Решил снять видос. Потому что словами это не передать. Специально ускорил его до 30 сек, чтобы не ждать 8 минут

Смотри: https://dzen.ru/b/aIN8KpERikSI-a8e

Умные гаджеты и сам AI

Все, что связано с искусственным интеллектом, вызывает неподдельный восторг. В Китае активно покупают роботы пылесосы, термостаты, умные колонки, камеры и остальные гаджеты с AI. С появлением DeepSeek популярность этих товаров только выросла.

В 2025 многие пользуются DeepSeek (китайский ChatGPT) во всех сферах жизни. Государство внедряет его во все гражданские отрасли, включая здравоохранение, производство и городскую среду. Кажется, что у каждого в смартфоне есть DeepSeek.

Лабубу

Оригинальный Лабубу на всех не хватает из-за ограниченных коллекций. Поэтому у нас скупают копии Лафуфу.

Все дети с ними и молодежь до 30 лет. У кого-то по две-три на сумке. Классическая серия Labubu the monsters в топе продаж. Главное — успеть купить.

Можно сказать, что Labubu стала культовым героем поп-культуры Китая среди зумеров. Дети постоянно заявляют: «Хочу новую Labubu!»…

Дорогие автомобили

Любой дорогой автомобиль иностранного производства на улице вызывает неподдельный интерес. Все хотят сфотографироваться с Rolls-Royce, Bentley, Maybach, Ferrari.

Так происходит не только из-за внешности автомобиля или его характеристик, но и из-за цены. Купить Rolls-Royce Phantom стоит $850 000. Сумасшедшие деньги за автомобиль.

Дорогой автомобиль — это все еще мерило успешности в Китае. Пока этот тренд не умер.

Электромобили и гибриды

Китайские автомобили с ДВС в Китае не стали хоть сколько-то популярнее.

А вот новые электромобили производителей BYD (Yuan, Han, Qin), Geely (Zeekr, Galaxy), Changan (Deepal, Avatr), Tesla китайского производства, LiXiang пользуются огромной популярностью. Лучше всего покупают бюджетные модели BYD (бренд Seagull) стоимостью до 1 100 000 р. Самый крутой и роскошный китайский электроавтомобиль Nio ET9 (от 8 500 000 р.).

Если китаец не покупает электроавтомобиль, то точно выберет гибрид, а не чистый ДВС китайского производства. Иностранные бренды с ДВС все еще популярнее китайских.  

Высокие люди со светлыми волосами

В Гонконге, Пекине, Шанхае, Гуйлине, Чэнду, Гуанчжоу на иностранцев уже не смотрят с восхищением. Нет такого, что все хотят сфотографиться вместе с вами или просто сфотографировать. Такое поведение может встречаться, но нечасто. Все привыкли к иностранцам, особенно в туристических местах.

В удалении от туристических мест сфотографироваться с иностранцем все еще круто. Будут фотографировать без спросу и делать селфи на фоне, а дети показывать пальцем.

Чем вы красивее (высокий, белый, светлые волосы, с зелеными или голубыми глазами, хорошая фигура), тем чаще можно оказаться у кого-то на фото.

Дети иностранцев

Если ребенок светлый с зелеными или голубыми глазами, то это вызывает восторг. Все хотят потрогать, сфотографировать, что-то подарить… Иногда даже в туристических местах.

В провинции внимания к детям будет гораздо больше, чем к самому красивому взрослому. Дети иностранцев восхитительны.

Русское умение пить

Старшее поколение все еще пытается напоить русского. Или сразу после сделки, особенно если она заключена в ресторане или прямо во время обсуждения, когда традиционное чаепитие уже завершено.

Напоить иностранца байцзю, особенно иностранца с Севера, все еще интересное занятие. А если вы покажите стойкость к алкоголю или заявите о ней, то начнут подносить больше, а тосты говорить чаще. Придется пить на выбывание.

Иностранные вкусняшки

Шоколад, варенье и мёд с орехами — везите. Мы такое любим. Шоколад из России все еще самый вкусный, а настоящее варенье из шишек или морошки восхищает до самого дна банки.

_____________

Канал о жизни в Китае и логистическом бизнесе: NuriProChina

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!