Ключевой навык
Любые мои попытки построить матрицу навыков, которая бы грамотно отражала список скилов, которые присущи тому или иному грейду, разбивались о разнообразие специалистов вокруг меня. Вопреки моей центральной идее - загнать максимум происходящего в цифры, моя оценка сотрудника все еще содержит в себе большое количество субъективного.
Но за время общения с разными людьми, мне кажется, я заметил один важный навык, который необходим каждому, чтобы расти. Поразмышляем.
Если так подумать, то на столько ли уж серьезно, в техническом смысле, отличается junior от senior? Теоретические знания всем доступны в равном объеме (стаж вырабатывать для этого не надо), инфраструктурные особенности компании и в целом навык "работать" - все это познается за полгода. Поэтому, по моим ощущениям, практический опыт (над которым напрямую не поработать) и умение видеть картину целиком - это ключевое. В отличие от опыта, "картиной мира" уже можно заняться. Есть еще много чего, конечно, я говорю о немного упрощенной модели мира, чтобы подсветить основную идею и уместиться в размер поста.
Умение видеть картину целиком. Отношение сотрудника к потоку задач как к тикетам - то, с чем активно нужно бороться руководителю. С первых дней работы необходимо выстроить такие взаимоотношения, чтобы любая задача могла быть оспорена. Если вы, как руководитель, не можете объяснить подчиненному, зачем делать какую-то задачу - а реально ли ее стоит делать? Если вы, как сотрудник, не понимаете откуда взялась эта задача - зачем вам тратить свое время на нее, а вдруг вы ее сделаете в стол?
Необходимо постоянно задавать вопросы, если появляется ощущение, что часть информации по задаче находится в тумане войны. По моему опыту, 90% непроработанных краевых случаев появляются в связи с тем, что специалист, делая задачу, не понимает откуда она пришла и какие цели преследовал тот, кто ее поставил.
Чем шире ваш взгляд, тем меньше руководству нужно описывать вам детали задачи, вы знаете кого попросить о помощи, вы понимаете с каким "качеством" ее делать (это на века или ad-hoc на 1 раз). Видно, что все это составные более высоких грейдов. При этом здорово расширяться не только за счет вопросов руководителю. Пообщайтесь с бизнесом, с прОдуктом, с проджектом, с остальной командой и все сложится в единую картину мира, и вы поймете, где в этой пищевой цепочке вы.
И в добавок к вышесказанному. Популярный миф: если я буду часто дергать вопросами моего начальника - он решит, что я ничего не знаю. Во-первых, он и так знает, что вы ничего не знаете, во-вторых все любят рассказывать то, что знают хорошо, поэтому расширить ваше понимание будет только в радость.
Под конец года решил сильно не нагружать, всем нам пора отдохнуть!
Всех с наступающим, желаю вам растить свое любопытство и критическое мышление, а главное быть с теми, кого вы любите! А все карьерные победы на это уже нанизаются.
Мы пробили с вами планку в 100 подписчиков под конец года, спасибо вам большое! На 2025 большие планы, будем расти вместе!
@lechim_ai
Любые мои попытки построить матрицу навыков, которая бы грамотно отражала список скилов, которые присущи тому или иному грейду, разбивались о разнообразие специалистов вокруг меня. Вопреки моей центральной идее - загнать максимум происходящего в цифры, моя оценка сотрудника все еще содержит в себе большое количество субъективного.
Но за время общения с разными людьми, мне кажется, я заметил один важный навык, который необходим каждому, чтобы расти. Поразмышляем.
Если так подумать, то на столько ли уж серьезно, в техническом смысле, отличается junior от senior? Теоретические знания всем доступны в равном объеме (стаж вырабатывать для этого не надо), инфраструктурные особенности компании и в целом навык "работать" - все это познается за полгода. Поэтому, по моим ощущениям, практический опыт (над которым напрямую не поработать) и умение видеть картину целиком - это ключевое. В отличие от опыта, "картиной мира" уже можно заняться. Есть еще много чего, конечно, я говорю о немного упрощенной модели мира, чтобы подсветить основную идею и уместиться в размер поста.
Умение видеть картину целиком. Отношение сотрудника к потоку задач как к тикетам - то, с чем активно нужно бороться руководителю. С первых дней работы необходимо выстроить такие взаимоотношения, чтобы любая задача могла быть оспорена. Если вы, как руководитель, не можете объяснить подчиненному, зачем делать какую-то задачу - а реально ли ее стоит делать? Если вы, как сотрудник, не понимаете откуда взялась эта задача - зачем вам тратить свое время на нее, а вдруг вы ее сделаете в стол?
Необходимо постоянно задавать вопросы, если появляется ощущение, что часть информации по задаче находится в тумане войны. По моему опыту, 90% непроработанных краевых случаев появляются в связи с тем, что специалист, делая задачу, не понимает откуда она пришла и какие цели преследовал тот, кто ее поставил.
Чем шире ваш взгляд, тем меньше руководству нужно описывать вам детали задачи, вы знаете кого попросить о помощи, вы понимаете с каким "качеством" ее делать (это на века или ad-hoc на 1 раз). Видно, что все это составные более высоких грейдов. При этом здорово расширяться не только за счет вопросов руководителю. Пообщайтесь с бизнесом, с прОдуктом, с проджектом, с остальной командой и все сложится в единую картину мира, и вы поймете, где в этой пищевой цепочке вы.
И в добавок к вышесказанному. Популярный миф: если я буду часто дергать вопросами моего начальника - он решит, что я ничего не знаю. Во-первых, он и так знает, что вы ничего не знаете, во-вторых все любят рассказывать то, что знают хорошо, поэтому расширить ваше понимание будет только в радость.
Под конец года решил сильно не нагружать, всем нам пора отдохнуть!
Всех с наступающим, желаю вам растить свое любопытство и критическое мышление, а главное быть с теми, кого вы любите! А все карьерные победы на это уже нанизаются.
Мы пробили с вами планку в 100 подписчиков под конец года, спасибо вам большое! На 2025 большие планы, будем расти вместе!
@lechim_ai
❤16🔥7❤🔥3👍1🤮1💩1
Ограничения LLM
Недавно у меня был спор с моей подругой о том, на сколько современный эйай, ChatGPT в частности, близки к AGI, умнее ли они людей, а если нет, то на сколько близко время тотальной доминации искусственной мысли над человеческой. Параллельно мне посоветовали посмотреть интервью Лекса Фридмана с Ян Лекуном, очень крутое, к слову. Совместно, эти два диалога: один на кухне, второй в студии, настроили меня на то, чтобы покрутить с вами некоторые идеи.
Мысль №1:
Оценка всех имеющихся текстовых данных для обучения LLM равна 2*10^13 байтов - если читать по 8 часов в день, то нам понадобится 170 лет для потребления этого объема знаний. При этом исследования показывают, что объем информации, который поступает через зрение к 4 годам жизни человека равен 10^15 байтов. Вывод тут простой - через органы чувств мы получаем гораздо больше информации, чем через язык.
Мысль №2:
А вообще что такое текст? "Всякая записанная речь" говорит интернет. А что такое речь/язык? (тут уже будет мое объяснение) Это способ описания всего происходящего. Нам дан этот мир, с его физическими законами, с его многообразием, а язык это методика, однажды избранная человеком (рукотворная) для того, чтобы описать весь этот мир. И тут возникает логичный вопрос, а являются ли пространство языка и пространство нашего мира равномощными? Можно ли через текст описать все то, что происходит вокруг? Хотя бы можно ли описать через текст все то, что человек способен воспринять через органы чувств, возвращаясь к первой мысли? Если да, то тогда первая мысль не так важна и мы можем сказать, что ранг матрицы, описывающий мир и ранг текстовой матрицы равны, что конечно, контринтуитивно. Сжатый аргумент от Лекуна: когда вы что-то представляете - вы не делаете это на каком-то языке, сказать какую-то мысль это уже и есть уйти от более абстрактного уровня представления на котором мы, например, планируем, что хотим сказать или в целом "размышляем".
Мысль №3:
Самый очевидный орган чувств - это зрение, а в машинном обучении эту тему давно уже глубоко прокопали. Давайте подружим тексты и зрение, частично избегая ответов на холиварные вопросы из 2 пункта. Идеи есть, например Chameleon или LLaVA. Основная суть - давайте картинки превратим в вектора, а потом эти вектора превратим в текстовые токены и добавим их к обычному тексту, после чего засунем в языковую модель. Получаем модель, которая как бы умеет работать и с картинками и с текстами одновременно, более умного подхода пока не придумали. Но превращая картинки в текст мы фактически уже теряем то, к чему стремились, мы опять сжали пространство до текста. Помимо этого есть большая душноватая статья про исследование такого подхода, которая пытается понять на сколько "визуальный" текст живет по законам лингвистического, вывод в статье: на язык это не похоже, а значит с визуалом надо работать иначе.
В сухом остатке, большие языковые модели - это прорывная технология, способная очень сильно упростить нашу повседневную жизнь, инструмент, который, в правильных руках, способен на невероятные вещи. При этом, текущие известные подходы к созданию моделей далеки от того, чтобы сделать Искусственный Интеллект. Случится ли это однажды - вопрос лишь веры, факт заключается в том, что человечество пока не придумало методику, которая бы намекала на то, что это случится скоро.
Как мне кажется куда все идет: языковые модели все больше будут идти в ризонинг - CoT от o1 и тд. При этом тут я не ожидаю больше каких-то невероятных прорывов. Фокус будет возвращаться к визуалу, а скорее всего именно в видео. Генеративные модели для видео - это новый прорыв в понимании окружающей действительности. При этом все больше статей будет выходить про работу с мультимодальными данными, пытаясь подружить картинки и тексты каким-то совершенно иным образом.
Спасибо, что поразмышляли вместе со мной - пишите ваши мысли и вижен в комментариях, продолжим разгонять там. Выхожу из новогодних каникул, цели на канал в 2025 большие, давайте пройдем этот путь вместе!
@lechim_ai
Недавно у меня был спор с моей подругой о том, на сколько современный эйай, ChatGPT в частности, близки к AGI, умнее ли они людей, а если нет, то на сколько близко время тотальной доминации искусственной мысли над человеческой. Параллельно мне посоветовали посмотреть интервью Лекса Фридмана с Ян Лекуном, очень крутое, к слову. Совместно, эти два диалога: один на кухне, второй в студии, настроили меня на то, чтобы покрутить с вами некоторые идеи.
Мысль №1:
Оценка всех имеющихся текстовых данных для обучения LLM равна 2*10^13 байтов - если читать по 8 часов в день, то нам понадобится 170 лет для потребления этого объема знаний. При этом исследования показывают, что объем информации, который поступает через зрение к 4 годам жизни человека равен 10^15 байтов. Вывод тут простой - через органы чувств мы получаем гораздо больше информации, чем через язык.
Мысль №2:
А вообще что такое текст? "Всякая записанная речь" говорит интернет. А что такое речь/язык? (тут уже будет мое объяснение) Это способ описания всего происходящего. Нам дан этот мир, с его физическими законами, с его многообразием, а язык это методика, однажды избранная человеком (рукотворная) для того, чтобы описать весь этот мир. И тут возникает логичный вопрос, а являются ли пространство языка и пространство нашего мира равномощными? Можно ли через текст описать все то, что происходит вокруг? Хотя бы можно ли описать через текст все то, что человек способен воспринять через органы чувств, возвращаясь к первой мысли? Если да, то тогда первая мысль не так важна и мы можем сказать, что ранг матрицы, описывающий мир и ранг текстовой матрицы равны, что конечно, контринтуитивно. Сжатый аргумент от Лекуна: когда вы что-то представляете - вы не делаете это на каком-то языке, сказать какую-то мысль это уже и есть уйти от более абстрактного уровня представления на котором мы, например, планируем, что хотим сказать или в целом "размышляем".
Мысль №3:
Самый очевидный орган чувств - это зрение, а в машинном обучении эту тему давно уже глубоко прокопали. Давайте подружим тексты и зрение, частично избегая ответов на холиварные вопросы из 2 пункта. Идеи есть, например Chameleon или LLaVA. Основная суть - давайте картинки превратим в вектора, а потом эти вектора превратим в текстовые токены и добавим их к обычному тексту, после чего засунем в языковую модель. Получаем модель, которая как бы умеет работать и с картинками и с текстами одновременно, более умного подхода пока не придумали. Но превращая картинки в текст мы фактически уже теряем то, к чему стремились, мы опять сжали пространство до текста. Помимо этого есть большая душноватая статья про исследование такого подхода, которая пытается понять на сколько "визуальный" текст живет по законам лингвистического, вывод в статье: на язык это не похоже, а значит с визуалом надо работать иначе.
В сухом остатке, большие языковые модели - это прорывная технология, способная очень сильно упростить нашу повседневную жизнь, инструмент, который, в правильных руках, способен на невероятные вещи. При этом, текущие известные подходы к созданию моделей далеки от того, чтобы сделать Искусственный Интеллект. Случится ли это однажды - вопрос лишь веры, факт заключается в том, что человечество пока не придумало методику, которая бы намекала на то, что это случится скоро.
Как мне кажется куда все идет: языковые модели все больше будут идти в ризонинг - CoT от o1 и тд. При этом тут я не ожидаю больше каких-то невероятных прорывов. Фокус будет возвращаться к визуалу, а скорее всего именно в видео. Генеративные модели для видео - это новый прорыв в понимании окружающей действительности. При этом все больше статей будет выходить про работу с мультимодальными данными, пытаясь подружить картинки и тексты каким-то совершенно иным образом.
Спасибо, что поразмышляли вместе со мной - пишите ваши мысли и вижен в комментариях, продолжим разгонять там. Выхожу из новогодних каникул, цели на канал в 2025 большие, давайте пройдем этот путь вместе!
@lechim_ai
🔥17❤12🤮2💩1🤡1
Манифест компании
Пока я собираю материалы для поста посвященного VLM, скорее более технического, хотел бы обсудить более "естественную" тему, которая до недавнего времени вызывала во мне скептицизм, и думаю, что не у одного меня, поэтому хотелось бы поделиться своим опытом взаимодействия с этим.
Поговорим сегодня о миссии и ценностях компании. Попробуем поразмышлять есть ли какой-то смысл в манифесте или это повод закатить глаза со словами "вокруг одни менеджеры, процессы, методологии и слоганы, а работать кто будет?".
Расскажу маленькую историю, которая позволила мне взглянуть на ситуацию иначе. Пару дней назад, в рамках обсуждения целей компании, команде был представлен спектр того, какие возможности предоставляет рынок, какие есть запросы и потенциальные заказчики. Каково же было мое удивление, когда один из возможных вариантов, более того, достаточно деньгоемкий, был встречен фразой "мне кажется это противоречит ценностям нашей компании". Я залез на wiki и, действительно, обнаружил одну из ценностей, которая могла быть попрана этим бизнес-опотьюнити. Разговор пошел дальше, но почему-то эта ситуация меня сильно впечатлила.
"Работа в найме", что может звучать более удручающе, наверное только "работа на дядю", да вообще "работа". Но в целом, откуда берется отрицательная коннотация понятно. Жизнь проходит мимо, а ты минимум треть отведенного тебе времени проводишь в бессмысленной беготне, где все делают вид, что закрытый контракт, код без багов и тд - это высочайшая ценность.
А теперь представьте, что все это не бессмысленно. И бизнес - это не бесчувственная машина по перевариванию денег, а реально следует определенной идее. И вы, как сотрудник, часть этой идеи, и вы знаете, что люди рядом отобраны как те, кто тоже готов следовать ей и вы все вместе разделяете общие ценности. Картина сильно меняется.
Если человек пытается понять "для чего он живет", то круто, если работодатель постарается объяснить своим сотрудникам "для чего существует компания". Это и есть Миссия. Если кто-то готов идти по головам, а кто-то против убийства животных, а кто-то за равенство прав, то почему бы таким людям не объединяться? Это и есть Ценности.
Скептицизм вокруг манифестов компании сохраняется в связи с тем, что в большинстве случаев это и остается просто бумажкой или страницей на wiki. Мне кажется менеджерам стоит периодически возвращаться к такого рода материалам и транслировать их своим подчиненным, использовать как аргумент при принятии решений, опираться на них при найме. Конечно, есть большое количество способов сплотить коллектив, но мне кажется это мощный механизм, если им действительно пользуются. Мне даже кажется неплохой практикой писать "подманифесты" отделов, которые бы не противоречили и детализировали ориентиры компании.
С текущим ощущением, я бы точно посвящал время синхронизации по этому вопросу при найме, и как нанимающий менеджер, и при прохождении собеседования. Лично мне важно ощущать, что я делаю что-то большее, чем зарабатываю деньги.
@lechim_ai
Пока я собираю материалы для поста посвященного VLM, скорее более технического, хотел бы обсудить более "естественную" тему, которая до недавнего времени вызывала во мне скептицизм, и думаю, что не у одного меня, поэтому хотелось бы поделиться своим опытом взаимодействия с этим.
Поговорим сегодня о миссии и ценностях компании. Попробуем поразмышлять есть ли какой-то смысл в манифесте или это повод закатить глаза со словами "вокруг одни менеджеры, процессы, методологии и слоганы, а работать кто будет?".
Расскажу маленькую историю, которая позволила мне взглянуть на ситуацию иначе. Пару дней назад, в рамках обсуждения целей компании, команде был представлен спектр того, какие возможности предоставляет рынок, какие есть запросы и потенциальные заказчики. Каково же было мое удивление, когда один из возможных вариантов, более того, достаточно деньгоемкий, был встречен фразой "мне кажется это противоречит ценностям нашей компании". Я залез на wiki и, действительно, обнаружил одну из ценностей, которая могла быть попрана этим бизнес-опотьюнити. Разговор пошел дальше, но почему-то эта ситуация меня сильно впечатлила.
"Работа в найме", что может звучать более удручающе, наверное только "работа на дядю", да вообще "работа". Но в целом, откуда берется отрицательная коннотация понятно. Жизнь проходит мимо, а ты минимум треть отведенного тебе времени проводишь в бессмысленной беготне, где все делают вид, что закрытый контракт, код без багов и тд - это высочайшая ценность.
А теперь представьте, что все это не бессмысленно. И бизнес - это не бесчувственная машина по перевариванию денег, а реально следует определенной идее. И вы, как сотрудник, часть этой идеи, и вы знаете, что люди рядом отобраны как те, кто тоже готов следовать ей и вы все вместе разделяете общие ценности. Картина сильно меняется.
Если человек пытается понять "для чего он живет", то круто, если работодатель постарается объяснить своим сотрудникам "для чего существует компания". Это и есть Миссия. Если кто-то готов идти по головам, а кто-то против убийства животных, а кто-то за равенство прав, то почему бы таким людям не объединяться? Это и есть Ценности.
Скептицизм вокруг манифестов компании сохраняется в связи с тем, что в большинстве случаев это и остается просто бумажкой или страницей на wiki. Мне кажется менеджерам стоит периодически возвращаться к такого рода материалам и транслировать их своим подчиненным, использовать как аргумент при принятии решений, опираться на них при найме. Конечно, есть большое количество способов сплотить коллектив, но мне кажется это мощный механизм, если им действительно пользуются. Мне даже кажется неплохой практикой писать "подманифесты" отделов, которые бы не противоречили и детализировали ориентиры компании.
С текущим ощущением, я бы точно посвящал время синхронизации по этому вопросу при найме, и как нанимающий менеджер, и при прохождении собеседования. Лично мне важно ощущать, что я делаю что-то большее, чем зарабатываю деньги.
"Трансформировать здравоохранение через инновационные IT-решения с целью повышения качества медицинской помощи".
@lechim_ai
👍10💯7❤2🤮1💩1
VLM Survey
Использование мультимодальных подходов, в первую очередь изображения плюс текст, все активнее становится ключевой киллер фичей при разработке general моделей.
Недавно еще крышесносные LLM-чаты уже не воспринимаются как полноценные решения, если в них нет поддержки изображений.
Я планирую сделать серию постов про VLM (vision-language models) и начать я бы хотел с технического обзора статей, обеспеченных мировым сообществом к сегодняшнему дню.
Если вы специалист в ML и хотите разобраться в том, что понаписали про VLM, я отоборал вам самую мякотку, одна статья, чтобы зайти в новую сферу.
Чтобы не писать один огромный пост в тг - все красиво оформил здесь. Заходите и оценивайте!
Думаю это мой самый проработанный и энергозатратный пост. Мне будет приятно, если вы поделитесь им со своими знакомыми, ведь материал и правда, кажется, получился неплохой.
Если я упустил что-то важное - напишите, пожалуйста, об этом в комментариях. Есть идея еще пособирать материала и написать статью на habr, поэтому ваши правки и замечания будут очень полезны!
Лайк, подписка, колокольчик и до новых встреч!
@lechim_ai
Использование мультимодальных подходов, в первую очередь изображения плюс текст, все активнее становится ключевой киллер фичей при разработке general моделей.
Недавно еще крышесносные LLM-чаты уже не воспринимаются как полноценные решения, если в них нет поддержки изображений.
Я планирую сделать серию постов про VLM (vision-language models) и начать я бы хотел с технического обзора статей, обеспеченных мировым сообществом к сегодняшнему дню.
Если вы специалист в ML и хотите разобраться в том, что понаписали про VLM, я отоборал вам самую мякотку, одна статья, чтобы зайти в новую сферу.
Чтобы не писать один огромный пост в тг - все красиво оформил здесь. Заходите и оценивайте!
Думаю это мой самый проработанный и энергозатратный пост. Мне будет приятно, если вы поделитесь им со своими знакомыми, ведь материал и правда, кажется, получился неплохой.
Если я упустил что-то важное - напишите, пожалуйста, об этом в комментариях. Есть идея еще пособирать материала и написать статью на habr, поэтому ваши правки и замечания будут очень полезны!
Лайк, подписка, колокольчик и до новых встреч!
@lechim_ai
Telegraph
VLM Survey
Если вы зашли сюда и вас интересует заголовок статьи, значит вам, вероятно, не нужно объяснять для чего используются и какие задачи решают современные Vision-Language Models. Решил для вас собрать обзорку по VLM: что почитать, чтобы понять основные идеи.…
🔥19🗿2👎1🤣1💊1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Субъективный взгляд на корпоративные штучки
За годы работы у меня сложился образ "правильного" рабочего места в IT-компании. Этот пост будет очень субъективным и, скорее всего, может вызвать несогласие с некоторыми пунктами - это нормально. Итак, мой взгляд по некоторым корпоративным холиварным вопросам:
1. Ты/Вы.
Со всеми на ты, но с кем надо на вы - пусть будет так. Если ты во внуки годишься своему коллеге - почему вас должны обязывать общаться на ты? Ты волен общаться согласно своему воспитанию. Конечно, "ты" способствует исчезновению границ и более плотному взаимодействию в среднем, но мне не нравится тенденция к обязательности в этом вопросе. Я бы перевел в класс "по-умолчанию" или "рекомендуется".
2. Субординация.
Я не фанат этой штуки. Напоминание "кто тут главный" не несет за собой продуктивности. Появление двух ролей "руководитель"-"подчиненный" приводит к тому, что человеку необходимо по-особому вести себя со своим начальником. Значит пропадает определенный слой прозрачности и честности, что влечет за собой появление дополнительных формальностей, тормозящих работу.
Субординация, в здоровом коллективе, регулируется законами взаимного уважения. Для этого руководителю лишь поступками можно доказать, что он достоин того самого уважения и к нему стоит прислушиваться.
3. График работы.
Любой удобный. Формат 9-18 не подходит современной IT-компании. Трекеры проведенного за компьютером или в офисе времени - бред. Людям платят за сделанные задачи, а не за часы. Поэтому можно уйти пораньше, прийти попозже, уйти в середине дня, а потом вернуться глубокой ночью. График должен включать проведение встреч и своевременные ответы в корпоративных чатах, в остальном правил нет. Пусть у сотрудника будет комфортный ему график, тогда он и выдаст максимум.
4. Внерабочие часы.
Сначала я встретил это на собеседовании, после чего я заметил эту тенденцию в инфополе.
Чего? Люди так сильно боятся этого слова, что начинаются такие вот глупости. Если твой подчиненный хочет поработать больше - не мешай взрослому человеку. Если ты хочешь поработать больше - разреши себе. Если надо поработать, чтобы закрыть важную задачу - сделайте это!
Переработки - это инструмент. Нельзя отказываться от молотка, только лишь потому, что вы никогда им не пользовались. Например, это валидный способ идти быстрее остальных.
Единственный контекст, в котором я понимаю проблематику - если вас заставляют работать уже которые выходные, тогда да - стоит это обсудить. И даже не потому, что вас эксплуатируют, а потому, что в компании явно процессы планирования ресурсов не работают.
P.S. Нельзя писать в чатах во внерабочее времени? Можно. Свобода каждого - не отвечать и вернуться с ответом в другой момент.
5. Увольнения.
Я, как руководитель, максимально нормально отношусь к желанию сотрудника уволиться. Если тебя позвали в другое место работать - это окей, никто не обязан своему месту работы. А если тебе еще и предложили там большую должность или зп, то я могу воспринять это на свой счет - воспитал. Но! Я очень плохо отношусь к контрофферам. Метод повышения зарплаты, через получения оффера другой компании, говорит о том, что ваши отношения с руководством не смогли правильно выстроиться. Если ты считаешь, что тебе платят мало - скажи это прямо. И тебе прямо должны ответить, может ли компания позволить платить больше сотруднику твоего уровня. В контроффере я вижу ультимативную форму подачи информации, которая не способствует здоровым отношениям.
6. Дедлайны.
Если вам кажется, что в вашей работе нет дедлайнов, если они вас пугают, то значит, что вы пока находитесь на том уровне, до которого их не спускают - берегут вас. Дедлайны есть всегда, иначе бы ничего не сдвигалось с мертвой точки. Проблема заключается не в их существовании, а в плохом планировании, когда срок - вчера. Поэтому иметь дедлайны - окей и надо лечить не их, как явление, а качество планирования в компании.
Пишите, с чем вы не согласны - давайте подискутируем в комментариях!
@lechim_ai
За годы работы у меня сложился образ "правильного" рабочего места в IT-компании. Этот пост будет очень субъективным и, скорее всего, может вызвать несогласие с некоторыми пунктами - это нормально. Итак, мой взгляд по некоторым корпоративным холиварным вопросам:
1. Ты/Вы.
Со всеми на ты, но с кем надо на вы - пусть будет так. Если ты во внуки годишься своему коллеге - почему вас должны обязывать общаться на ты? Ты волен общаться согласно своему воспитанию. Конечно, "ты" способствует исчезновению границ и более плотному взаимодействию в среднем, но мне не нравится тенденция к обязательности в этом вопросе. Я бы перевел в класс "по-умолчанию" или "рекомендуется".
2. Субординация.
Я не фанат этой штуки. Напоминание "кто тут главный" не несет за собой продуктивности. Появление двух ролей "руководитель"-"подчиненный" приводит к тому, что человеку необходимо по-особому вести себя со своим начальником. Значит пропадает определенный слой прозрачности и честности, что влечет за собой появление дополнительных формальностей, тормозящих работу.
Субординация, в здоровом коллективе, регулируется законами взаимного уважения. Для этого руководителю лишь поступками можно доказать, что он достоин того самого уважения и к нему стоит прислушиваться.
3. График работы.
Любой удобный. Формат 9-18 не подходит современной IT-компании. Трекеры проведенного за компьютером или в офисе времени - бред. Людям платят за сделанные задачи, а не за часы. Поэтому можно уйти пораньше, прийти попозже, уйти в середине дня, а потом вернуться глубокой ночью. График должен включать проведение встреч и своевременные ответы в корпоративных чатах, в остальном правил нет. Пусть у сотрудника будет комфортный ему график, тогда он и выдаст максимум.
4. Внерабочие часы.
Сначала я встретил это на собеседовании, после чего я заметил эту тенденцию в инфополе.
"Никаких переработок! Я хочу запретить переработки в моем отделе."
Чего? Люди так сильно боятся этого слова, что начинаются такие вот глупости. Если твой подчиненный хочет поработать больше - не мешай взрослому человеку. Если ты хочешь поработать больше - разреши себе. Если надо поработать, чтобы закрыть важную задачу - сделайте это!
Переработки - это инструмент. Нельзя отказываться от молотка, только лишь потому, что вы никогда им не пользовались. Например, это валидный способ идти быстрее остальных.
Единственный контекст, в котором я понимаю проблематику - если вас заставляют работать уже которые выходные, тогда да - стоит это обсудить. И даже не потому, что вас эксплуатируют, а потому, что в компании явно процессы планирования ресурсов не работают.
P.S. Нельзя писать в чатах во внерабочее времени? Можно. Свобода каждого - не отвечать и вернуться с ответом в другой момент.
5. Увольнения.
Я, как руководитель, максимально нормально отношусь к желанию сотрудника уволиться. Если тебя позвали в другое место работать - это окей, никто не обязан своему месту работы. А если тебе еще и предложили там большую должность или зп, то я могу воспринять это на свой счет - воспитал. Но! Я очень плохо отношусь к контрофферам. Метод повышения зарплаты, через получения оффера другой компании, говорит о том, что ваши отношения с руководством не смогли правильно выстроиться. Если ты считаешь, что тебе платят мало - скажи это прямо. И тебе прямо должны ответить, может ли компания позволить платить больше сотруднику твоего уровня. В контроффере я вижу ультимативную форму подачи информации, которая не способствует здоровым отношениям.
6. Дедлайны.
Если вам кажется, что в вашей работе нет дедлайнов, если они вас пугают, то значит, что вы пока находитесь на том уровне, до которого их не спускают - берегут вас. Дедлайны есть всегда, иначе бы ничего не сдвигалось с мертвой точки. Проблема заключается не в их существовании, а в плохом планировании, когда срок - вчера. Поэтому иметь дедлайны - окей и надо лечить не их, как явление, а качество планирования в компании.
Пишите, с чем вы не согласны - давайте подискутируем в комментариях!
@lechim_ai
👍13❤5🔥5🤩1
Давненько я не появлялся на конференциях.
Завтра буду выступать на Онлайн-диагностике 25, поговорим об автономном ИИ в медицине.
Завтра буду выступать на Онлайн-диагностике 25, поговорим об автономном ИИ в медицине.
🔥9🤣1🗿1
Forwarded from Третье Мнение
«Третье Мнение» на конференции «Онлайн-диагностика 25»
Илья Налетов, руководитель направления искусственного интеллекта, представит доклад на тему «Уровни автономности ИИ: как сделать новый шаг?» на круглом столе «Автономный искусственный интеллект: от слов к делу».
Спикер расскажет:
➡️ Какие уровни автономности есть в целом
➡️ Какими по уровню автономности бывают ИИ-сервисы в здравоохранении
➡️ Как повысить автономность ИИ: 4 способа
Модераторы сессии:
📅 📅 28 марта в 9:00 (мск)
📍 📍 Онлайн после регистрации, зал 3
Илья Налетов, руководитель направления искусственного интеллекта, представит доклад на тему «Уровни автономности ИИ: как сделать новый шаг?» на круглом столе «Автономный искусственный интеллект: от слов к делу».
Спикер расскажет:
Модераторы сессии:
👤 Владзимирский Антон Вячеславович — д.м.н., заместитель директора по научной работе, ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»👤 Арзамасов Кирилл Михайлович — к.м.н., руководитель отдела медицинской информатики, радиомики и радиогеномики, ГБУЗ «НПКЦ ДиТ ДЗМ»
Организатор мероприятия — РМАНПО, сооргонизаторы — РАСУДМ, РОРР, Центр диагностики и телемедицины.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥9
Мне стало интересно, кто меня читает. Интерактив! Кто вы?
Anonymous Poll
31%
ML 🧠
0%
HR 🫂
8%
Product manager 📈
4%
Project manager ⏳
2%
Sales 🪙
14%
Team Lead / Head / C-level 📞
1%
DA / DE 📊
15%
Разработчик 👨💻
25%
Другое (напишите в комментариях)
2💊3🗿1
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
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
Telegraph
Агенты
Если бы меня попросили выделить одно ключевое отличие агентов от всего того, что было ранее - я бы назвал слово декомпозиция. Молодец, Илья, чего? Сейчас объясню. Давайте поймем, почему появление чего-то подобного было необходимым. Рассмотрим различные запросы…
🔥12👍3👏1🥴1🤣1🗿1😎1
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:
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):
Сатья Наделла (Microsoft):
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):
Марк Цукерберг (Meta):
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
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
🔥13💊2❤1🖕1🗿1
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
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
🔥17❤🔥5👍2🥱2🤣1🗿1
Я муж.
Давненько не было постов, но причина проста. Я готовился к свадьбе. И сегодня я женился! А через два дня еще и свадебное торжество!
На фото:
- наша роспись,
- я на фотосессии в Underdog-е
- мой мальчишник и вишневая девятка, которую мне там подарили
Скоро вернусь с новыми постами, но ничего так не влияет на нашу карьеру, как семья и близкие, поэтому решил поделиться с вами важным для меня событием!
@lechim_ai
Давненько не было постов, но причина проста. Я готовился к свадьбе. И сегодня я женился! А через два дня еще и свадебное торжество!
На фото:
- наша роспись,
- я на фотосессии в Underdog-е
- мой мальчишник и вишневая девятка, которую мне там подарили
Скоро вернусь с новыми постами, но ничего так не влияет на нашу карьеру, как семья и близкие, поэтому решил поделиться с вами важным для меня событием!
@lechim_ai
56❤🔥49❤11🔥1🥱1🥴1💯1🗿1
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
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
❤🔥10👍6❤2🔥1🤩1🤣1🍌1
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:
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.
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.
❤17👍4🔥2🗿1
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
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
1🔥11❤1👏1
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
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
🔥11❤7👍2🗿1
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.
Если ты человек с адекватным эмоциональным интеллектом, то запрыгнуть на эту "gold standard" ступеньку не составляет труда.
Примеры таких правил:
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
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
3🔥12👍6❤3😁1
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
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
🔥5🗿3👎1🍌1
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
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
🔥13❤5🥴2👎1