Сегодня был мой последний день в Амазоне. Bittersweet but excited about what’s next

Great talk from Prof. Kamilov

https://youtu.be/fGuLlFGI2D8?si=BQ1pXX5LfL5E6O40

Отдых от работы не проходит зря, с другом опубликовали препринт идеи которая пришла в голову.

AI-агенты всё чаще сами пишут себе инструменты и копят их в библиотеку. Но оценивают их только по тому, решили ли задачу. Это как судить разработчика только по "запустилось или нет", игнорируя repeated patterns, regressions и tech debt.

Мы сделали бенчмарк который смотрит на качество самой библиотеки. Главный вывод: системы с почти одинаковым результатом (63–68%) отличаются по качеству кода на 18%. Стандартные метрики эту разницу не видят.

Зачем это нужно: если агенты начнут массово генерить код в продакшене, нужно понимать не только "работает ли", но и насколько этот код поддерживаем и безопасен.

https://arxiv.org/abs/2604.00392

I just spent my whole evening fixing BTS' "Into the Sun" from ARIRANG because the vocoder on V and Jungkook's vocals was driving me crazy.

Basically what I did: downloaded the song, separated vocals from instrumentals with AI (Demucs), then used RVC (Retrieval-based Voice Conversion). It's an AI tool that converts one voice into another while keeping the melody and timing. so I found trained voice models for V, Jungkook, Jimin and Jin, ran the isolated vocals through each model which basically re-synthesizes the singing in their natural voice without the vocoder effect. Had to go frame by frame through a color coded lyrics video just to figure out who sings when so i could apply the right model to the right parts. Then blended the AI vocals with the originals and mixed everything back with the instrumentals.

The result is not bad, but still has a bit of robotic voice 🤖

You can play around here:
https://colab.research.google.com/drive/1WerUDMvfZmcwqeEwHTcccBP2NV6gtU9N?usp=sharing

Вчера сделал hard launch в Линкедине о том, где начал работать. К сожалению, больше ничего про работу говорить не могу

I keep seeing YouTube videos from laid-off software engineers, seniors with 10+ years, talking about how the field is dying, how coding doesn't bring joy anymore. If you loved the craft of coding, the problem solving, digging into edge cases, writing clean solutions, AI has taken a lot of that away.

But I don't think the industry is dying. I think it's splitting into two subtypes.

There's one type of engineer whose joy came from the process of writing code, where code itself was the output. For them, yeah, this feels like the end. Then there's another type who thinks more like a product owner, where code was never the point, the product was. They care about what gets built, not how, and for these people AI isn't a threat, it's what makes them faster.

Be an owner, not just a coder.

Continuing on that, if you’re a new grad at a Big Tech company (and I’m speaking from my experience at Amazon), it’s extremely hard to be a product owner. You won’t have the reputation or skills when you join. Product owners are usually Principals, Senior engineers, and a minority of mid-level engineers who can shape the product vision, lead development, and explore unknowns. Everyone else is responsible for smaller components where the decisions are already made, and in the era of AI that basically comes down to passing a spec to an LLM and letting it code for you.

I got lucky because I joined Amazon at a pretty chaotic time. I was on 4 different teams and products in the span of 2 years, which sounds bad on paper, but it meant I got thrown into situations where things weren’t figured out yet. No clear ownership, no established hierarchy, just problems that needed solving. That’s where I got the chance to actually own a product, and it taught me more than any stable well-structured team would have.

So if you’re early in your career, I’d recommend either joining a chaotic Big Tech team that doesn’t have its hierarchy figured out yet, or going to a smaller company like a startup where you can wear many hats and actually shape what gets built.

Сейчас делаем roadtrip по Аризоне. Пока ехали из Flagstaff в Page, мы проезжали через Navajo Nation. В этой местности живут индейцы племени навахо и это их полу автономная территория.

Самое странное здесь —время. Формально вся Аризона живёт в одном часовом поясе (Mountain Time), но штат не переходит на летнее время, а резервация навахо переходит. Поэтому летом часы у них показывают на час больше, чем в Page и Flagstaff: едешь почти по одной долготе, и всё равно дважды меняешь время.

А внутри Navajo Nation есть ещё резервация Hopi, которая летнее время, как и остальная Аризона, не соблюдает. Получается часовой «бублик»: остров одного времени внутри острова другого.

Домик в котором мы жили рядом с Grand Canyon, по сути по среди пустыни. Посмотрел на Zillow, что рядом участки продают за $12-15к. Проблема в том, что ни водопровод, ни электричество не проведены, поэтому особо спроса нет. Но вот такой домик оборудован довольно хорошо.

Horseshoe Bend 🧲– рядом с Page. Кстати здесь протекает Colorado River

Когда выезжаю на отдых, появляется время сюда писать. В целом, хотелось бы больше делиться здесь, но в последнее время вне рабочего времени у меня много FOMO induced by AI Psychosis😂. Если объяснять простыми словами — мне хочется много чего успеть сделать, и благодаря ИИ успеваю все эти вещи сделать. Из-за этого начинается цикл зависимости, когда я начинаю работать над какой-то идеей, насколько глупой она бы не была.

Что ещё хуже — так это то, что я окружен такими-же людьми в моей компании, и мы ещё делимся друг с другом обо всем связанным с ИИ.

Это меня подталкивает на мысль, что я живу в большом пузыре. В хедж фонде мы трекаем сколько каждый сотрудник использует токенов $$$ для LLM. Посмотрев на свой usage с момента когда я присоединился (Апрель 2026), я офигел. Не буду называть точную цифру, но это десятки тысяч долларов. И если проанализировать моё использование, то оно оправдывается на все 100%. В день, я наверное работаю над 4-5 фичами параллельно, причем не связанных друг с другом. Фичу на которую ушел бы месяц, я закрываю за 1-2 дня.

Из-за этого, часто появляется мысль, что я просто meat proxy, который вбивает промпт из одной модели в другую. Несомненно, я всегда перепроверяю что пишет ИИ — часто при нехватке нужной информации модели начинают "съедать" элементы из логической цепи, где на первый взгляд анализ похож на правду, но в реалии с полным объемом фактов, не имеет никакого смысла. Но к примеру, когда мне приходит PR/code review на рассмотрение, я просто отправляю ИИ агента. Компания потеряет больше денег на то, что мой коллега будет ждать моей ручной проверки кода, чем токены которые потратит ИИ агент на проверку.

Немного отходя от темы, но ближе к тому, чем я занимаюсь вне работы — это рисерч. В основном для того, чтобы не стать реальным meat proxy.

Недавно, нашу статью приняли на KDD Workshop on Evaluation and Trustworthiness of Agentic AI (KDD 2026): https://kdd-eval-workshop.github.io/agenticai-evaluation-kdd2026/assets/papers/60_How_Much_Coordination_Gain_.pdf
Воркшоп и конференция проходят в Jeju, South Korea, но к сожалению мы не смогли поехать.

Сейчас я в процессе над другой статьёй, которая будет extension статьи над которой я работал на бакалавре.

Кстати, чтобы заниматься рисерчем даже вне работы, в хедж-фонде нужно проходить внутреннюю compliance-процедуру.

My first substack 🫪

https://alibekkaliyev.substack.com/p/ai-is-not-one-big-bet-on-llms