Про матрицы компетенций: часть 2

Во-первых, на мой взгляд время технических специалистов имеет смысл тратить только на те матрицы компетенций, которые будут открыты для сотрудников, а лучше вообще даже вне организации. Во-вторых, если это реально шпаргалка только для эйчара - доплачивайте технарям за участие в составлении (можно не деньгами, если у людей другая мотивация, ну там дополнительный отпуск или на конференцию отправить, но лучше деньгами, т.к. за них можно организовать все остальные поощрения). Все-таки зарплату технарям обычно платят за разгребание бэклога, а не матрицы компетенций.

Ну а если все же случай первый, то вот мое объяснение для технарей, на кой оно все надо:

Есть люди умные и смелые, которые берут и делают, и так становятся программистами, DS, MLE и много кем еще. Если им хочется понять, куда и как дальше развиваться, они спрашивают тех, кто уже прошел путь и составляют себе списочек, что еще поботать. Все. Никаких здоровенных табличек с кучей текста.

А есть люди, которые вместо того, чтобы становиться круче уже сейчас, предпочитают прочитать тонну материалов, сгенерированных эйчарами, методистами, и кем угодно, кроме технических специалистов. Зачем? Очень просто. Чем больше человек "знает" о предмете, тем меньше его страх, и тем комфортнее ему предметом заниматься.

Но вот в чем проблема: то, что пишут технари, надо сразу брать и осмыслять. Ну вот пойти код позапускать, в формулу повтыкать, над графичком посидеть подумать. Это довольно медленно, а хочется быстро так все понять и двигаться в своем познании "осмысленно". Как обмануть свой мозг и победить страх нового и стресс (а стресс это зачастую как раз и есть реакция на новизну)? Конечно заполнить свой мозг кучей простой информации вроде бы по теме. Например, рассказом про то, как область устроена, какие навыки бывают, делением специалистов по типам, знакам зодиака и фазе луны в дату рождения. Вот такую жвачку и представляют собой матрицы компетенций. Они дают забавное чувство безопасности, что у тебя есть карта местности, с которой можно наконец-то побороть стресс и начать ботать, если ты не гениален априори.

Но настоящий подвох в другом! Эти "2 типа людей" это не совсем разные люди. Это как правило один и тот же человек в двух разных режимах: когда есть время и вдохновение что-то поделать (или воля, у кого как), и когда батарейка разряжена. Поэтому как бы обличительно ни звучали мои пассажи про "другой тип людей", это все люди. Возьмите ту область, где вы не крутые сейчас и вы будете счастливы начинать ее ботать с какой-то картой, пусть даже изначально не очень хорошей (потом можно уточнять много раз). Ну и в целом, ценность рефлексии про "а как же оно все устроено" обычно понятна только после этой рефлексии.

Поэтому если в следующий раз вас эйчары или методисты позовут рисовать матрицы компетенций, предложите выложить результат в паблик, и может быть вы поможете многим людям чувствовать себя увереннее в начале своего карьерного пути.

Душевность как метрика рекомендаций

За что особенно уважаю рекомендательную систему Яндекс.Музыки и её разработчиков, так это за периодическое тонкое попадание рекомендашек в сокровенные нотки отечественной души. Жена включила на Алисе музыку под новогоднее настроение, и после пары часов джингл беллсов и лэт ит сноу начинает играть Стекловата «Новый год». Ну кайф же! Мелочь, а как душевно.

Продолжение про опыт использования LLM с выводом формул

Справедливости ради, ChatGPT 5.1 в режиме «подумай подольше» все-таки страшная штука.

Просто чтобы проиллюстрировать степень моего удивления:

1. По идее это ж языковая модель, т.е. прогноз вероятностей токенов (кстати то, как всех от мала до велика научили словам «токен» и «языковая модель» - отдельная тема для рефлексии), поэтому до сих пор сложно поверить в длинные рассуждения о достаточно тонких материях, да еще такие, где можно докопаться к какому-то одному шагу и вести дальше связный диалог.

2. Но ChatGPT не теряется, когда ему пишешь «в твоем выводе вот такой-то формулы (причем посложнее арифметики, с матожиданиями там всякими, градиентами, суммами) есть порочный круг, потому что тут ты упрощаешь выражение под матожиданием, используя свойство X, но свойство X доказываешь для формулы Y, а формулу Y ты получал уже из упрошенного выражения! Причем «упрощенное» выражение это не подобные слагаемые привести, а от матожидания по траектории (последовательности состояний и действий RL агента) переход к матожиданию по одному шагу.

3. При этом далее ChatGPT уверенно этот порочный круг распутывает, объясняет, что вот тут никто меня не заставляет говорить, что я пользуюсь чем-то еще не доказанным, я просто получаю формулу, которая потом совпадет с тем, что мне нужно, и тогда я ей воспользуюсь. А вот тут давай уйдем на более высокий уровень абстракции и докажем из общих свойств условного матожидания, чтобы не было никаких кругов. И в конце-концов моя придирка, которую я бы никогда не подумал, что языковая модель даже «поймет», успешно отработана.

Т.е. ChatGPT применим не только для понимания теорем, формул, их взаимосвязи и задавания точечных вопросов «а эта штука в определении зачем?», «а этот факт как доказать?», но и для решения вполне нетривиальных моментов, вроде порочных кругов в доказательствах. И это просто версия 5.1 Thinking с опцией extended time, но все равно за те же 20 баксов в месяц, не 200.

Я конечно понимаю, что в моем примере ChatGPT героически решил проблему, созданную им же самим. Но в этом плане я, честно говоря, не считаю его чем-то уступающим человеку (как и в прошлой истории с переобувкой) 😁

Шах и мат, Open AI: https://www.gazeta.ru/science/news/2025/12/01/27306619.shtml

История про то, как я довыпендривался

В начале года у нас в MLinside был второй набор на базовый курс ML. В начале был «продающий» вебинар с рассказом про курс, но вот если на первом потоке мы полностью укомплектовали группу на таком вебинаре, то во второй поток - только пару человек (потом еще донабрали, но все равно меньше). Сейчас уже запустилось еще два потока, набор на них нормальный, и я могу рассказать, в чем же было дело.

Во-первых, мы достаточно быстро стартовали второй поток, а людям все же нужно почитать отзывы с прошлых запусков, да и большую часть желающих мы уже собрали в первом. Т.е. слишком часто пробовали запускать с самого начала. Однако в будущем между 3 и 4 запуском курса тоже был небольшой интервал, а все равно обе группы набрались.

Во-вторых, прямо на вебинаре я решил показать серьезность наших намерений следующей гениальной фразой: «Вам не обязательно присоединяться к курсу сейчас, мы пришли на рынок надолго и будем здесь и через год, и вы также сможете присоединиться к будущим потокам. Но те, кто начинают сейчас, уже начнут строить карьеру, а те, кто отложат, просто отстанут от них на это время.»

Ну аудитория меня послушала и не стала присоединяться к курсу, раз можно отложить :) Довыпендривался 😂

В итоге вышел интересный опыт с группой меньшего размера, но о выводах из него я расскажу в другой раз. А «продающие» вебинары я в нашей команде больше не провожу, и группы теперь нормально собираются.

Это считается

Заглянул тут в подкаст «Это считается». Спрашивали в основном про то, как меняется работа ML-щиков, аналитиков, разработчиков и продактов под воздействием AI. Ответил что думаю и что вижу сам, без каких-то на мой взгляд невероятных инсайтов, но кому-то может быть интересно послушать на фоне :)

🎧 Слушать на всех платформах:
Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы