Data science | Machinelearning [ru]

🔥 Самые интересные статьи за последние дни:

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

• Сборка Python проекта с uv и Docker

• DE-1. DIY ассистент на LLM

• Ваши генераторные выражения сломаны: чиним и разбираемся

• Всё, что вы хотели знать о Django Channels

🎯 Разделяй свои задачи на «узкие» и «широкие»

Иногда ты работаешь над узкой проблемой (например, багом в функции), а иногда — над широкой (архитектурное решение). Легко запутаться, если смешивать такие задачи.

👉 Совет: планируй работу так, чтобы «узкие» задачи чередовались с «широкими». Так мозг не перегружается и сохраняется баланс между точечной работой и глобальным видением проекта.

👩‍💻 Пишем свой PyTorch на NumPy. Часть 1

PyTorch — это мощный и гибкий фреймворк для машинного обучения, широко используемый для создания нейронных сетей. Он особенно популярен благодаря простоте использования, динамическим вычислительным графам и богатой экосистеме инструментов для обучения моделей.

В этой статье мы реализуем собственную библиотеку машинного обучения на NumPy!

Читать...

🤔 ИИ с человеческим лицом: какие ошибки повторяют модели и что с этим делать

В статье рассказывают, почему ИИ, как и люди, подвержен когнитивным искажениям: самоуверенность, предвзятость и шаблонное мышление — как это влияет на бизнес и технологии

Читать...

Алоха, товарищи! Недавно в Сингапуре завершилась одна из главных конференций в мире ML — ICLR 2025, и Яндекс приглашает обсудить самые интересные доклады.

Где и когда проходит:

20 мая в офисе на Льва Толстого, 16 (или онлайн) пройдёт Yandex ICLR Recap — вечер инсайтов, мнений и прогнозов от сильных спикеров Яндекса.

Кто выступает:

👉 Артём Бабенко, руководитель отдела Research — расскажет, что нового в мире tabular DL и как меняются подходы к работе с табличными данными.
👉 Андрей Бут, лидер команды YandexGPT Alignment — даст срез по NLP: какие задачи сейчас на пике, что получилось, а что нет.
👉 Роман Исаченко, руководитель направления CV — покажет, как развивается компьютерное зрение и в какую сторону движется сообщество.
👉 Алексей Степанов, CTO международного поиска — поделится тем, как современные идеи ICLR применимы к ML-инженерии и поиску.

Будем обсуждать и делиться мнениями. Можно немного по холиварить. Это отличный шанс свериться с глобальной повесткой.

Регистрация уже открыта. До встречи на рекапе

⚙️ Есть ли у AMD перспективы в AI/ML/DL. Часть 1

В статье старший MLOps-инженер из Selectel рассказывает о сравнении документации AMD и NVIDIA в области AI/DL/ML: ожидания, реальность и погружение в хаос терминов

Читать...

⚡️ Мы собрали в одну папку экспертный контент в сфере IT.

В этой папке вы найдете:
🟠 Советы от экспертов в сфере HR. Как попасть в IT в 2025 году?
🟠 Полезные курсы и советы для успешного прохождения собеседований
🟠 ИИ заменил 700 сотрудников в Бигтехе, к чему это привело?
🟠 И еще 20 статей.

🔗 А мы делимся с вами статьёй "INTELLECT-2: Первая большая (32B) параметрическая модель с распределенным обучением".

📎 Сохраняйте папку «IT & HR & DESIGN», изучайте каналы и прокачивайте свои скиллы!

⚡️Подписаться⚡️

📈 Подборка статей для вашей карьеры

• Пришёл на вакансию дизайнера, а стал питонистом: как IT-специалисты нашли свою первую работу

• На сколько денег может рассчитывать ИТ-предприниматель в разных ветках развития

• Анализ задачи с собеседования в Google: конь и телефонные кнопки

• Быстрый старт в QA Fullstack: чем вооружиться будущему стажеру в Альфа-Банке

• Как убить самоорганизацию в команде: вредные советы для лидера

🔎 Подборка вакансий для сеньоров

Senior Big Data Engineer (Data Management Platform) - Lamoda Tech
🟢Hadoop (YARN, HDFS, HBase, Hive), Spark, Airflow, Python, Scala, Java, SQL
🟢Доход не указан | 3–6 лет | Удалёнка/Гибрид

Data Engineer Senior - LIAN
🟢SQL, Hadoop (HDFS, YARN, HIVE), Apache Spark, Airflow, Kafka, Python, Java, Scala
🟢270 000 - 350 000 ₽ | Более 6 лет | Удалёнка

Senior Data Engineer - Sigma Sweden Software AB
🟢Spark (Scala), SQL, AWS (DynamoDB, Kinesis), Docker, Python/Ruby, Data Lake
🟢Доход не указан | 3–6 лет | Удалёнка/Гибрид/На месте

⚙️ INTELLECT-2: Первая большая (32B) параметрическая модель с распределенным обучением

В статье рассказывают о прорывной модели INTELLECT-2: обучение на рое вычислительных узлов вместо датацентров, асинхронное RL и инфраструктура, которую строили с нуля

Читать...