Отличный вариант праздничной закуски!
Нам понадобится:
200г крабовых палочек,
2-3 яйца,
100г сыра,
2-3 ст ложки майонеза.
Все ингредиенты измельчит в блендере, выложить в тарталетка с помощью кондитерского мешка и или шприца в виде розочек. Сверху украсить кукурузой и укропом.
Быстрая, нежная и вкусная закуска готова! Попробуйте, она вам точно понравится и украсит ваш праздничный стол!

Ингредиенты:
«Тарталетки» - 8 шт.;
Свекла (отварная) - 1 шт.;
Сыр - 80 г.;
Изюм - 50 г.;
Майонез - 2 ст.л.;
Соль и чёрный перец - по вкусу;
Чеснок - 1 зубчик;
Гранат - 1 шт.;
Укроп (для подачи).

Тарталетки получаются очень вкусные, но сытные. Такого десерта много не съешь)

📩Эл.почта для связи - VIsInnoy@mail.ru

🔷Теперь все мои выпуски в VK Видео: https://trk.mail.ru/c/ve1d2u6

✅️ТЕСТО ДЛЯ ТАРТАЛЕТОК

Мука - 250 гр

Миндальная мука - 30 гр

Сахарная пудра - 70 гр

Соль - щепотка

Масло сливочное - 110 гр

Яйцо - 1 шт

✅️КАРАМЕЛЬНЫЙ СОУС (получается почти 250 гр, для этого рецепта это много, поэтому можно делать половину порции)

Ряженка - 80 мл

Сливочное масло - 60 гр

Сахар - 100 гр

Мед (любой) - 1 ст.л

Соль - щепотка

Сода - 1/4 ч.л

Ванильный сахар - 1/2 ч.л

✅️ШОКОЛАДНЫЙ ГАНАШ

Горький шоколад - 120 гр

Сливки 33% - 120 мл

✅️АРАХИСОВЫЙ ГАНАШ

Шоколад белый - 150 гр

Сливки 33% - 150 мл

Глюкозный сироп - 8 гр (можно без него)

Арахисовая паста - 50 гр

ПРИГОТОВЛЕНИЕ

Приготовление начинаю с карамели. Смешиваем в сотейнике все ингредиенты, кроме ванилина. Ставим на средний огонь, как только все ингредиенты растопятся и масса закипит (начнет булькать и подниматься) с момента закипания массу нужно варить 7-8 минут. Затем снять с огня, добавить ванильный сахар, перемешать и остудить до комнатной температуры. Для дальнейшего удобства, переливаю в кондитерский мешок и кладу пока в холодильник.

Готовим тесто для тарталеток.

я тесто готовлю при помощи кухонного комбайна, насадкой ножи.

В чашу комбайна отправляю просеянную пшеничную муку и миндальную муку, соль, сахарную пудру и холодное сливочное масло. Пробиваем все, должна получится крошка.

В крошку добавляем яйцо и еще раз пробиваем, как только тесто начнёт собираться в ком, оно готово.

Достаем и раскатываем в пласт, толщиной около 4 мм.

Я буду использовать прямоугольные формы для тарталеток без дна, размером 11.2×7×2. Поэтому формами (как вырубками) вырезаю дно, лишнее тесто убираю, заново его обминаю и также раскатываю.

Края обрезаю так, чтобы получился прямоугольник. Нарезаю на полоски, шире чем бортики формы для тарталеток. Каждую полоску выкладываем вдоль всех четырех сторон формы, чтобы в итоге получилась тарталетка. Делайте длинные полоски, чтобы бока тарталетки были из цельной полоски теста.

Формы с тестом ставим в холодильник на 1 час. Через час достаем из холодильника и лишнее тесто с боков формы обрезаем острым ножом.

Заготовки ставим выпекать при 160 градусах 30 минут (20 минут верх+10 минут верх низ)

Тарталетки перекладываем на решетку и даем остыть до комнатной температуры.

Готовлю арахисовый и шоколадный ганаш.

Для арахисового ганаша в чашу блендера отправляем белый шоколад, арахисовую пасту и глюкозный сироп. Жирные сливки хорошо подогреваем (но не кипятим) и ими заливаем остальные ингредиенты. Пробиваем все погружным блендером до однородной консистенции. Перекладываем в другую емкость, в контакт накрываем пищевой пленкой и для стабилизации ставим в холодильник на 8-9 часов. Поэтому ганаш лучше готовить предварительно.

Также готовлю шоколадный ганаш. Горячими жирными сливками заливаю горький шоколад, пробиваю погружным блендером и убираю в холодильник.

Когда ганаш двух видов стабилизировался, собираю тарталетки.

По краями отсаживаю арахисовый ганаш, в центр карамельный соус и сверху шоколадный ганаш.

Но я бы рекомендовала сверху украсить арахисовым ганашем, а шоколадный ганаш использовать для начинки, так как в моем случае, как делала я, шоколадного ганаша было больше и он перебивал вкус арахисового ганаша. И кстати мне ганаша потребовалось 1.5 порции, поэтому я готовила его больше.

Сочетание шоколада, арахиса и карамели - идеальное, поэтому тарталетки получаются вкусные, и кстати очень сытные))

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!