Дата канальи

Прислали как должна выглядеть настоящая рыбалка !

#ML #кейсы История из одного чатика лидов. Что думаете — девочка фродстер или нет? Первый лид: @datarascals , вот ты любишь рофлы собирать всякие, ещё один принес. Может ещё у кого есть - делитесь)) Не знаю, почему мне так везет, либо фродеров стало ооочень много 😢 Девушка подключилась на собес, попросил расшарить экран. И она прям в реальном времени курсом вытаскивает снизу чёрное окошко (выделил красным кругом). Я ее спрашиваю, что это за программа - у нее неожиданно ломается микрофон и она не может ответить. Выходит со встречи, перезаходит - черного окошка уже нет и все норм 😁 Все чистенько, красивенько Тем не менее - задачи решила почти идеально с первой попытки, на вопросы отвечала быстро и уверенно. И вот вопрос - это был фрод или нет? Если б не этот ее косяк в начале встречи - я б вооообще не заподозрил ничего. Можно ли доказать, что после переподключения она читерила? Ды в целом нет... Может она реально шарит @второй лид , передо мной у тебя с ней был собес тоже, 6 июля. Почему потребовался повторный? Второй лид: Во время собеса она не вытаскивала программы никакие Она перезаходила на встречу и микрофон лагал, на это много времени убили <…> Да, лагать у нее все начало на моменте, когда мы открыли вместе coderpad с условием задачи. Интересное совпадение

#оффтоп Последние несколько месяцев в личку стучатся с запросом «где научиться нормально вайбкодить» вполне себе матерые разрабы / девопсы /  MLE. Хотя ответ, казалось бы очевиден: Абсолютно бесплатно в первоисточниках 1. Open AI Academy, Codex for Builders 2. Antropic Academy, Claude Code in Action Но если вам вдруг не хватает дисциплины, живого человеческого общения, жарких дискуссий и ревью от пиров и преподавателей по вашей реальной задаче — есть недорогая альтернатива, которую запустили знакомые парни в кепках и без: 12 недельный буткэмп по агентной разработке С пылу с жару, прошел только первый поток. Получилась отличная актуальная программа с хорошими оценками и отзывами, рассчитанная на мидл-плюс / синьорных разработчиков и руководителей разработки, которые хотят вкатится в агентный инжениринг (есть практика, что на него идут продакты, но будет тяжело, расчет на хороший инженерный бэкграунд, имейте ввиду) Скоро, 14 июля, стартует второй поток. Включайтесь пока еще есть места Цель программы: освоить ai-driven разработку, встроить агентов в SDLC команды и повысить скорость разработки. Практика: Предстоит практиковать с агентами, их оркестрацией и автоматизацией продуктового цикла. Разберётесь, как агентами решать задачи по реализации фич, рефакторингу, тестированию, покрытию документацией, как в целом работать с легаси и оптимизировать контекст. Будет большой фокус на Specification Driven Development, разберетесь с MCP, RAG-системами и управлением контекстом А по жирному тарифу "Активная практика" на каждый урок можно приносить свои боевые задачи и разбирать вместе с группой и преподавателями Авторы и преподаватели: программу ведут практики с 15–18 годами опыта: ex‑Yandex Cloud, ex‑Meta, staff-инженер Google, директор центра по найму разработчиков и автор десятков курсов для МФТИ, РАНХиГС, Яндекс.Практикума, Центрального университета, а также ex-директор по AI Сбера, лид AI-транформации продуктовых команд Формат: 12 недель, 17 уроков, 5 модулей. Синхронно, живые эфиры вечерами по 1-2 занятия в неделю по 2-3 часа, с расчетом на 3 часа самостоятельной практики между ними (советую практиковать больше, все вечера и выходные. Это огромное удовольствие. Плюс я считаю, что в это нельзя чуть-чуть поигрывать. Надо нырять с головой) Как методологически проходит занятие: минимально необходимая теория, разбор кейса, групповая практика прям на вебинаре, плюс домашки на гитхабе и доступна библиотека примеров \ материалов в помощь. https://naition.ai Промокод ЗЕЛИНСКИЙ даст 20% скидку. А для друзей и коллег можно получить еще +10%. П.С. Также ребята пилотируют B2B спец-формат для команд, если вы как бизнес хотите прокачать свою команду.

Доклады South HUB кэмп 2026 вышли в записи! AI, лидерство, роботы, карьерные повороты и решения, которые меняют самих лидеров и их компании. Теперь можно поставить на паузу, вернуться на сильную мысль и переслушать момент, который в зале пролетел слишком быстро или впервые проникнуться мыслями, прозвучавшими со сцены пятого кэмпа. 💬 Смотреть в VK / 📹 Смотреть в YouTube Вас ждёт концентрат идей — личные истории, технологическая глубина и тот самый эффект, когда после выступления хочется что-то пересобрать у себя.

#кейсы #ML ML System Design учит что начинать желательно с какого-н бейзлайна Часто внедрение такого бейзлайна требует определенной наглости Например, cамая простая стратегия ценообразования: 1. Поднимаешь цены всем клиенты (на дельту с небольшой окрестностью) 2. Возвращаешь нормальные тем кто жалуется / встал на лыжи 3. Обучаешь модель определения «нечувствительных к цене» (далекий предок эластичности — кривой-то у нас нет) 4. В дальнейшем повышаешь только им А теперь наглость — как такой подход выглядит в отчете аудиторам: Проблема: Ежедневный пересчет депозитных ставок по формуле (ETC - ФОР - АСВ - Opex - EVA) создает естественную волатильность, к которой клиенты уже адаптировались. Проведенный анализ клиентского поведения выявил сегмент, демонстрирующий низкую чувствительность к колебаниям процентных ставок. Для таких клиентов возможно применение пониженных ставок относительно рекомендованного казначейством уровня без риска оттока. При этом сохраняется возможность оперативной корректировки условий в случае изменения рыночной конъюнктуры. Данный подход позволяет оптимизировать стоимость фондирования, создавая дополнительный маржинальный доход, в то время как клиенты, для которых ставка остается ключевым фактором, продолжают получать конкурентные условия. Важно отметить, что подобная практика требует регулярного мониторинга клиентской реакции и своевременной адаптации параметров предложения. Задача: снизить эффективную ставку по привлечению не допустив оттока клиентов и просадок в ликвидности. Решение: На первом этапе был проведен эксперимент по сбору данных, в рамках которого выборочно предлагалась пониженная депозитная ставка для части клиентов. Это позволило сегментировать клиентскую базу на две группы: нечувствительных к изменению ставки (согласившихся на пониженные условия) и чувствительных (отказавшихся от предложения). На основе этих данных была построена Look-a-Like модель, которая выявляет клиентов с характеристиками, аналогичными нечувствительной группе. Для таких клиентов впоследствии применялась ставка ниже рекомендованной казначейством, что позволило оптимизировать стоимость привлечения ресурсов без потери клиентской базы. При этом сохранялся принцип прозрачности - клиенты заранее информировались о возможных колебаниях ставки, а сама модель регулярно пересматривалась с учетом новых данных о поведении клиентов. Такой подход создает баланс между доходностью для банка и приемлемыми условиями для лояльных клиентов, демонстрирующих низкую чувствительность к изменениям процентных ставок. Деньги: удалось стат. значимо снизить эффективную ставку привлечения на 0.02% На оборотах крупного банка за год — это сотни миллионов рублей

Давние читатели канала помнят, что когда-то в древние времена мы с Валерой написали книжку про ML design. Это было так давно, что люди тогда умели не только читать по диагонали, но еще иногда писать, а книги были значимым артефактом для упаковки знаний. С тех пор утекло немало воды, работу делают агенты, и книгам они предпочитают скиллы. И вот мы с клодом наконец добрались перепаковать одно в другое: ML system design в форме скилла с набором рубрик для ревью. Устанавливается одной командой через skills.sh, умеет ревьювить дизайн-доки и ML проекты лучше агента из коробки и чесать нам эго ненавязчиво ссылаться на авторов как могучих авторитетов.

Друг в соседнем чате глаза открыл на советские космические лазерные пистолеты, которыми вооружали космонавтов — до сих пор под впечатлением, думал только в фантастике такое

Кто-то уже понял как оно работает? Долго казалось что foundation model для табличек это оксюморон (по временным рядам про FM тоже был скепсис , хоть я и сам читал по ним лекции и пробовал в деле) https://research.google/blog/introducing-tabfm-a-zero-shot-foundation-model-for-tabular-data/

Отрицательный рост акций в 7 раз за пару лет

#корпжиза Как вам интервью ген директора Диасофта? Каналья или нет?