Код, железо, стратегия: в чем секрет победителей ML-соревнований?

Кто из вас участвовал в соревнованиях по машинному обучению? А кто выигрывал? В мире ML олимпиады, хакатоны и прочие состязания — это не просто способ проверить свои навыки. Это полигон, где рождаются и проверяются новые подходы к решению сложных задач. В 2024 году прошло более 400 таких соревнований с общим призовым фондом свыше $22 миллионов. Но кто же эти люди, которые выиграли этот куш? И что они сделали такого, что помогло им обойти других? Мы проанализировали отчет The State of Machine Learning Competitions 2024 и выделили из него самые ценные моменты для практикующих разработчиков. Если хотите узнать, что на самом деле отличает победителей от остальных участников, то этот материал для вас.

https://habr.com/ru/companies/magnus-tech/articles/911666/

#mlсоревнования #машинное_обучение #MLхакатоны #сравнение_MLиснтрументов #mlинженер #карьера_в_ML #навыки_MLинженера #карьерный_рост_в_ML

Запуск ML-модели в бизнесе — что нужно знать предпринимателям

Что нужно знать перед внедрением ML-модели в рабочий процесс? Какие ожидания от нее у компаний? Читайте статью, где мы разложили все по полочкам.

https://habr.com/ru/articles/883180/

#нейросети #mlмодель #mlинженер #mlсистемы #ai #бизнеспроцессы #бизнесаналитика #бизнесмодель #itинфраструктура #информационные_технологии

Рынок труда ML-специалистов в 2025 году: востребованные навыки и карьерные треки

В одном из недавних интервью Марк Цукерберг заявил , что к 2025 году искусственный интеллект (ИИ) сможет выполнять большинство задач Middle-разработчиков в Meta (запрещенная в РФ организация). По словам Цукерберга, ИИ уже помогает писать код и постепенно забирает на себя простые инженерные задачи, но хорошие Middle-инженеры все еще будут нужны. Правда при условии, что они будут осваивать новые востребованные технологии. С учетом влияния компании на технологическую повестку во всем мире заявление звучит серьезно: крупные игроки индустрии уже сейчас диктуют направление, в котором будет развиваться рынок труда в связи с масштабированием ИИ — это автоматизация большей части функций и появление новых. В таких условиях многим специалистам придется адаптироваться и прокачивать навыки, чтобы оставаться востребованными на рынке.

https://habr.com/ru/articles/882040/

#машинное_обучение #mlинженер #ai_talent_hub #mlops #разработка_вебсервисов #рынок_труда_it #pytorch #scikitlearn #apache_airflow #postgresql

Менеджер данных: как новая роль изменила подход к работе с ML

Меня зовут Вера Романцова, я работаю в 2ГИС в команде компьютерного зрения. Мы создаём ML-модели и сервисы, которые автоматизируют работу с картами и данными. Но перед тем, как обучить модель и выкатить сервис, есть ещё много работы по сбору датасетов и разработке моделей. И обычно все эти задачи выполняли ML-инженеры. В один из моментов моя будущая команда пришла к выводу, что для эффективных процессов разметки, сбора и валидации данных нужна отдельная роль — менеджер данных. Этим первопроходцем в нашей компании стала я. В этой статье я расскажу: 🌚 Кто такой менеджер данных и чем он занимается. 🦾 Как эта роль помогла нашей команде ML-инженеров. 🔜 Когда такой специалист может понадобиться вам. 🔎 Как найти подходящего кандидата на эту позицию.

https://habr.com/ru/companies/2gis/articles/877868/

#разметка_датасета #машинное_обучение #подготовка_данных #менеджер_данных #mlинженер #работа_в_it

От технической базы до AI-продукта: как устроен курс от AI Talent Hub и karpov.courses

Привет, Хабр! ML Engineering — тренд, который долго еще будет в топе.

https://habr.com/ru/articles/838950/

#ai_talent_hub #karpovcourses #mlинженер

Мозг промышленного масштаба или как воплотить мечту в реальность?

В предыдущей статье мы рассмотрели различные типы нейросетей и обсудили, какие задачи можно решать с их помощью. Теперь рассмотрим задачу искусственного интеллекта с организационной и технической точки зрения. При работе над сложными проектами обычно вовлечена команда разработчиков и специалистов по обработке данных, у которых сразу возникают вопросы: как управлять проектом, совместно разрабатывать модель машинного обучения (Machine Learning model), проводить ее тестирование, каким образом синхронизировать код и результаты экспериментов? После разработки и оптимизации ML-модели возникает необходимость ее развертывания в промышленной среде. Все эти проблемы могут казаться менее увлекательными, чем решение самой задачи машинного обучения, но они имеют критическое значение для успешной реализации ML-проектов. В этой статье мы подробно рассмотрим жизненный цикл ML-сервиса от идеи до разработки и внедрения, а также инструменты и принципы, используемые на каждом этапе.

https://habr.com/ru/articles/795985/

#mlflow #mlops #mlops_tools #data_analysis #data_science #mlмодель #mlинженер #docker #kubernetes #project_management

Направо пойдёшь — тестировщиком станешь, налево пойдёшь — ˂...˃: куда податься питонисту?

Привет, Хабр! В этой статье поговорим о том, какие перспективы есть у питониста и куда ему можно податься. Кому может быть полезна статья?

https://habr.com/ru/articles/785718/

#Тестировщик #Data_Science #MLинженер #Software_developer #DevOps #Backendразработчик