Джуны, выдыхаем: руководитель Amazon считает, что младшие специалисты получают от ИИ наибольшую выгоду
Вопреки опасениям, что ИИ вытесняет младших разработчиков, Рори Ричардсон, директор по выводу на рынок GenAI в Amazon Web Services, настроена оптимистично. Она считает, что ИИ, наоборот, выравнивает позиции опытных и начинающих специалистов.
Ричардсон сравнивает это с влиянием калькуляторов на работу администраторов баз данных.
Ричардсон подчеркивает, что настоящий риск заключается не в недостатке опыта, а в неспособности адаптироваться:
Вопреки опасениям, что ИИ вытесняет младших разработчиков, Рори Ричардсон, директор по выводу на рынок GenAI в Amazon Web Services, настроена оптимистично. Она считает, что ИИ, наоборот, выравнивает позиции опытных и начинающих специалистов.
Ричардсон сравнивает это с влиянием калькуляторов на работу администраторов баз данных.
«Я думаю, мы увидим тот же сдвиг во всех рабочих процессах в течение следующих двух лет», — отмечает она. «Работа разработчиков, вероятно, тоже изменится: акцент сместится с поддержки и оптимизации старого кода на новые задачи».
Ричардсон подчеркивает, что настоящий риск заключается не в недостатке опыта, а в неспособности адаптироваться:
«Твердость характера, креативность — вот что по-прежнему очень важно, самые человеческие качества», — заключает она.
❤22
Python-разработчик с опытом работы с LLM и Whisper
Удаленно (проектная занятость)
Предстоит: Внедрить разделение аудиопотока по говорящим и корректировку нераспознанных слов (по необходимости); Доработать промпты для выделения ключевых моментов разговора... Узнать подробнее🔵
Удаленно (проектная занятость)
Предстоит: Внедрить разделение аудиопотока по говорящим и корректировку нераспознанных слов (по необходимости); Доработать промпты для выделения ключевых моментов разговора... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Где стоит начать работать?
На недавнем интервью один из инженеров команды OpenAI рассказал, где стоит пройти стажировку молодым специалистам: в стартапе или в крупной компании. Ответ:в обоих!
🔷 К числу преимщуеств работы в крупных технологических компаниях относят: финансовые выгоды, престиж, меньшее давление, больше времени для работы над проектами и обучение разработки ПО на больших масштабах.
🔷 Из плюсом работать в стартапе: опыт программирования ПО с нуля, а также возможность самостоятельно решать сложные задачи, а также получаете представление о том, как работает бизнес.
На недавнем интервью один из инженеров команды OpenAI рассказал, где стоит пройти стажировку молодым специалистам: в стартапе или в крупной компании. Ответ:
«Есть также практические, веские причины пойти в Big Tech. Я бы быстрее получила грин-карту. Мне бы платили в среднем больше. И, к сожалению, реальность такова, что эта роль имеет больший вес. Люди больше рады найму инженером L5 Google, чем L5 из стартапа, особенно если этот стартап не становится успешнее», — добавил инженер.
«Стартапы также дают вам больше ответственности, а также больше шансов существенно повлиять на компанию своей работой. Вы просто получаете больше свободы действий в том, над чем работаете. У вас есть возможность предлагать идеи, которые, по вашему мнению, окажут влияние на бизнес, и реализовывать их», — добавила она.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤17
Подборка открытых вакансий 🔵
Junior/Middle Data Engineer в Иннотех
Удаленно / Офис / Гибрид в Екатеринбурге
Junior DS/ML engineer в Just AI
Удаленно / Офис / Гибрид в Санкт-Петербурге
Middle Data-аналитик в Золотое яблоко
Офис / Гибрид в Екатеринбурге
Middle Аналитик данных в СовкомБанк
Офис в Москве
Senior Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
Junior/Middle Data Engineer в Иннотех
Удаленно / Офис / Гибрид в Екатеринбурге
Junior DS/ML engineer в Just AI
Удаленно / Офис / Гибрид в Санкт-Петербурге
Middle Data-аналитик в Золотое яблоко
Офис / Гибрид в Екатеринбурге
Middle Аналитик данных в СовкомБанк
Офис в Москве
Senior Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Levels.fyi: Средняя зарплата инженера по данным в России составляет 303 053₽.
При этом самые большие зарплаты в Москве - 315.727 рублей, дальше идет Санкт-Петербург с зарплатой в 277.209 рублей.
Однако, если верить Habr, то средняя зарплата специалистов Data Engineer составляет 229 083 рублей.
По данным DreamJob эта цифра еще еще ниже и составляет 208.000 рублей.
При этом самые большие зарплаты в Москве - 315.727 рублей, дальше идет Санкт-Петербург с зарплатой в 277.209 рублей.
Однако, если верить Habr, то средняя зарплата специалистов Data Engineer составляет 229 083 рублей.
По данным DreamJob эта цифра еще еще ниже и составляет 208.000 рублей.
❤20
Middle/Senior Data Scientist в X5 Tech
Предстоит: Участие в разработке моделей для продуктивной среды; Построение модели машинного обучения, улучшать качество прогноза; Аналитика и проверка гипотез... Узнать подробнее🔵
Предстоит: Участие в разработке моделей для продуктивной среды; Построение модели машинного обучения, улучшать качество прогноза; Аналитика и проверка гипотез... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4
Подборка полезных ресурсов для дата-аналитиков
Если вы давно раздумывали о работе в Data Science, то это знак о том, что пора начать❗ Поэтому мы собрали небольшую подборку курсов для Data Analyst:
➖ Курс по Python от Google. Часто в требованиях к вакансии можно встретить знание Python. Обычно за этим кроется знание структур данных и основных библиотек для анализа данных (pandas или numpy).
➖ Туториал по SQL. Любому аналитику по данным не обойтись без знания SQL. В этом курсе вы сможете изучить не только базовые функции, но также ознакомиться с более сложными операциями.
➖ Power BI от Microsoft. Любому дата аналитику следует освоить Power BI. Ведь нужно уметь не только работать с данными, но и уметь их визуализировать.
➖ Статистика и Линейная алгебра. Неважно, дата аналитик вы или мл-инженер, любому специалисту из сферы Data Science не обойтись без знаний математики.
Если вы давно раздумывали о работе в Data Science, то это знак о том, что пора начать
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤13
Подборка открытых вакансий 🔵
Middle Data Scientist (ML + CV) в Wildberries
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве
Senior Data Scientist в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде
Middle LLМ инженер в Сбер
Офис в Москве
Team Lead Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
Middle MLOps Engineer в Магнит Tech
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Краснодаре, Иннополисе
Junior/Middle ML-инженер (CV) в Университет Иннополис
Удаленно / Офис / Гибрид в Иннополисе
Senior Computer Vision Engineer в Атом
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге
Middle Data Scientist (ML + CV) в Wildberries
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве
Senior Data Scientist в Yadro
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде
Middle LLМ инженер в Сбер
Офис в Москве
Team Lead Data Scientist в ЦИАН
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге и Новосибирске
Middle MLOps Engineer в Магнит Tech
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Краснодаре, Иннополисе
Junior/Middle ML-инженер (CV) в Университет Иннополис
Удаленно / Офис / Гибрид в Иннополисе
Senior Computer Vision Engineer в Атом
Удаленно / Офис / Гибрид в Москве, Санкт-Петербурге
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Работодатели в России всё чаще запрашивают пет-проекты 💼
🟦 Как сообщает Газета.Ru, для успешного трудоустройства одного диплома и опыта работы уже недостаточно. Чтобы выделиться среди конкурентов, необходимо иметь в портфолио собственные пет-проекты.
🟦 Компании всё чаще ищут не просто исполнителей, а инициативных и вовлечённых сотрудников. Для этого рекрутеры стали интересоваться личными кейсами кандидатов.
🟦 Считается, что пет-проект позволяет продемонстрировать самостоятельность кандидата и наличие у него реальных навыков. Кроме того, собственные проекты говорят о заинтересованности сотрудника в профессии и в карьерном росте.
В дополнение к этой новости, пет-проекты помогают улучшить ваши навыки и развить креативность. Если в вашем портфолио ещё нет собственных кейсов, стоит задуматься об их создании.
В дополнение к этой новости, пет-проекты помогают улучшить ваши навыки и развить креативность. Если в вашем портфолио ещё нет собственных кейсов, стоит задуматься об их создании.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤24
Senior ML Engineer / Data Scientist в Wisebits
От 4.500€
Удаленно
Предстоит: Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации; Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation; Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов... Узнать подробнее🔵
От 4.500€
Удаленно
Предстоит: Разрабатывать рекомендательные системы: user-item, item-item, кросс-платформенные рекомендации; Исследовать и внедрять стратегии exploration-exploitation; Оптимизировать выдачу на страницах категорий, каналов и тегов... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤8
ML Engineer
От 3.000 до 6.000$
Удаленно
Предстоит: Работать в команде под руководством ML-лида c огромным доказанным опытом в трейдинге; Разрабатывать ML-модели для предсказания динамики изменения цен на ключевых биржах... Узнать подробнее🔵
От 3.000 до 6.000$
Удаленно
Предстоит: Работать в команде под руководством ML-лида c огромным доказанным опытом в трейдинге; Разрабатывать ML-модели для предсказания динамики изменения цен на ключевых биржах... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11
Если вы еще не успели забыть: вчера мы писали о том, что у рекрутеров растет интерес к собственным проектам кандидата, да и помимо рабочих задач, иногда уж очень хочется создать что-то для себя. Тут возникают вопросы, какой проект выбрать и как его правильно указать в резюме?
➖ Первым делом, чтобы выбрать свой проект, необходимо подумать о том, что вам интересно. А если ваши интересы стыкуются с данными, то вы уже сделали первый шаг.
Еще полезно изучить актуальные проблемы. Посмотрите на текущие тренды, исследуйте рынок или интересующую отрасль.
Если у вас совсем нет идей, то подумайте о том, что в вашей рутине работает не так, как вам бы хотелось; что можно было бы улучшить. Кстати, именно так мыслит сооснователь OpenAI - Илья Суцкевер.
➖ После того как вы выбрали свой пет-проект — составьте план с этапами разработки, подумайте над стэком и только после этого приступайте к реализации.
Какими могут быть пет-проекты:
Если вы Data Analytic, то пет-проектом может быть: анализ трендов в любой соцсети. Более узкой темой может стать анализ комментариев под постами в Data Secrets🤭
Data Engineers могут разработать систему, которая собирает и обрабатывает данные о продажах любимой видеоигры в разных регионах. А если вы включите в свой проект анализ аномалий, то дополнительно в систему можно будет прикрутить алерты.
Кейсом для Data Scientist может стать создание модели, которая определяет по фото показатели счетчиков, тут же можно добавить прогнозирование потребления в дальнейшем. Также обратите внимание на области медицины и экологии, многие компании выделяют гранты на исследования в этих областях.
После того как вы создали и протестировали свой проект, его нужно добавить в портфолио. Как это лучше сделать, сейчас расскажем:
1️⃣ Назовите свой проект и кратко напишите, о чем он и что вы делали.
2️⃣ Напишите, какими инструментами и технологиями вы пользовались.
3️⃣ Укажите результаты. Еще очень здорово добавить проблемы, с которыми вы столкнулись, как вы их решали, а также что можно улучшить. Так рекрутер сможет оценить глубину ваших знаний.
Еще полезно изучить актуальные проблемы. Посмотрите на текущие тренды, исследуйте рынок или интересующую отрасль.
Если у вас совсем нет идей, то подумайте о том, что в вашей рутине работает не так, как вам бы хотелось; что можно было бы улучшить. Кстати, именно так мыслит сооснователь OpenAI - Илья Суцкевер.
Какими могут быть пет-проекты:
Если вы Data Analytic, то пет-проектом может быть: анализ трендов в любой соцсети. Более узкой темой может стать анализ комментариев под постами в Data Secrets
Data Engineers могут разработать систему, которая собирает и обрабатывает данные о продажах любимой видеоигры в разных регионах. А если вы включите в свой проект анализ аномалий, то дополнительно в систему можно будет прикрутить алерты.
Кейсом для Data Scientist может стать создание модели, которая определяет по фото показатели счетчиков, тут же можно добавить прогнозирование потребления в дальнейшем. Также обратите внимание на области медицины и экологии, многие компании выделяют гранты на исследования в этих областях.
После того как вы создали и протестировали свой проект, его нужно добавить в портфолио. Как это лучше сделать, сейчас расскажем:
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21
Senior Data Engineer в E-commerce data tech команду PepsiCo
Офис / Гибрид
Чем предстоит заниматься:
• Проектирование и разработка архитектуры и стандартов управления данными;
• Разработка и внедрение процессов для поддержания качества данных (проверки, очистка и стандартизация);
• Оптимизация процессов загрузки, обработки и анализа для повышения скорости и эффективности бизнеса;
• Взаимодействие с командами аналитиков, data science и коллегами из глобальной команды.
Требования:
• Опыт работы в области обработки данных и разработки ETL-пайплайнов;
• Глубокий опыт работы с Spark;
• Опыт работы c облачными платформами будет преимуществом: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP);
• Умение эффективно работать в кросс-функциональной команде;
• Желание развиваться и отслеживать тренды в области обработки данных.
🚀 Откликнуться
Офис / Гибрид
Чем предстоит заниматься:
• Проектирование и разработка архитектуры и стандартов управления данными;
• Разработка и внедрение процессов для поддержания качества данных (проверки, очистка и стандартизация);
• Оптимизация процессов загрузки, обработки и анализа для повышения скорости и эффективности бизнеса;
• Взаимодействие с командами аналитиков, data science и коллегами из глобальной команды.
Требования:
• Опыт работы в области обработки данных и разработки ETL-пайплайнов;
• Глубокий опыт работы с Spark;
• Опыт работы c облачными платформами будет преимуществом: Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud (GCP);
• Умение эффективно работать в кросс-функциональной команде;
• Желание развиваться и отслеживать тренды в области обработки данных.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
Research Engineer / Research Scientist in OpenAI
From 295.000 to 530.000$ + offers equity
San Francisco
What to do: Train and evaluate models with a focus on robustness and monitoring-in-the-loop; Own and pursue innovative solutions to safety and security risks with no clear answer... find out more🔵
From 295.000 to 530.000$ + offers equity
San Francisco
What to do: Train and evaluate models with a focus on robustness and monitoring-in-the-loop; Own and pursue innovative solutions to safety and security risks with no clear answer... find out more
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16
Forbes: с января по апрель 2025 года россияне более 283 тыс. раз указали в резюме, что хотят пройти стажировку. Это на 43% больше, чем за аналогичный период прошлого года.
🟦 Самое популярное направление стажировки — IT, на него приходится каждое пятое резюме стажера.
🟦 29% желающих стажироваться в IT хотят идти в направление разработки, 10% — в аналитику данных, 9% — в тестирование, остальные хотят идти в дизайнеры и системных аналитиков.
🟦 В 2024 году работодатели разместили на hhru около 9200 вакансий на стажировки в IT-индустрии, что на 26% больше, чем в 2023 году.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11
Senior scoring developer в Krediska
От 250.000₽
Удаленно / Гибрид / Офис в Нижнем Новгороде
Предстоит: Анализ источников данных и расширение модели данных по клиенту; Разработка и оптимизация моделей кредитного скоринга; Разработка и оптимизация методологии построения скоринговых моделей... Узнать подробнее🔵
От 250.000₽
Удаленно / Гибрид / Офис в Нижнем Новгороде
Предстоит: Анализ источников данных и расширение модели данных по клиенту; Разработка и оптимизация моделей кредитного скоринга; Разработка и оптимизация методологии построения скоринговых моделей... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
CV Engineer
Гибрид / Офис
Предстоит: Разработка и интеграция системы компьютерного зрения на базе NVIDIA Jetson и высокоскоростных камер (≥750 fps); Программирование и оптимизация кода (Python, OpenCV, YOLO, TensorRT).... Узнать подробнее🔵
Гибрид / Офис
Предстоит: Разработка и интеграция системы компьютерного зрения на базе NVIDIA Jetson и высокоскоростных камер (≥750 fps); Программирование и оптимизация кода (Python, OpenCV, YOLO, TensorRT).... Узнать подробнее
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5
Как написать научную статью так, чтобы ее приняли к публикации. Часть 1 — Заголовок, Рисунок и абстракт.
Наткнулись на гайд, в котором автор раскрывает секреты успешной публикации научных статей. Сам же автор при первом написании одной и той же работы сначала получил среднюю оценку 3 (не допуск к публикации), но после смог поднять до 4,5 баллов и опубликовать свою работу!
Концентрация полезной информации очень велика, так же как и содержание гайда, поэтому сегодня мы расскажем только о том, как правильно оформлять заголовок, самый первый рисунок и абстракт:
По мнению автора, статья состоит из 5 частей: заголовок, рисунок, абстракт, введение и остальная часть статьи. При этом первая страница вашей работы — это 80% документа.
Дело в том, что первая страница — это как бы обложка книги, и, к сожалению, здесь работает правило "встречаем по одежке, провожаем по уму". Поэтому уделите особое внимание первым четырем пунктам: заголовку, абстракту, рисунку и введению. (см. первую картинку в посте)
➡️ Заголовок: Слишком общее название может оттолкнуть. Постарайтесь придумать запоминающееся и конкретное название статьи. Считается, что ученые ценят ясность в выражении того, что вы сделали.
➡️ Рисунок 1: Покажите очевидную ценность на самом первом рисунке. Приведите иллюстрации, которые четко дают понять читателю, что делает работа, без чтения пояснений. Если смотреть на вторую картинку в этом посте, то на первом примере показаны два отдельных сравнения, но связь между ними неясна. Нижний ряд для неспециалиста выглядит как просто совы. А описания к ним длинные и скучные. Поэтому, постарайтесь не увлекаться деталями, укажите только важные моменты четко и емко, а в качестве иллюстрации подбирайте самые презентабельные примеры. Также рекомендуется в описании к рисунку выделять выводы и результаты цветом.
1️⃣ Совет: Так как вы посвятили очень много времени созданию работы, вы можете упустить многие детали. Попробуйте встать на место человека, который первый раз видит вашу статью. Постарайтесь пару дней или недель не притрагиваться к статье и посмотреть на нее свежим взглядом.
2️⃣ Совет: указывайте вывод в подписях к рисунку, потому что так вы:
➖ экономите время читателей, которые пытаются понять, что же вы пытаетесь донести своей работой;
➖ с хорошими подписями можно понять всю статью, просто глядя на картинки и графики. А ведь многие именно так и читают;
➖ ученый-читатель в любом случае скептически относится к вашей статье, поэтому не стоит беспокоиться об "интерпретации".
➡️ Абстракт: классическая ошибка — переходить от общих концепций к вашей теме. Указывайте четко что вы изучаете, ваш вклад (набор данных и модель), вплоть до буквальных описаний конкретных задач (см. третью картинку в посте) Рекомендуется сделать намек на уникальность вашей работы. Так вы позволите читателю статьи увлечься вашей работой. Попробуйте прочитать статьи конференций или статью YOLOv3, чтобы понять как пишутся действительно интересные статьи.
Наткнулись на гайд, в котором автор раскрывает секреты успешной публикации научных статей. Сам же автор при первом написании одной и той же работы сначала получил среднюю оценку 3 (не допуск к публикации), но после смог поднять до 4,5 баллов и опубликовать свою работу!
Концентрация полезной информации очень велика, так же как и содержание гайда, поэтому сегодня мы расскажем только о том, как правильно оформлять заголовок, самый первый рисунок и абстракт:
По мнению автора, статья состоит из 5 частей: заголовок, рисунок, абстракт, введение и остальная часть статьи. При этом первая страница вашей работы — это 80% документа.
Дело в том, что первая страница — это как бы обложка книги, и, к сожалению, здесь работает правило "встречаем по одежке, провожаем по уму". Поэтому уделите особое внимание первым четырем пунктам: заголовку, абстракту, рисунку и введению. (см. первую картинку в посте)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤21