15 лет назад на ТНТ стартовал сериал, который стал настоящим хитом. "Интерны" — история о врачах, их провалах, победах и бесконечных приключениях — покорила миллионы зрителей. За годы показа вышло 278 серий, а герои настолько полюбились публике, что даже сейчас многие вспоминают их с теплотой.

Но что стало с актерами, которые подарили нам столько смеха? Кто продолжил блистать на экране, а кто выбрал совсем другой путь? Давайте вспомним главных героев и узнаем, как они изменились за эти годы.

Дмитрий Шаракоис (Борис Левин) – 39 лет

"Ботаник" с большими амбициями и чувством собственной важности.

Борис Левин — тот самый занудный интерн, который знает все, но при этом вечно попадает в нелепые ситуации. Дмитрий Шаракоис сыграл его так убедительно, что зрители до сих пор ассоциируют актера, именно с этим персонажем.

На момент съемок Дмитрию было 24 года, и "Интерны" стали для него первым крупным успехом. До этого были эпизоды в "Барвихе" и "Сокровище", но настоящая слава пришла именно после роли Левина.

Казалось бы, карьера пошла в гору, но... ремейк "Кавказской пленницы" с Шаракоисом в роли Шурика провалился, и предложений стало меньше. В 2019 году актер уехал в Лондон, где работал официантом и на стройке, но в итоге решил вернуться в Россию. Сейчас он ведет переговоры о съемках в новой комедии – возможно, это будет его второй шанс.

Илья Глинников (Глеб Романенко) – 40 лет

Из интернов – в алтарь.

Глеб – сын Анастасии Кисегач, вечный маменькин сынок, но с добрым сердцем. Илья Глинников, исполнивший эту роль, после сериала снялся в комедии "В спорте только девушки" и нескольких сериалах, но уже пять лет не появляется в кино.

Оказалось, что актер учится на режиссера, а еще... стал глубоко верующим. Он соблюдает посты и подрабатывает алтарником в церкви. В одном из интервью он признался, что ищет новый смысл в жизни, и, возможно, скоро мы увидим его работы уже по другую сторону камеры.

Вадим Демчог (Иван Купитман) – 62 года

От любителя выпить – к психологу и телеведущему.

Купитман – харизматичный, хитрый и вечно подвыпивший врач, которого обожали зрители. Вадим Демчог (настоящая фамилия – Меньших) после "Интернов" сыграл еще пару заметных ролей, но в последние годы почти не снимается.

Зато он преподает, ведет передачу "Выживалити" на "Пятнице" и... защитил диссертацию по психологии. Зачем актеру ученая степень? Сам Демчог говорит, что театр и психология – очень близкие сферы, и новые знания помогают ему в работе.

Светлана Пермякова (Любовь Скрябина) – 53 года

От КВН до "Кругосветки".

Старшая медсестра Скрябина – резкая, но добрая – запомнилась всем. Светлана Пермякова начинала в КВН (команда "Парма"), потом работала на радио, а после "Интернов" перешла на телевидение.

Сейчас она ведет программу "Кругосветка" на канале "360".

Яна Гурьянова (Полина Ульянова) – 37 лет

Беременная на съемках и счастливая в театре.

Яна заменила Кристину Асмус в роли Полины, причем снималась, будучи беременной – сразу после окончания съемок родила дочь.

После сериала она играла в мелодрамах, но сейчас сосредоточилась на театре ("Практика"). Ее муж – успешный финансист, так что актриса может выбирать роли по душе.

Один Байрон (Фил Ричардс) – 40 лет

Американец, который уехал в Берлин.

Фил – тот самый "американец по обмену", который вечно путал русские слова. Настоящий актер, Один Байрон, действительно приехал из США, учился в Школе-студии МХАТ, играл в "Сатириконе", а потом... стал шеф-поваром!

Правда, ненадолго – он вернулся в актерскую профессию, снялся в "Содержанках-2", а сейчас живет в Германии.

"Интерны" остались в прошлом, но их герои – по-прежнему с нами. Кто-то продолжает радовать нас новыми ролями, кто-то нашел себя вне кино, но одно точно – этот сериал навсегда останется частью нашей приятной ностальгии.

Ребят, спасибо, что дочитали до конца. Очень признателен всем тем, кто делится моими статьями, ставит лайки и оставляет комментарии. Я всегда только «ЗА» конструктивную критику или оправданные замечания. Благодаря этому, становлюсь лучше и лучше с каждым разом.

Вы также всегда можете поддержать автора канала (исключительно по вашему желанию и порыву

Также буду рад, если присоединитесь к нашему уютному сообществу, где мы обсуждаем великих людей прошлого, делимся интересными фактами и эпизодами из их жизни

➡️ Сообщество

Всем добра и тепла, до скорых встреч❤️

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!