Не знаешь, что ще заклеить, чтобы запилить пост?
Открой подпольную клинику, разори всех стоматологов в округе, заработай первый миллион на бабках, публикуй историю успеха в десяти частях!
Ремонт зубов суперклеем и содой. Скоро в вашем городе.
Из группы GeekPriyut
Ситуация такая. На монитор попали капли суперклея, замечены были в начале июня(когда точно капли не скажу), и часть из них успешно была оттерта димексидом, не сразу, дней через десять, когда руки дошли. Заняло примерно один вечер, остальные капли оставила на потом.
Потом настало, и сейчас я вообще ничего оттереть не могу. Капли меньше тех, которые уже были оттерты, но никак не оттираются, тру часа четыре. Почему так? Могло ли что-то случиться с димексидом? Или трехсесячные капли меньше мм в диаметре уже застаревшими считаются?
Закон суперклея: Независимо от того, как осторожен ты будешь, ты всё равно приклеишь пальцы
Так вышло, что пролил на левую ладонь "Космофен" и пальцы склеились между собой. Чтобы не порвать кожу по неосторожности, попросил забинтовать ладонь и сел искать решение.
В одном из чатов посоветовали размочить кожу в воде. И это действительно помогло, я держал ладонь около часа в тёплой воде, подливая горячую воду из чайника. Когда кожа стала заметно побелевшей, размоченной, стал осторожно разлеплять пальцы и они поддались.
Запомните, пригодится.
На днях меняла я трубку домофона в квартире у родителей, пока они на даче. Пришёл мастер, ковырялся-ковырялся и говорит: "А не найдётся ли у вас супер-клея? Тут в трубке кое-что подклеить нужно." Я пошла искать. Там-сям посмотрела, в шкаф с инструментами заглянула, в коробку с канцеляркой - нашла старый засохший тюбик момента... и мы его с мастером сразу выкинули. А ещё нашла на компьютерном столике какой-то странный малюсенький клей-герметик, вот он на фото.
Покрутила его по-всякому, а открыть не могу. Показала его мастеру, тот тоже его крутил, вертел - не открывается. Руками развел: "Не знаю, как открыть". Я принесла ножницы, отрезала красную тюпку сверху, а там резинка сплошная, т.е. не крышка это. Прочла все мелкие надписи, так сказать досконально изучила преимущества этого клея, но инструкции по вскрытию упаковки не увидела. "Это что-то не то, - подвёл итог мастер. - Ладно, обойдемся." Починил трубку и ушёл.
И тут до меня дошло: муж как-то с прошлой работы сувениры от поставщиков стройматериалов приносил: ручки, брелки, флешки... До сих пор на каких-то запасных ключах мешок с гипсовой смесью висит. Теперь как вижу этот "клей", смех берет. Жаль только попортила немного.
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.
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.
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.
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).
➕ 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.
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.
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.
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.
Реклама ООО «Яндекс», ИНН: 7736207543
