Data Engineering. - страница 2

Как быстро нейросети забывают источники: за месяц большинство теряется, но выжившие держатся долго

продолжить чтение

Databricks Data and AI Summit 2026. Моя первая поездка в США

Недавно мне удалось посетить Databricks Data + AI Summit в Сан-Франциско в качестве Databricks MVP. Крупнейшую конференцию Databricks, посвященную данным, искусственному интеллекту. На мероприятии собралось более 30 000 участников из более чем 160 стран.Я много слышал и читал об этом саммите, но никогда не мог представить, что попаду на него вживую.

продолжить чтение

Шаг вперёд на долгом пути: завершили этап «Сканирование» конкурса «Экспедиция. Data Science»

Фонд Национальной технологической инициативы реализует проект технологических конкурсов Up Great — открытых соревнований для инженерных команд. Здесь преодолевают технологические барьеры России и мира, чтобы решать задачи, с которыми ещё никто не справлялся.

продолжить чтение

OpenAI предложила властям США долю в 5% для защиты бизнеса

Компания OpenAI, оцениваемая почти в 852 миллиарда долларов, инициировала переговоры о передаче 5% своих акций правительству США. Генеральный директор стартапа Сэм Альтман рассчитывает, что такой шаг поможет снизить политическое давление и укрепить отношения с администрацией Дональда Трампа. Стоимость предлагаемого пакета активов оценивается в 43 миллиарда долларов.

продолжить чтение

AgTech без хайпа: как мы строим систему, которая доводит агронома от симптома на поле до решения

Автор: Олег Линьков, Webformula (webformula-agro.ru)Агросектор — одна из самых недооценённых ниш для прикладного AgTech. Здесь нет хайпа вокруг LLM на каждом шагу, зато есть жёсткие ограничения, которые делают задачу интересной с инженерной точки зрения: сезонность с точностью до недель, географическая распределённость, аудитория с низкой толерантностью к нерелевантному шуму и предметная область, где ошибка в данных стоит реального урожая.

продолжить чтение

Инженер данных 2026: что это за профессия и как попробовать бесплатно

продолжить чтение

Шесть недель с agentic AI против фрода в adversarial-системе

Я слишком рано понёс первые результаты в наш продукт. Тогда это выглядело логично: мы прикрутили агентный ИИ к анализу логов и поведения пользователей в regulated продукте с реальными денежными операциями, качество обнаружения пошло вверх, аналитики по фроду стали меньше возвращать инженерам мусорные кейсы.Снаружи это уже выглядело рабочим слоем защиты: аналитики видели меньше мусора, инженеры получали более понятные issues, и продукт наконец увидел практическую пользу вместо очередного демо. Я примерно так и сказал: “смотрите, это уже не игрушка”. Плохая фраза, как оказалось.

продолжить чтение

Как дать ИИ-агенту работать с данными и не потерять контроль: безопасный data-join через MCP, вместо создания DataLake

Это продолжение новых безопасных паттернов по работе с MCP, которые я для себя придумал, которые я описал в статье:Как дать ИИ-агенту доступ к проду и не поседеть: безопасный production-дебаг через MCPВсем привет! Хотел поделится интересным паттерном взаимодействия, который удалось выстроить и он дов...habr.comИнтересно будет услышать ваше мнение.

продолжить чтение

ContentCombine: как я сделал мультинишевый контент-комбайн и запустил ежедневный SEO-дайджест

Визуализация комбайна

продолжить чтение

Тихая-тихая мировая революция. Мы сделали модель распознавания для любых задач компьютерного зрения – и выше уровня SOTA

Мы не приверженцы теории марксизма-ленинизма (у нас своя теория), но иначе нашу разработку не назовешь. Вы можете к ней (к революции) присоединиться – просто начав пользоваться нашей моделью.

продолжить чтение