Новый курс Практикума PRO для продакт-менеджеров — по запуску AI-ML-продуктов
Запустили курс «Запуск AI/ML-продуктов и управление ими» для тех, кто хочет освоить эту роль. Освоите полный цикл создания продуктов с ИИ — от работы с данными до подсчета ROI. Программу писал Никита Радченко — старший AI/ML-продуктовый менеджер с опытом работы в Сбере, Т-Банке и Procter & Gamble. Кому подойдетЭто курс для опытных специалистов — нужен продуктовый бэкграунд, пусть даже небольшой: продакт-менеджеры прокачают работу с моделями, руководители проектов интегрируют ИИ в стратегию,
От REST к MCP: как LLM меняют принципы проектирования API и архитектуры систем. Часть вторая
Привет, Хабр! На связи Дмитрий Бондарев, я backend-разработчик Авито — занимаюсь проектами на стыке разработки и машинного обучения. В первой части этого материала мы обратились к истокам API и существующим ограничениям интерфейса в работе с агентами.
Контекстное обучение пользователей в интерфейсах: как фокусировка растит метрики продукта
Всем привет! Мы — команда Облака Mail: редактор Наташа (@Natalya_Vetrova), дизайнер Саша (
Под капотом у MOLOT’а: обзор ML-модели для обнаружения вредоносного кода
Всем привет! На связи Максим Митрофанов, руководитель ML-команды Application Security в Positive Technologies.
А сколько здесь твоими ручками?
Представьте себе два разговора.В первом – два ценителя сравнивают картины. Один говорит: «вот эта лучше – у нее диагональ 80 см, а у той только 50». Второй смотрит на него и не знает, как отвечать.Во втором – два инженера обсуждают компьютеры. Один говорит: «вот этот производительнее – у него корпус серебристый, а у того черный». Второй тоже не знает, как отвечать.Абсурд узнается мгновенно.А теперь – руководитель регионального подразделения смотрит на результат работы, сделанной экспертом с помощью AI, и спрашивает: «А сколько здесь твоими ручками?»
Почему у тебя не получится завайбкодить игру за час? Рассказываю на своем опыте
Всем привет! Меня зовут Саша, и я ML‑инженер. Современная разработка ML‑пайплайнов это уже давно не только обучение моделей. Хороший ML‑инженер, помимо всего прочего, пишет backend‑сервисы, настраивает Docker, занимается деплоем моделей, и иногда даже пишет автотесты для своих решений. Поэтому за время своей работы я успел в той или иной степени столкнуться с задачами разных направлений разработки в айтишке. В связи с этим у меня возник резонный вопрос:Смогу ли я сделать что‑то прикольное и полезное в отрасли, максимально далекой от меня?Геймдев — как раз отличный вариант.
