Luis Pace - Un Viaje Maravilloso #12
id:

1. T.Markakis - Street Beat (Original Mix) [La Vie D'Artiste Music]
2. T.Markakis - Something Special (Lebedev (RU) Remix) [Rhythm Section]
3. Miguel Migs - So Far (feat. Aya) (Micky More & Andy Tee Remix) [Groove Culture]
4. Romy Black - What I Want (Original Mix) [Souluxe Record Co]
5. Saison - Do You (Original Mix) [Guesthouse Music]
6. Qubiko - U R (Extended Mix) [DFTD]
7. Manuel Kane ft. Morris Revy - Let Her Go (T.Markakis Remix) [Large Music]
8. Mallin - Off My Mind (Extended Mix) [Glasgow Underground]
9. Mallin - Set Me Free (Extended Mix) [Glasgow Underground]
10. Piem, Yamil - The End (Original Mix) [Glasgow Underground]
11. Dubeats, Bondar - Through Changes (Extended Mix) [Glasgow underground]
12. Travis Emmons, Brett Rubin, Trice Be - Grapevine (Original Mix) [Spacedisco Records]
13. Soulboss ft. Tyrone Wiggins - Soul People (Soulboss Original Mix) [Polar Funk]
14. Ann Nesby & DJ Spen - I Feel (Rhemi Remix) [Quantize Recordings]
15. DJ Mark Brickman, Kevin Mckay - Comin' Home Baby (David Penn, KPD Extended Remix) [Glasgow Underground]
16. Javier Penna - I Have A Dream (Original Mix) [In It Together Records]
17. Vincent Caira - 12 Inches (Jason Hosges Remix) [Spacedisco Records]
18. Miki Moto - 3am (Low Steppa Extended Remix) [Defected Records]
19. Dennis Quin & Mr. V - Bouncin' (Extended Mix) [DFTD]
20. Vintage Culture - It Is What It Is feat. Elise LeGrow (Club Mix) [Defected]

@luispace-music
www.instagram.com/lucho.pace/

#sevenkilowatte #DeepHouse #House #Housemusic #Organichouse #tribalhouse #feelgood #Electronic #viral
#Melodic #Djmix #Newmusic #Chill #housemusicdj #luispace #argentina #tucuman #radioshow #djset #djlifestyle #unviajemaravilloso

Ралли «Шелковый путь» проходит с 2009 года. За время существования соревнования гонка проходила по территории России, Китая, Казахстана, Монголии и Туркменистана.

Особое внимание в этом году привлекла команда «КАМАЗ-мастер». Спортивные грузовики и машины технической поддержки вышли на старт с обновленным экстерьером, включающим символику Авито Спецтехники — генерального партнёра команды.

Антон Агальцов, руководитель категории «Продажи» в Авито Спецтехника:

«Мы гордимся партнерством с «КАМАЗ-мастер» в рамках ралли «Шелковый путь», ведь данное событие – это возможность доказать надежность и качество продукции российского автопрома и уровня развития отечественных инженерных решений. Эти инновации впоследствии будут доступны не только спортсменам, но и рядовым пользователям спецтехники, которую всегда можно найти на нашей платформе. Поддержка отечественных производителей спецтехники – один из наших ключевых фокусов и в рамках этой стратегии мы также активно сотрудничаем с Министерством промышленности и торговли РФ, с которым недавно подписали меморандум о поддержке производителей самоходных машин. Подобные шаги в укреплении взаимодействия между нами, другими участниками рынка и государством, помогают совместно развивать отрасль».

Кроме того, в преддверии старта ралли-рейда «Шелковый путь» в июне 2025 года в Москве прошла масштабная совместная экспозиция Авито Спецтехники и легендарной команды «КАМАЗ-мастер». На площади у колеса обозрения «Солнце Москвы» на ВДНХ был выставлен знаменитый спортивный грузовика KAMAZ-43509 в фирменной ливрее, посвящённой 30-летию команды. Именно на нём экипаж Андрея Каргинова одержал победы на ралли «Дакар» и «Золото Кагана» в 2020 году, а также завоевал высшие награды на марафоне «Шелковый путь» в 2018 и 2019 годах. За месяц экспозицию посетили более 500 тысяч москвичей и гостей города.

Команда «КАМАЗ-мастер» также примет участие в ежегодном профильном мероприятии от Авито «Дело спецтехники», где ключевые игроки рынков сельскохозяйственной, дорожно-строительной техники и коммерческого транспорта обсудят состояние индустрии и перспективы ее развития.

Авито Спецтехника в свою очередь продолжит и дальше поддерживать команду на специализированных выставках и мероприятиях, где будет представлена «КАМАЗ-мастер», укрепляя связь между спортивными достижениями, промышленной экспертизой и цифровыми платформами.

Vinicius Castilho - Groove Horizon 02

1- Mick from work - Can Seq (Original Mix) [Daydreamers]
2- NiceBRG & Schime - Csetepaté (Konomo remix) [UNRELEASED]
3- Random Thoughts - Woven (Original Mix) [DeepStitched]
4- Dubtommy - Never to End (Original Mix) [DP-6 Records]
5- Lukea - Escape (Original Mix) [French House Records at]
6- TooRare - Reasons to Fly (Original Mix) [Conceptual]
7- Coral O'Connor - Entropy (Original Mix) [Miscreant]
8- Andrey Djackonda, TooRare - Thanks For Your Attitude (Original Mix) [MixCult Digital]
9- Lola Palmer - Stay (Janeret Remix) [Berg Audio]
10- Origins Of Time, SUBMINIMAL. - Drive (Original Mix) [Magnetic Frequencies]
11- Osman Öz, SUBMINIMAL. - Allure (Original Mix) [Magnetic Frequencies]
12- Millidiu - Beautiful Dawn (Original Mix) [Deck 1264 Records]
13- Thudoor - Soul Soothing (Original Mix) [Tzinah Records]
14- Moss (AR) - Decompress (Original Mix) [Electronic Groove Records]
15- Tidy Daps - Something Brewing (BiGZ & Soire Remix) [Dutchie Music]

Follow Vinicius Castilho:
Instagram: www.instagram.com/_vcastilho_/
Soundcloud: @viniciuscastilho

#sevenkilowatte #DeepHouse #House #Housemusic #Organichouse #tribalhouse #feelgood #Electronic #Melodic #Djmix #Newmusic #Chill #housemusicdj #radioshow #djset

RUTUBE

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!