цитирует заявление Брнабич газета "Вечерне новости".
Премьер подчеркнула, что параллели "приштинских экстремистов" с ситуацией на Украине и Донбассом "бессвязны и неуместны".
Ранее сербы из Косова и Метохии вышли из всех институтов власти непризнанного Косова. Заявление о выходе из правительства непризнанного Косова подал лидер сербов в крае Горан Ракич, кроме того, о выходе из парламента объявили сербские депутаты, затем об отставке сообщили судьи, а также главы муниципалитетов. Затем сербские руководители полиции прямо во время заседания сняли с себя форму и погоны непризнанного Косова.
Власти Косова приняли решение штрафовать тех, кто не сменил сербские регистрационные знаки, выдавая предупреждения с 1 ноября. Штрафы составят 150€, а гражданам будут даны инструкции по замене сербских номеров на регистрационные знаки непризнанного Косова.
Подобный переходный период продлится до 21 апреля 2023 года, после чего косовская полиция начнет конфискацию автомобилей с сербскими номерными знаками.
Корона Британской империи, или The Неуловимые Срочно в номер! Служба британской контрразведки МИ-5 выявила группу глубоко законспирированных агентов Кремля. Они действовали в высших эшелонах власти Соединенного королевства, осуществляя стратегический саботаж и диверсии, которые наносили существенный урон государству.
Теперь мы можем опубликовать позывные группы Elusive («Неуловимые»): агент Данька, агент Ксанка и агент Цыган. Коварный враг не дремлет — будьте на чеку!
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.
