Давненько я не появлялся на конференциях.
Завтра буду выступать на Онлайн-диагностике 25, поговорим об автономном ИИ в медицине.

Агенты
Для того, чтобы принимать любые решения - необходимо понимать имеющийся у тебя инструментарий. Это актуально для всех людей, но как оказывается уже и не только людей.
Современные подходы в ML, которые в первую очередь опираются на обобщающую способность LLM, меняют ландшафт продуктовых идей до неузнаваемости.
А если это мощный инструмент, который меняет рынок, то значит пора для тех моих читателей, которые еще пока не особо в курсе дела, раскрыть тему ИИ-Агентов.

Пост достаточно обзорный, с раскрытием общих принципов и идей, но даже если вы в теме - загляните в статью, в конце есть неплохие актуальные ссылки.

И раз уж я заговорил про рынок, которым вертят сейчас LLM, то далее у меня по планам обзор клевых стартапов, которые нестандартно применили языковые модели и стрельнули.
Так что оставайтесь со мной и зовите своих знакомых! И да, вас уже 200 человек, спасибо вам за поддержку!

А вот и сам пост про агентов!

P.S. Только я достиг 200 подписчиков, как сразу рекламу в этом посте у меня приобрел канал эйай ньюз, но канал крутой, упомянуть только в радость (ну вы и так все его читаете, что мне вам рассказывать).

@lechim_ai

Vibe-coding
Людям свойственно оправдывать свои действия, поэтому все 6 лет пребывания на ВМК МГУ я объяснял себе зачем я это делаю. Иногда я встречал людей с ФКН и тогда этот маховик запускался еще сильнее. Ты получаешь Фундаментальное образование говорил я себе. И с каждым годом я начинаю все лучше понимать, что это значит.

Мир все активнее начал говорить о vibe-coding, раньше мы делали и не знали что, теперь Карпатый дал этому "официальное" название. Сие лучше всего опишет цитата автора термина:

Существует новый вид программирования, который я называю "vibe coding", когда вы полностью отдаётесь вибрациям, принимаете экспоненциальный рост и забываете, что код вообще существует.

Если коротко - написание кода с использованием возможностей языковых моделей: от вас естественный язык, от модели язык программирования.
Подробнее о плюсах и минусах подхода можно почитать тут. А еще из этого же канала я узнал, что в нашем мире уже есть аероциклы. Мир, я не успеваю за тобой.

Понятие впервые было упомянуто в феврале 2025 года и мне стало интересно, что происходит в сообществе. Безусловно, в первую очередь, интересно какое влияние вайбование оказывает на рынок. Вот к чему меня привел мой ресерч.
AI-сотрудники:
Сундар Пичаи (Google):

«Более четверти кода в Google — теперь AI-generated».

Сатья Наделла (Microsoft):

«20–30% кода внутри Microsoft написаны AI» (цель — 95% к 2030 году).

Тут ничего и не добавишь. Если 30% кода ты генерируешь, и ты сможешь на дебаг и код-ревью тратить в 2 раза меньше времени, тогда ты можешь работать на 15% быстрее, или нанимать на 15% меньше сотрудников. Неделю назад вышла полноценная статья с эффектами. Короткий вывод - может и ускоряемся, но начинаем фрустрировать.
Стартапы:
Со слов YC сейчас 25% представленных у них компаний имеют кодовую базу на 95% сгенерированную ИИ.
Очередную волну хайпа получают no-code, low-code предложения. Например компания Supabase неделю назад подняла очередные $200 млн, позиционируя себя как сервис для "vibe database management".
Проверка гипотез выходит на абсолютно новый уровень. Сейчас любую идею можно собрать на коленке, оценить спрос, а потом уже решить идти ли туда. Появляется все больше компаний из одного предпринимателя, которые питчат не только идею продукта, но показывают и сам прототип, который собрали на выходных под ручку с LLM-based технологиями.
Я - юрист?
Сэм Альтман (OpenAI):

Инженерия будет выглядеть совсем по-другому к концу 2025 года — меньше обычных программистов, больше архитекторов.

Марк Цукерберг (Meta):

ИИ заменит миддл-инженеров — рутинный код будет автоматизирован.

Удивительно, как резко все меняется, еще вчера тру кодер это безбедная старость, а сейчас намечается тенденция стать фонарщиком.

К чему я это все. Я однажды осознал, что мои главные харды - это софты и умение решать задачи. Не python. И даже не достаточно глубокое знание того, что происходит с машинным обучением. В такие моменты начинаешь понимать, что такое фундаментальные знания, и что мне давали хорошая школа и университет. Поэтому я все скептичнее отношусь к понятию "прикладные знания" - все время есть риск, что скоро прикладывать будет некуда.

Что тут скрывать - я сам недавно навайбкодил небольшой внутренний продукт, у нас в компании активно распространяется Cursor - это правда становится новой реальностью и для небольших компаний, не только для FAANG.

P.S. У моего товарища 3 мая будет проходить открытый Vibe Coding workshop - доходчиво расскажет про инструменты и как начать клепать задачки, если вам интересно, то подробности тут.

@lechim_ai

Opensource
Корпорации всегда ходят по грани между 10-страничным NDA и opensource. Компании ведут свои блоги, выкладывают внутренние фреймворки, датасеты, модели, и в тот же момент штрафуют своих сотрудников за случайно брошенную фразу о том, какой именно кофе у них на кухне. Я никогда не понимал, где проходит эта грань, но сегодня хочется поговорить не о моей безграмотности, а о том, зачем вообще эту грань искать и для чего существует opensource, по моим ощущениям.
Достаточно очевидные плюсы:
1. Формирование стандартов
Знаете ли вы, что Pytorch - разработка компании Meta? Ребята буквально сделали фреймворк, которым начал пользоваться весь мир. Выгода понятна: чем больше людей в мире использует ваши технологии, тем больше вы сможете переиспользовать наработок у себя внутри, а также, все приходящие сотрудники будут уже подготовлены к вашей инфраструктуре.
2. Имидж
Классным является то, что для opensource не существует географии, вы можете стать известны мировому сообществу, даже если вы еще не пытались выходить на зарубежный рынок. Если вы делитесь крутым инструментом - вы становитесь цитируемы, а значит к вам хотят устраиваться сотрудники, вам хотят инвесторы нести деньги, вас хотят заказчики. Чуть преувеличенно, но зачем нужна работа на имидж и так всем понятно.
3. Поиск багов
Люди очень любят делиться замечаниями. Обнародовав свои разработки вы можете "сэкономить" на тестировщиках. Фреймворк допишется, лики в данных найдутся, список как хакнуть модель будет предоставлен - все благодаря сообществу, которому вы даже не платите.
Менее очевидные плюсы:
1. Инвестиция
Кажется, что этот подход актуален для более крупных компаний. Бигтех делится технологией, которую сложно разработать малому бизнесу. Далее формируется большое количество стартапов, которые берут эту технологию в качестве центральной. Большая часть умирает (у стартапов так всегда), но далее авторы технологии возвращаются и скупают подобные стартапы или просто нанимают команду (хороший пример - Stability с их Stable Diffusion). Получаются такие проекты на аутсорсе. Можно инвестировать деньги ради новых идей, а можно технологии (ну другая форма денег) ради идей.
2. Стратегическое оружие
Иногда opensource это борьба с монополизацией рынка. Появление LLaMA - это буквально ответ закрытой политике OpenAI, полностью захватившей рынок в конце 2022 года. Тем самым подрывается уникальность коммерческих предложений, люди не обязаны сидеть на крючке одной экосистемы.
3. Продавай недвижимость, а не чизбургеры
Google открывал в своей время TensorFlow для того, чтобы повысить спрос на свои облачные сервисы, такой подход распространен и на нашем рынке. Стимулирование вашего рынка стимулирует количество денег на нем, которые в конечном итоге идут к вам в карман.

Есть и другие плюсы для компании контрибьютить в opensource, сегодня хотел выделить именно эти. Скажу по секрету, мы в Третьем Мнении тоже сейчас движемся в этом направлении. Конечно, всегда нужно здраво взвешивать, чем ты делишься с сообществом, а значит и с конкурентами, но в целом мне лично очень импонирует коллаборативный подход. А также хочется выстраивать команду так, чтобы даже в случае полной открытости — когда вы делитесь всеми наработками — вы оставались на два шага впереди остальных.

P.S. Хочу начать разбавлять мои лонгриды репостами/новостями и лайфстайлом, было бы это вам интересно - поделитесь мыслями. Пока я зажат вокруг одного формата, кажется его можно оживить, еще и повысив регулярность контента.

@lechim_ai

Собеседования
Сейчас у меня в отделе идет активный найм. Мы на сегодняшний день разрослись, и наша команда людей, которым мы доверяем проведение собеседований, тоже сильно выросла. Но безусловно, я все равно прихожу на финальный этап, чтобы в первую очередь оценить то, на сколько по моим ощущениям человек подходит нам по, не побоюсь этого слова, вайбу.
Хочу поделиться некоторыми мыслями, которые меня посещают в этот период.

Мне очень нравятся собеседования
1. Это способ раздвинуть шоры, очередной раз вспомнить, что не у всех так, как у вас. Очень здорово, когда человек способен интересно рассказать про свой опыт. Ты вспоминаешь, что стек может быть другой, инфраструктура другая, что подходы к решению точно такой же задачи, как у вас, могут отличаться на 180 градусов.
2. Это способ привести свои знания в порядок. Что-то спрашивать можно только если ты сам отлично в этом разбираешься. Даже самые базовые вещи со временем начинают забываться. Период собеседований - это отличный повод вернуть все основы на место.
3. Это способ познакомиться с абсолютно разными людьми. Услышать как они мыслят, какие у них речевые обороты, на чем они делают акцент в своих целях, интересах, методах решения проблем.

Пара правил хорошего (по моему мнению) собеседующего:
1. Понимай, зачем ты задаешь вопрос. Необходимо осознавать, что именно в данный момент ты проверяешь, знания какого аспекта. Говорить люди могут много, особенно по-верхам. И не редка ситуация, что вопрос вроде пройден, а образ собеседуемого не дополнился.
2. Не давай почувствовать собеседнику, что он "не тянет". Если человек на что-то не может ответить - это не повод сказать "ты даже это не знаешь?" или "ну слууушай, это уже совсем база". Вы должны вместе идти по этому пути, даже если человек по итогу вам не подойдет, я считаю своей задачей успеть дать ему дополнительных знаний, подзакрыть его пробелы, чтобы он ушел сильнее, а не убедил себя в своей несостоятельности.
3. Это не экзамен для одного - это встреча, в которой участвуют двое. Если мы требуем от кандидата, чтобы он подготовился, был бодр и включен, значит мы обязаны требовать то же самое и от собеседующего.
4. Хорошо иметь побольше вопросов с открытым ответом. Круты те вопросы, где есть много правильных решений, именно здесь можно увидеть как человек размышляет. Безусловно, есть теория с единственным верным ответом, которая необходима, но нужно помнить, что, при желании, любой стажер способен "вызубрить" архитектуры, метрики и прочее. Я сталкивался множество раз с тем, что я ожидаю ответ один, а кандидат говорит совершенно иное, то, о чем я до этого даже не думал, и если это разумно, то обязательно нужно такое поощрять, а не говорить "нет, думай дальше".
5. Будь пластичнее. Важно иметь план собеседования, список вопросов, но профессионализм ведения интервью заключается в способности сымпровизировать, углубиться в неожиданном месте, подстроиться под собеседника. Ну и конечно не задавайте вопросы списком, здорово, когда они нативно вытекают один из другого, словно вы просто болтаете.

И я не обманываю, сейчас правда идет найм. Если вам было бы интересно присоединиться к нашей ML команде - сейчас открыты две вакансии:
NLP Engineer и CV Engineer.
Пишите мне в личку, буду рад пообщаться!

@lechim_ai

Мой канал и конкурс
Примерно 9 месяцев назад я завел этот канал. В прошлом у меня было много попыток начать вести что-то авторское, но каждый раз запала хватало не на долго. И я рад, что в этот раз я смог продвинуться намного дальше. Безусловно, мне стоит поработать над регулярностью, возможно, подключить другие площадки, но я не остановился и не планирую - и это главное.

Знаете, на данный момент вас 225 человек, я понимаю, что моя аудитория не исчисляется пока даже тысячами, но мне невероятно ценно, что есть люди, которым интересно раз в несколько недель поиграть с моими мыслями.

Я не знаю, что эти мысли вам дают, и дают ли что-то. Появлялись ли интересные инсайты, или просто улыбки, а может наоборот негатив и несогласие, который наталкивал на какие-то третьи идеи - я не знаю. Но если это хоть кому-то может быть полезно - я все делаю правильно.
Почему я завел канал:

- Мне было необходимо приземлять мои мысли в текст. Суммаризация того, что крутится в голове, а также летопись того, что в какой-то момент меня интересовало.
- В разные моменты карьеры мне хотелось, чтобы мне показали, объяснили, направили. В интернете множество ресурсов, которые пробуют это делать, но часть вещей, особенно софтовых и межличностных опускается или описана таким сухим языком, что к жизни уже не имеет отношение. Мне хотелось просто рассказывать о том, с чем сталкиваюсь я и как я для себя решил эту задачку на текущем этапе карьеры.
- Мне нравится творчество. Я играл в группе на ударных, я писал стихи, песни, а еще люблю говорить и шутить. Производство контента интуитивно всегда меня привлекало, в планах тг-канал - это первый шаг.

В тг тяжеловато продвигаться, так как нет никаких рекомендаций (почему у меня нет "похожих каналов" не понимаю, кто шарит - поясните). Случайно наткнулся на конкурс для каналов-малышек.
Не знаю, что из этого выйдет, но попробовать стоит.
Весь движ у них тут: @tg_contest_main. Если вдруг надо будет проголосовать где-то за меня - я вам намекну.

Спасибо, что читаете и поддерживаете! Искренне радуюсь каждой реакции, пускай они иногда и негативные - это путь.

Что-то новенькое в MedTech
Недавно Microsoft выпустили статью с громким заголовком The Path to Medical Superintelligence. Они выложили статью в своем блоге, добавив также pre-print, раскрывающий детали их работы. Мне она показалась прямо очень "новой" с точки зрения подхода, поэтому хотелось бы сегодня рассказать об основных идеях.

Сейчас одна из ключевых задач в развитии ИИ - это развитие бенчмарков. С каждым годом становится все сложнее и сложнее замерять качество, чтобы продолжать видеть динамику. Еще сильнее это касается отраслевых направлений применения, в частности медицины. То, что модели могут проходить тесты с выбором из 4 вариантов ответов, никого из сферы абсолютно не удивляет, хотя некоторые до сих пор стараются на этом строить свою pr-стратегию.

Что сделали ребята из Microsoft:
1. Крутой интерактивный benchmark (SD Bench)
2. Мультиагентную систему для диагностики (MAI-DxO)

SD Bench
Авторы взяли медицинский журнал NEJM, в котором еженедельно публикуются сложные клинические случаи и на основе этого построили интерактивный бенчмарк. Ключевая особенность бенчмарка заключается в том, что модель для диагностики должна последовательно задавать вопросы (от того и название статьи Sequential Diagnosis with Language Models), чтобы дойти в итоге до финального заключения. Модель взаимодействует с вопросно ответной системой для уточнения деталей, как будто бы врач общается с пациентом, или назначает ему диагностику.
На каждом шаге модель может выбрать любое действие из трех:
1. Задать вопрос. Сбор анамнеза.
2. Отправить на диагностику. Инструментальная, лабораторная и тд.
3. Поставить диагноз (закончить).

Частью бенчмарка является модель Gatekeeper, которая имеет доступ ко всей истории болезни (gt) и выдает только те знания, которые у нее запросили. Если вдруг ответа на какой-то вопрос в истории болезни нет, то она генерирует правдоподобные данные (это тонкое место, но бить в него не будем). В тот момент, когда все необходимые знания получены - ставится диагноз. Далее подключается вторая модель Judge, которая уже ставит оценку на сколько диагноз соответствует действительности.
Казалось бы, в чем тогда проблема спросить Gatekeeper-а вообще все и правильно ответить? Помимо качества диагностики мы также оцениваем и стоимость проведенных махинаций с помощью модели Cost Estimator. Чем больше исследований ты проведешь и больше вопросов задашь - тем больше ты потратишь денег, а значит хуже себя покажешь. Авторы в качестве оценки трат берут таблицу стоимости диагностики из какой-то клиники.
Подобный подход идеально моделирует то, как работают врачи, что кардинально отличается от "выбери один из 4 вариантов ответа". Теперь вы можете, например, добавлять ограничения на бюджет (авторы так и делали). Добавлять помимо стоимости другие метрики: время, загруженность больницы, доступность препаратов и тд, тем самым создавая полноценную модель больницы.

MAI-DxO
Тут ничего особо интересного. Авторы перепробовали большинство современных моделей:
GPT-3.5-turbo, GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1-mini, GPT-4.1-nano, o3, o4-mini, Claude 4 Sonnet, Claude 4 Opus, Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash, Grok-3, Grok-3-mini, Llama 4 Maverick, and Deepseek-R1
Сначала изучили как они будут работать AS IS. Конечно, сравнили с реальными врачами (победа ИИ без шансов, даже разгонять не хочу, дело в особенностях бенчмарка).
А после они добавили одну фишку, которая улучшила любое решение, вне зависимости от выбора модели в качестве базовой - мультиагентную систему, моделирующую консилиум 5 врачей, каждый со своими особенностями и задачами, такой подход завелся круче всех (имена говорящие):
- Dr. Hypothesis
- Dr. Test-Chooser
- Dr. Challenger
- Dr. Stewardship
- Dr. Checklist
Думаю, что данный подход построения интерактивных бенчмарков - это будущее. Если понравился контент с разбором статей от меня - дай знать!

P.S. В конкурсе, в котором я участвую, началось голосование. Если вдруг у вас есть желание меня поддержать - нужно сделать две вещи:
1) Подписаться на @tg_contest_main
2) Проголосовать за Лечим эйай в форме

@lechim_ai

Дайджест №1
Не успел я моргнуть, а моргаю я достаточно быстро, как мы с вами пробили планку в 300 личностей!
За время существования канала поднакопилось контента, который, очевидно, пропадает в потоке последующих постов. А значит пришла пора собрать посты воедино, чтобы каждый желающий мог быстро найти интересующую тему.

Обо мне - обо мне (авторе канала)
Я - Head of AI - как я стал Head of AI

Технологии
Качество модели - о чем стоит помнить при замере метрик
Разметка - как выстроить процесс разметки данных
RAG - RAG для самых маленьких
VLM Survey - большой обзорный пост на VLM
Агенты - Агенты для самых маленьких
Vibe-coding - Vibe-coding для самых маленьких
Что-то новенькое в MedTech - обзор статьи от Microsoft о новом подходе в MedTech

Менеджмент
Как я нанимаю людей - на что смотреть на собеседовании
Делегирование - мой путь познания навыка делегирования
Многостаночники - из кого собирать команду (название не ответ на этот вопрос)
Зоны роста в компании - альтернативные пути роста сотрудников
Ключевой навык - что стоит познать, чтобы вырасти
Манифест компании - о формировании корпоративных ценностей
Субъективный взгляд на корпоративные штучки - название поста говорит само за себя
Собеседования - мои мысли о собеседованиях и собеседующих

Пофилософствовать
Очеловечивание технологий - размышления о причинах популярности современных технологий
Интерпретация - что делать с black-box
HR-бренд - как ML команда может помочь развить HR-бренд
Ограничения LLM - размышления о будущем данной технологии
Opensource - зачем компаниям вкладываться в opensource

Впереди еще очень много всего интересного, спасибо, что вы со мной! Пересылайте своим друзьям этот пост, в качестве подтверждения существования канала Лечим эйай!

@lechim_ai

Топ смертных грехов - или нет?
Уже несколько лет я руковожу людьми и постепенно их становится все больше. Системного обучения "как быть руководителем" в моей жизни не было. Я иногда почитываю какие-то материалы, иногда советуюсь с родителями, но на самом деле во многих вещах я поступаю просто интуитивно и эмпирически нахожу ответы на вопросы.

В целом, если присмотреться, то становится понятно, что в обществе существует некий "gold standard" руководителя, который должен следовать 15-20 правилам и тогда его все будут любить.

Кстати, на тему "все будут любить" отличный пост написала Аня, автор канала Руковожоп (@peachyleader). Это не реклама, а моя личная рекомендация, хороший канал для начинающих руководителей.

Если ты человек с адекватным эмоциональным интеллектом, то запрыгнуть на эту "gold standard" ступеньку не составляет труда.
Примеры таких правил:

1. Не унижай личность сотрудника
2. Проводи встречи по развитию и давай людям расти
3. Будь защитником своей команды
4. Не перегружай сотрудников
5. Не микроменеджери
6. Не обманывай
и подобное.

Тут все понятно, и да, далеко не все способны следовать и этому набору.

Но вот о чем я задумался. Данный список правил далеко не все говорит о твоей эффективности. Ключевые метрики на которые мы тут работаем - уменьшение текучки и развитие сотрудников. Но фактически есть еще та часть, в которой мы эффективно решаем задачи и зарабатываем деньги для компании. И возможно, чтобы работать оптимально, используя 100% возможностей - необходимо уменьшить количество "табу", тем самым увеличив свой инструментарий.

Вот некоторые пункты, о которых я пока размышляю:
Переработки
Об этом я частично писал. Причин, почему вам надо добавить динамики, множество. Если твой конкурент работает 5 дней в неделю, а ты 6, то высока вероятность, что ты будешь двигаться быстрее. И, возможно, навык руководителя не в том, чтобы отказаться от этого объективно рабочего инструмента, а грамотно им управлять, чтобы сотрудники не перегорели.

Нанимать не по вайбу
При найме я много раз отказывал людям, которые не подходили мне по софтам, хотя харды были очень хорошие. Я всегда считал, что микроклимат в отделе - ключ к успеху. Но, задумался я, почему бы не нанять токсичного гения, не "запереть его в комнате" и пусть перемалывает там самые сложные задачки. И тогда твой навык - оградить остальных от него, но задачи, возможно, он будет щелкать лучше прочих "вайбовых" коллег.

Повышать голос
Я много лет занимался спортом и оттуда вынес простую мысль на всю жизнь о том, что люди делятся на два типа: те, кого мотивирует поддержка и те, кого мотивирует давление. "Gold standard" сфокусирован на поддержке, но всех ли это реально стимулирует, вторая половина же никуда не пропала. Вспомните таких людей, которые очень редко повышают голос и в этих случаях вы понимаете, что реально что-то случилось. Может иногда это единственный способ привести в чувство и разгрести инцидент?

Обман
О сколько разговоров проведено и книг написано о лжи во благо, внесу свою лепту. Я стараюсь быть открытым и доводить большую часть информации до своих сотрудников, но есть вещи, которые могут вызвать скорее волнение, нежели принесут ценность от осведомленности. Сегментировать информацию, к сожалению, тоже полезный навык, вероятно, как и иногда лукавить.

Идея поста заключается в том, что искусство руководителя, кажется, заключается в умении применять широкий спектр инструментов, а не только удобные, при которых его все "любят", но эти гипотезы надо проверять на практике.

Пост слегка провокационный, будет интересно послушать ваше мнение об этом в комментариях!

@lechim_ai

ИИ автоматизирует бизнес процессы
Наблюдая повсеместные взрывы счастья по причине выхода пятой версии детища дядюшки Сэма, хочется рассказать об одном интересном корпоративном решении, к которому прибегла одна достаточно крупная компания (далее компания N). В ней работает мой друг и вчера его рассказ сильно меня заинтересовал, поэтому решил поделиться с вами.

AI-мейнстрим набирает серьезные обороты. Каждый первый инфоцыганин продает курсы по быстрому входу в AI и каждый день открывается очередная сотня стартапов с AI-агентами для автоматизации каких-либо бизнес процессов. Огромное количество спекуляций на эту тему, средний уровень экспертности, конечно, упал. Не хотелось бы быть снобом, я рад, что сфера растет и вокруг много активных людей, просто с каждым днем приходится все сильнее и сильнее настраивать фильтр.

Еще интереснее иногда это проявляется в ситуации, когда вопросом автоматизации задается менеджмент компании. Значицца, рассказываю, что придумали в компании N.

Каждый сотрудник может оптимизироваться благодаря использованию ИИ, все это выражается в долях FTE. Как это работает: ранее ты работал 40 часов и получал зарплату за 40 часов, теперь ты тот же самый объем задач способен выполнять за 30 часов за счет внедрения современных технологий, значит у тебя высвободилось 0.25 FTE.
А значит ты можешь взять на себя больше работы, как следствие получать больше денег (за 1.25 FTE).
Далее все отделы компании сформировали свой внутренний список вакансий и ты, как сотрудник, можешь выбрать куда пойти.

Итоговый алгоритм:
1. Ты UX дизайнер в отделе №1.
2. Ты начал пользоваться ChatGPT и начал делать свои задачи на 20% быстрее.
3. Ты должен как-то доказать своему руководству, что стал работать эффективнее.
4. Ты находишь на внутреннем ресурсе компании, где требуется UX дизайнер на 0.2 ставки и присоединяешься к отделу №2.
5. Ты получаешь 1.2 по деньгам, а компания тем самым экономит на найме с рынка.

Звучит инновационно. Единственно, мне кажется, что производительность очень сложно определяемое понятие и запускать этот механизм не сверху вниз, а снизу вверх - огромное пространство для злоупотребления.

Интересно, что вы думаете о данном подходе, это путь к оптимизации в компании, или к повышению кастов из-за хайпа ИИ?

P.S. Очень смешная картинка из вчерашней презентации GPT5.

@lechim_ai

Как я читаю резюме
Пропал на месяц, прошу меня простить, буду стараться не повторять подобных ошибок. При этом вас становится с каждым днем все больше, а значит степень ответственности повышается.
Как вы могли заметить, я очень люблю тему найма, сегодняшний пост будет также посвящен этой теме.

За годы просмотра резюме я выработал определенные паттерны "скрининга", которые меня почти никогда не подводят.
Итак, как я ранжирую резюме с точки зрения нанимающего менеджера (точно у всех свои правила, рассказываю о себе). Предполагаю, что вы можете быть где-то со мной не согласны - приглашаю в комментарии. И давайте обусловимся, что речь именно про найм ML специалистов.

Город проживания
Начинаю я с места проживания, какой бы современный мир ни был толерантный к удаленке - я в приоритет ставлю людей, с которыми я могу видеться в офисе.

Образование
Да, для меня образование важно. Простите меня, но людей без высшего образования я сразу закрываю. При этом да, люди из топовых вузов часто выделяются на собеседовании, корреляция эмпирически подтверждена, приоритет у таких людей выше. Безусловно, сильный плюс - наличие оконченной аспирантуры.

Компании
Обращаю внимание на опыт работы в BigTech, тут "работа на зачетку" в моем случае работает. Также смотрю на опыт в MedTech компаниях, в нашей области наличие такого опыта всегда дает очень большой задел на старте.

Опыт
1. Сформированный паттерн поведения в переходах всегда настораживает. Если человек меняет компании раз в полгода - это сильно смущает, но даже если человек сменил 4 компании, и в каждой работал ровно по два года, это тоже для меня не хороший знак. 1-2 коротких перехода при этом не проблема, все бывает в жизни.
2. Сильно напрягает, когда в резюме пишут конкретные архитектуры моделей, вместо решаемых задач. Написать Resnet, вместо классификации, или YOLO, вместо детекции - явный признак начинающего.
3. ML метрики в резюме - тоже признак джуна. Замер качества - это таинство, которое невозможно считать при знакомстве с резюме, поэтому это выносить не имеет смысла. Опять же это мой личный опыт, но работает 9 из 10 раз. При этом отметить влияние на бизнес метрики - определенно плюс.
4. Мало информации. Резюме должно завлекать, и существует множество методологий, как это делать. В свое время мне рассказали о методологии STAR, так что все уже за нас придумали умные мира сего. Это сложный навык, но хорошо описанный опыт - основа для приглашения на собеседование.
5. Занесение задач с курсов в качестве релевантного опыта. Курсы - это супер, я положительно отношусь к желанию повышать свою квалификацию, но для этого есть отдельный раздел резюме. Года три назад в каждом втором резюме мне попадалась "классификация Симпсонов", осталось для меня именем нарицательным для описания "плохого резюме".
6. GAN в резюме к беде. Не спрашивайте...
7. Очень приветствую наличие статей.

О себе
Этот блок я пробегаюсь наискосок. В нем я не ищу тот факт, что вы умеете "работать в команде" и "коммуникабельный". Ищу особые навыки. C1 в японском, организатор больших мероприятий, кмс по горным лыжам. Если человек достиг в чем-то высокого результата - он способен достигать его многократно и в других сферах.

Безусловно, во всех таких правилах есть исключения, но мне показалось ценным поделиться этим с вами.
Кстати о птичках. Сейчас у нас идет найм CV и NLP специалистов, а также Data Analyst, пишите мне в личку, если хотите узнать детали и присоединиться к классной MedTech компании.

@lechim_ai

Наконец-то добрался до конференции с самыми теплыми воспоминаниями!

Сегодня весь день тусуюсь на PML! Если вы тоже тут - давайте дружить!

Немного откровения и о бюджете
За последний месяц много размышлял о своем канале. Удивительным образом почти полтысячи человек решили нажать кнопку подписаться, а значит, возможно, подчерпнули что-то ценное для себя в тех мыслях, которыми я откровенно делюсь. Поэтому каждый раз, когда я сажусь за очередной пост - он проходит множество внутренних фильтров. Последнее время эти фильтры периодически не дают мне что-либо опубликовать. Каждым постом хочется давать ценность, помогать или как минимум развлекать. И за этим иногда теряется возможность использовать данный канал в качестве открытого микрофона, на что у меня имеется внутренний запрос.
Рассказываю вам свой текущий план: увеличить количество личного, чтобы через это показывать больше своей рабочей рутины, и тем самым чаще здесь появляться. Возможно часть постов сократится в размере в пользу частоты выхода материала.
Это вводная часть. Начнем уже сегодня.

Последнее время активно погружаюсь в продуктово-бизнесовую часть рынка. Думаю, что моя роль в компании сейчас - идеальный симбиоз того, чем бы мне хотелось заниматься. Мне очень интересен ML во всех его проявлениях, как технология, но и как инструмент для создания продуктов. Сейчас я занимаюсь поиском product-market fit-a в некоторых наших направлениях, а также продолжаю управлять ML-стратегией компании.

В свое время мой папа (у него, кстати сегодня день рождения) сказал мне, что изучение бухгалтерского учета дало ему понимание бизнеса куда больше, чем любые другие знания о "менеджменте". Я тогда это запомнил скорее как мудрость, но сейчас все более ясно понимаю о чем он говорил. Оперирование бюджетом позволяет совершенно иначе смотреть на формирование команды, приоритизацию задач и иначе фильтровать входящие опотьнити (русское слово "возможность" мне кажется не полно отражает этот термин). Из текущих глобальных целей - сначала полноценно научиться самому при аргументации опираться на деньги, а далее поделиться этим навыком с командой.

Скажите, часто ли у вас есть желание наплевать на PnL и двигаться "на чуйке"? Было бы интересно узнать как глубоко проникло финансовое планирование в вашей компании!

@lechim_ai

LLM в медицине нельзя?
Завтра выступаю на MedPrompt Summit. Конференция скорее для врачей, нежели техническая.
Ранее уже поучаствовал в качестве жюри на хакатоне в рамках этого же мероприятия, завтра на конференции, в частности, объявят победителей.
Время выступления всего 15 минут, хочу за отведенное время раскрутить миф о неприменимости LLM в медицине. Последнее время все чаще слышу тезис о том, что генеративный ИИ не для медицины. Я тихо не соглашался, слегка закатывая глаза, а потом меня позвали выступить на конференции, где просят поговорить про LLM и про медицину. Идеальная площадка высказаться.
Не думаю, что будет сильно остросоциально, но то ли в силу возраста, то ли просто такой вырос - люблю оппонировать, если не согласен.

Чувствую, что пора бы больше начать выступать, потому что сейчас это пару раз в год и каждый раз как с нуля - множество волнения и длительная подготовка.

P.S. И как же клево, что при подготовке к докладу я обнаружил, что в подтверждение моих завтрашних слов, всего 3 месяца назад первая компания в мире (и пока единственная) получила CE-mark на медизделие с LLM.

@lechim_ai

9 девушек и 1 месяц
Последнее время часто ловлю себя на раздражении вот в какой ситуации. Однажды настает четкое понимание, что какой-то процесс в компании работает не правильно и даже обнаруживается понимание как сделать так, чтобы его починить. И в этот момент ты инициируешь процесс перестройки. И для меня это самый сложный период. Когда ты уже знаешь как должно быть, но чтобы так стало - тебе нужно время, а иногда очень много времени, ведь есть задачи, которые реализуются неделями и месяцами. И, конечно, в этот момент появляется множество коллег, которые тоже догадались, что что-то работает не так и через день тебе на это указывают, словно ты сам этого не понимаешь. Ты снова и снова объясняешь, что уже давно догадался и запустил починку, но это требует больше времени. И так по кругу.

Одной из неочевидных, скорее ментальных, сложностей руководящей позиции является то, что для роста, как личного, так и командного, приходится научиться не залазить руками в решение задач. Сегодня ты можешь сам решить эту задачу за сутки, а твой коллега за неделю и в этот момент нужно найти в себе силы не сделать самому, а сделать так, чтобы в следующий раз срок был не семь, а пять дней. И тогда команда растет, и вы вместе можете делать куда больше, и компания не ограничена возможностями твоего микроменеджмента. И приходится учиться ждать. И жить в этом переходном моменте, когда ты абсолютно точно знаешь как будет лучше, но "когда" утекает сквозь пальцы. Именно поэтому абсолютно иной драйв в командах на пять человек, когда между "подумал" и "сделал" промежуток минимален.

Из неочевидных переживаний под конец года.

@lechim_ai