От недр до мирного атома: как и зачем ИТ-корпорации осваивают новые источники энергии
Центры обработки данных (ЦОД) — сердце цифрового мира, ему нужны гигаватты энергии для работы искусственного интеллекта, облачных сервисов и бесконечных потоков данных. Сейчас на дата-центры всех типов приходится около 1% мирового потребления электроэнергии, и этот показатель постоянно увеличивается. Поэтому операторы ЦОД ищут новые источники энергии, иногда весьма необычные: от метана из заброшенных шахт до ядерных мини-реакторов. В посте обо всем этом и расскажу.
Сигнал из 1960-х в 2020-е и дальше: предвидения Станислава Лема
Кадр из диафильма «Охота на Сэтавра», 1980 год (источник)Привет, Хабр! 60 лет назад фантаст Станислав Лем
Горячее сердце телекома: как работает система онлайн-биллинга
Привет, Хабр! Меня зовут Назар Гельдыев и я руковожу направлением технологического развития в телеком-блоке МТС.
Новинки от производителей ARM- и RISC-V-процессоров последнего времени. Что предлагает рынок?
Привет, Хабр! Сегодня я расскажу о нескольких интересных чипах для серверного сегмента. Процессоры от Intel, недавно представленные корпорацией, описывать не буду: о них и так огромное количество информации. Возьму новые чипы, созданные стараниями менее известных производителей. Если у вас есть что добавить, обязательно пишите в комментариях.
Почему дизайнер = инженер
Привет, Хабр! Дизайнер сегодня — больше, чем дизайнер. Это и аналитик, и инженер, и мастер по нейросетям, и специалист по коммуникациям. Меня зовут Наталья Дудко, я арт-директор внутренних продуктов в МТС Диджитал. В этом посте расскажу, что из себя представляет работа дизайнера сегодня. Пройдусь по основным мифам, покажу нашу роль в разработке и с какими проблемами мы сталкиваемся.
Куда расти Data Scientist и какие навыки для этого нужны
Привет! Меня зовут Никита Зелинский, я Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и ML-платформ МТС Big Data. На конференциях я часто слышу один и тот же вопрос от начинающих дата-сайентистов: как развиваться в своей сфере и прийти к успеху? Тут сразу напрашивается одно сравнение — рост в профессии напоминает тренировки в качалке. Чтобы добиться результата, нужен четкий план: что конкретно и когда прокачивать. Вот и в работе важно понимать, какие навыки развивать и как составить стратегию роста — от стажера до ведущего специалиста или Chief Data Scientist.
