Молодость меня не простит, если я буду грустить, если я буду день и ночь в своей постели
Поход - ВСЁ! Сванетия - балдеж!
Поход - ВСЁ! Сванетия - балдеж!
❤72🔥31
/Секреты комфортного выхода из отпуска/
Проснувшись сегодня утром, не поняла сразу несколько вещей:
1. Что это за фотообои с домиками за окном, где горы с коровами на склоне?
2. В смысле надо идти не 20км под рюкзаком, а до ноутбука в соседнюю комнату
3. Какой еще пароль?!
4. Куда делись хачапури на завтрак
5. Что такое расписание и тудулист?!
Возвращение после горного отпуска без ноутбука - Хард версия возвращения из городского отпуска. Рассказываю, как минимизирую потери [себя] в первый рабочий понедельник
- Подготовку к выходу из отпуска начинаем еще до ухода в него. Дела и встречи, которые надо будет сделать после, не планируйте на первый день всем скопом. Часть из них точно не сгорит, если оставить на второй-третий день
- Прилетаем заранее - хотя бы на сутки, а лучше двое до момента открытия рабочего ноутбука. Все вот эти воскресные ночные рейсы с пересадкой и попыткой встать бодрячком в понедельник оставила в юности. Один лишний вечер дома = минус тревожность, плюс ощущение, что ты контролируешь свою жизнь.
- Разгружаем первую неделю. в первые дни после отпуска не делаю больших созвонов и не планирую стратегические штуки. Нормально чуть потупить, перечитать свои заметки, распаковать чемодан, распаковать себя.
- Делаем себе мини-подарок к возвращению. Оставь дома чистым, а в нем себе какую-нибудь приятность, закажи завтрак, доставку с цветами или купи себе что-нибудь новое и радующее. Пусть первый рабочий день будет ассоциироваться не с «кошмаром», а с чем-то уютным.
- Планируем встречу с кем-то классным. Кофе с коллегой, созвон с другом или рабочая встреча, где ты точно получишь заряд. Это даст ощущение, что ты не просто "вернулся в ворох задач", а вернулся к людям и энергии.
- Оставляем себе пару часов «на разгрести почту и тупо потупить». Пусть такой слот в календаре и будет: «09:00–11:00 - акклиматизация, кофе, рефлексия». Это рабочее время. Всё норм.
Проснувшись сегодня утром, не поняла сразу несколько вещей:
1. Что это за фотообои с домиками за окном, где горы с коровами на склоне?
2. В смысле надо идти не 20км под рюкзаком, а до ноутбука в соседнюю комнату
3. Какой еще пароль?!
4. Куда делись хачапури на завтрак
5. Что такое расписание и тудулист?!
Возвращение после горного отпуска без ноутбука - Хард версия возвращения из городского отпуска. Рассказываю, как минимизирую потери [себя] в первый рабочий понедельник
- Подготовку к выходу из отпуска начинаем еще до ухода в него. Дела и встречи, которые надо будет сделать после, не планируйте на первый день всем скопом. Часть из них точно не сгорит, если оставить на второй-третий день
- Прилетаем заранее - хотя бы на сутки, а лучше двое до момента открытия рабочего ноутбука. Все вот эти воскресные ночные рейсы с пересадкой и попыткой встать бодрячком в понедельник оставила в юности. Один лишний вечер дома = минус тревожность, плюс ощущение, что ты контролируешь свою жизнь.
- Разгружаем первую неделю. в первые дни после отпуска не делаю больших созвонов и не планирую стратегические штуки. Нормально чуть потупить, перечитать свои заметки, распаковать чемодан, распаковать себя.
- Делаем себе мини-подарок к возвращению. Оставь дома чистым, а в нем себе какую-нибудь приятность, закажи завтрак, доставку с цветами или купи себе что-нибудь новое и радующее. Пусть первый рабочий день будет ассоциироваться не с «кошмаром», а с чем-то уютным.
- Планируем встречу с кем-то классным. Кофе с коллегой, созвон с другом или рабочая встреча, где ты точно получишь заряд. Это даст ощущение, что ты не просто "вернулся в ворох задач", а вернулся к людям и энергии.
- Оставляем себе пару часов «на разгрести почту и тупо потупить». Пусть такой слот в календаре и будет: «09:00–11:00 - акклиматизация, кофе, рефлексия». Это рабочее время. Всё норм.
/Кому на Руси продактом работать хорошо/
Ну что, пока одни спорят, нужен ли продактам Excel в 2025-м и может ли LLM заменить дискавери, другие тихо делают сильный продукт, строят процессы и становятся №1 в рейтинге работодателей среди продакт-менеджеров по версии DevCrowd. Уже писала вам про раздел «кого читают» в нем [Дашича, ха!]
А в рейтинге работодателей победили Авито. Вот что отметили продакты в опросе:
- зрелые продуктовые процессы (а не «давай пока сделаем, потом переделаем»)
- возможность влиять на продукт, а не просто реализовывать задачи
- нормальные данные и инструменты (без боли и выгрузок из 2013 года)
- адекватный уровень автономности и коммуникации
Ну вдруг вы сейчас в фазе «куда податься, чтобы было и интересно, и по-человечески», и еще не пошли готовиться к техническим секциям! Я вот однажды задачки по терверу решала в офисе на белой площади - успешно, кстати!
Ну что, пока одни спорят, нужен ли продактам Excel в 2025-м и может ли LLM заменить дискавери, другие тихо делают сильный продукт, строят процессы и становятся №1 в рейтинге работодателей среди продакт-менеджеров по версии DevCrowd. Уже писала вам про раздел «кого читают» в нем [Дашича, ха!]
А в рейтинге работодателей победили Авито. Вот что отметили продакты в опросе:
- зрелые продуктовые процессы (а не «давай пока сделаем, потом переделаем»)
- возможность влиять на продукт, а не просто реализовывать задачи
- нормальные данные и инструменты (без боли и выгрузок из 2013 года)
- адекватный уровень автономности и коммуникации
Ну вдруг вы сейчас в фазе «куда податься, чтобы было и интересно, и по-человечески», и еще не пошли готовиться к техническим секциям! Я вот однажды задачки по терверу решала в офисе на белой площади - успешно, кстати!
❤26
/Три неочевидных суперсилы продакта, помогающие в жизни/
Кажется, с годами работы продактом у меня начали прокачиваться какие-то побочные навыки. Причём в жизни они работают не хуже, чем в работе.
1. Дотащить фичу до прода.
Когда ты продакт, это твоя прямая обязанность, ты просто не можешь оставить дело «почти доделанным». Это как жить в квартире, где ремонт остановился на этапе «мы просто придумали дизайн, а дальше не задалось, и спим на матрасе у серой бетонной стену».
Поэтому в быту ты закрываешь гештальты, доводишь начатое до результата, сохраняешь энергию на финишной прямой, даже если до этого было 58 кругов обсуждений.
2. Относиться ко всему как к гипотезе
Когда меня спрашивают про работу, про канал, про солопринерство, про спорт, про что угодно, очень часто мой рассказ начинается со слов «у меня появилась гипотеза, что так мне будет лучше/веселее/интереснее/…». Здорово, если гипотеза выгорела и все получилось, но если не сработала, ты не провалился безвозвратно, ты просто получил инсайт. Не надо страдать, можно делать итерации.
Всё можно тестировать, и это мощно облегчает жизнь.
3. Фокус на цели, когда все тащат в свою сторону
Когда ты держишь в голове north star metric, тебе проще отказываться от того, что не ведёт туда. Не только в продукте, но и в личных целях.
Это помогает: ввязываться в чужие драки, не делать десять дел параллельно, не теряться в чужих хотелках.
Ты умеешь ставить границы, не потому что «надо заботиться о себе», а потому что road to impact не про растекаться.
Синк ебаут
#яжпродакт
Кажется, с годами работы продактом у меня начали прокачиваться какие-то побочные навыки. Причём в жизни они работают не хуже, чем в работе.
1. Дотащить фичу до прода.
Когда ты продакт, это твоя прямая обязанность, ты просто не можешь оставить дело «почти доделанным». Это как жить в квартире, где ремонт остановился на этапе «мы просто придумали дизайн, а дальше не задалось, и спим на матрасе у серой бетонной стену».
Поэтому в быту ты закрываешь гештальты, доводишь начатое до результата, сохраняешь энергию на финишной прямой, даже если до этого было 58 кругов обсуждений.
2. Относиться ко всему как к гипотезе
Когда меня спрашивают про работу, про канал, про солопринерство, про спорт, про что угодно, очень часто мой рассказ начинается со слов «у меня появилась гипотеза, что так мне будет лучше/веселее/интереснее/…». Здорово, если гипотеза выгорела и все получилось, но если не сработала, ты не провалился безвозвратно, ты просто получил инсайт. Не надо страдать, можно делать итерации.
Всё можно тестировать, и это мощно облегчает жизнь.
3. Фокус на цели, когда все тащат в свою сторону
Когда ты держишь в голове north star metric, тебе проще отказываться от того, что не ведёт туда. Не только в продукте, но и в личных целях.
Это помогает: ввязываться в чужие драки, не делать десять дел параллельно, не теряться в чужих хотелках.
Ты умеешь ставить границы, не потому что «надо заботиться о себе», а потому что road to impact не про растекаться.
Синк ебаут
#яжпродакт
🔥49
/AI-аббревиатуры, которые вы не гуглили, но они уже пришли за вами/
— расшифровываем, что такое AGI, Chain of Thought и другие страшные слова
Открываешь любой AI-пост — и там вот это: «AGI обучен через diffusion, fine-tuned на GAN, использует CoT-алгоритмы и запускается на inference с актуальными weights».
AGI (Artificial General Intelligence)
Мечта футуристов и угроза синематики: искусственный интеллект, который не просто решает задачи, а обладает универсальным умом.
AI-агент
Не просто чатик, а такая цифровая сущность, которая умеет думать шагами, обращаться к внешним данным, пользоваться инструментами (вроде календаря или браузера) и автономно решать задачи.
Как будто вы дали вашему ассистенту не только Google, но и ручки-ножницы и сказали: "иди и сделай".
Chain of Thought (CoT)
Техника, при которой модель думает «вслух». Вместо одного ответа — разбивает его на логические шаги. Например, как в школьной задачке: «Если Петя пошёл в кино в 7, а кино длится 2 часа…»
Diffusion
Алгоритм, который превращает шум в картинку. Это как магия генеративных моделей вроде Midjourney или DALL·E: сначала — рандомная кашица, а через 30 шагов — котик в кимоно на фоне заката.
Fine-tuning
Когда берут большую обученную модель (например, GPT) и дообучают на вашей базе знаний. Это как взять универсального спеца и погрузить его в контекст вашей компании — теперь он не просто умный, а ещё и в теме.
Hallucination
Фантазии модели, поданные с лицом уверенного профи. Это когда вместо "не знаю" она сочиняет ответ — с источниками, которых не существует. Удивительно уверенно, как бывший вайнити.
LLM (Large Language Model)
То, что у всех на слуху — большие языковые модели вроде GPT, Claude, Mistral. Они не «знают», как устроен мир, но на основе миллиардов текстов умеют предугадывать, что вы, вероятно, хотите услышать.
GAN (Generative Adversarial Network)
Модель, где один нейросетевой модуль создаёт что-то, а второй проверяет, фейк это или нет. Представьте двух ботов: один — мошенник, другой — детектив. Один генерит фото фейковой девушки, второй пытается понять, реальна ли она.
Training vs Inference
Training — это когда модель учится: смотрит на тексты, изображения, данные, и учится находить закономерности.
Inference — это когда модель уже отвечает.
Weights
Это как память модели: веса показывают, насколько важны разные слова и связи между ними. Они определяют, что "кошка" ближе к "мяу", чем к "инфраструктура". Всё обучение модели — по сути, настройка этих самых весов.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Любимчик прагматичных продактов. Это подход, при котором модель сначала идёт искать инфу в базе знаний или документах, а потом только генерирует ответ.
Типа «сначала погуглю, потом отвечу», а не «придумаю от балды».
Почти гарантия, что модель вспомнит, как устроена ваша CRM, а не начнёт цитировать Википедию про CRM 2015 года.
Источник
— расшифровываем, что такое AGI, Chain of Thought и другие страшные слова
Открываешь любой AI-пост — и там вот это: «AGI обучен через diffusion, fine-tuned на GAN, использует CoT-алгоритмы и запускается на inference с актуальными weights».
AGI (Artificial General Intelligence)
Мечта футуристов и угроза синематики: искусственный интеллект, который не просто решает задачи, а обладает универсальным умом.
AI-агент
Не просто чатик, а такая цифровая сущность, которая умеет думать шагами, обращаться к внешним данным, пользоваться инструментами (вроде календаря или браузера) и автономно решать задачи.
Как будто вы дали вашему ассистенту не только Google, но и ручки-ножницы и сказали: "иди и сделай".
Chain of Thought (CoT)
Техника, при которой модель думает «вслух». Вместо одного ответа — разбивает его на логические шаги. Например, как в школьной задачке: «Если Петя пошёл в кино в 7, а кино длится 2 часа…»
Diffusion
Алгоритм, который превращает шум в картинку. Это как магия генеративных моделей вроде Midjourney или DALL·E: сначала — рандомная кашица, а через 30 шагов — котик в кимоно на фоне заката.
Fine-tuning
Когда берут большую обученную модель (например, GPT) и дообучают на вашей базе знаний. Это как взять универсального спеца и погрузить его в контекст вашей компании — теперь он не просто умный, а ещё и в теме.
Hallucination
Фантазии модели, поданные с лицом уверенного профи. Это когда вместо "не знаю" она сочиняет ответ — с источниками, которых не существует. Удивительно уверенно, как бывший вайнити.
LLM (Large Language Model)
То, что у всех на слуху — большие языковые модели вроде GPT, Claude, Mistral. Они не «знают», как устроен мир, но на основе миллиардов текстов умеют предугадывать, что вы, вероятно, хотите услышать.
GAN (Generative Adversarial Network)
Модель, где один нейросетевой модуль создаёт что-то, а второй проверяет, фейк это или нет. Представьте двух ботов: один — мошенник, другой — детектив. Один генерит фото фейковой девушки, второй пытается понять, реальна ли она.
Training vs Inference
Training — это когда модель учится: смотрит на тексты, изображения, данные, и учится находить закономерности.
Inference — это когда модель уже отвечает.
Weights
Это как память модели: веса показывают, насколько важны разные слова и связи между ними. Они определяют, что "кошка" ближе к "мяу", чем к "инфраструктура". Всё обучение модели — по сути, настройка этих самых весов.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Любимчик прагматичных продактов. Это подход, при котором модель сначала идёт искать инфу в базе знаний или документах, а потом только генерирует ответ.
Типа «сначала погуглю, потом отвечу», а не «придумаю от балды».
Почти гарантия, что модель вспомнит, как устроена ваша CRM, а не начнёт цитировать Википедию про CRM 2015 года.
Источник
❤34👍11🔥7
/Про организацию календаря, когда работ больше одной/
Удивительным образом получается, что в каждом потоке карьерного сопровождения находится кто-то, жонглирующий проектами и ролями - на фуллтайм работе продакт, по выходным стартапер, по вечерам консультант…
И в таком режиме жить весело, но ловить расфокус или, наоборот, страдать от того, что не успеваешь переключаться, проще простого. А ещё личные планы, мысли, дела из серии «пора уже записаться к стоматологу».
Я лет десять живу в таком сетапе. [по ощущениям - всю жизнь], и знаю все боли того, что каждый контекст требует внимания: там командный чат, тут клиенты, тут ты сам себе менеджер. Голова быстро начинает перегреваться.
Вот что мне помогает:
📌 Один календарь, один источник правды. Никаких трёх туду-приложений и пяти таймлайнеров. Всё — в одном месте. Я использую календарь на айфоне, потому что сама себе ставлю слоты [и тудулист в блокноте в качестве помощника]. Всё, чего нет в календаре,не существует.
📌 Прям в календаре — фокусные блоки
Не только встречи и звонки, но и куски времени на deep work. Например, «доделать слайды к выступлению» — это не «где-то потом», а забронированных три часа в календаре.
📌 Еженедельный ресинк с самой собой
Раз в неделю пересматриваю расписание и спрашиваю себя: “А мне точно всё это надо?” Часто оказывается, что нет. Что-то можно делегировать, перенести или вообще выкинуть
📌 разумное количество контекста в день. Тут надо смотреть, как именно вам комфортно. Кому-то [мне, например], комфортно заниматься несколькими проектами внутри одного дня, разграничивая день на большие блоки. Кому-то совсем тяжело, и тогда лучше разбивать по дням - сегодня консультант, завтра пишу посты на три дня вперед.
📌 Оставлять место для ничего
Если забивать календарь под завязку, нет пространства для спонтанности, вдохновения и нормальной жизни. Я прямо оставляю «воздух» — белые зоны, когда ничего не запланировано. Иногда это важнее всех встреч.
Удивительным образом получается, что в каждом потоке карьерного сопровождения находится кто-то, жонглирующий проектами и ролями - на фуллтайм работе продакт, по выходным стартапер, по вечерам консультант…
И в таком режиме жить весело, но ловить расфокус или, наоборот, страдать от того, что не успеваешь переключаться, проще простого. А ещё личные планы, мысли, дела из серии «пора уже записаться к стоматологу».
Я лет десять живу в таком сетапе. [по ощущениям - всю жизнь], и знаю все боли того, что каждый контекст требует внимания: там командный чат, тут клиенты, тут ты сам себе менеджер. Голова быстро начинает перегреваться.
Вот что мне помогает:
Не только встречи и звонки, но и куски времени на deep work. Например, «доделать слайды к выступлению» — это не «где-то потом», а забронированных три часа в календаре.
Раз в неделю пересматриваю расписание и спрашиваю себя: “А мне точно всё это надо?” Часто оказывается, что нет. Что-то можно делегировать, перенести или вообще выкинуть
Если забивать календарь под завязку, нет пространства для спонтанности, вдохновения и нормальной жизни. Я прямо оставляю «воздух» — белые зоны, когда ничего не запланировано. Иногда это важнее всех встреч.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥51❤26
Кажется, запредельно важным ловить время от времени эндорфиновые приходы от того, какую работу работаешь и какую жизнь живешь! Я вот сегодняшним утром поймала, передаю этафету вам!
Верю в силу действий, так что тыкайте смешной эмодзи😊 и запускайте внутренний двигатель самовозгорания эндорфинов! С ними в дождливую пятницу жить поприятнее, чем без них!!
Верю в силу действий, так что тыкайте смешной эмодзи
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Телепортировалась на конференцию Татар Сан в Казань! Вечером участвую в панельной дискуссии про АI, женщин и будущее в отличной компании!
PS.Девушки, думающие, что вокруг мало талантливых и бодрых мужчин, посмотрите на гендерный состав спикеров, и поверьте мне, что среди участников он такой же!
PS.
❤32🔥13
/Бразилия запускает кошелёк для продажи своих данных/
Бразильцы теперь могут зарабатывать на своём цифровом следе. Государство и частные компании запускают пилотный проект, в котором пользователи складывают свои данные в цифровой кошелёк и получают предложения от компаний, желающих их купить. После согласия деньги можно вывести на счёт.
В парламенте обсуждается закон, который признает персональные данные частной собственностью. Это первый такой проект в мире, где государство предлагает гражданам прямую монетизацию данных.
При этом эксперты предупреждают о рисках: цифровое неравенство, давление на уязвимых и возможное ослабление защиты приватности.
Название проекта: dWallet
источник
Бразильцы теперь могут зарабатывать на своём цифровом следе. Государство и частные компании запускают пилотный проект, в котором пользователи складывают свои данные в цифровой кошелёк и получают предложения от компаний, желающих их купить. После согласия деньги можно вывести на счёт.
В парламенте обсуждается закон, который признает персональные данные частной собственностью. Это первый такой проект в мире, где государство предлагает гражданам прямую монетизацию данных.
При этом эксперты предупреждают о рисках: цифровое неравенство, давление на уязвимых и возможное ослабление защиты приватности.
Название проекта: dWallet
источник
👍19👀16
/Почему карьерных консультантов до сих пор не заменил ИИ/
Недавно под одним из постов про карьерное сопровождение мне написали «а почему вообще неле легче с дипсиком пообщаться, зачем к кому-то идти и кому-то платить». И действительно, почему в мире, где GPT может написать сопроводительное письмо, собрать резюме и даже примерно прикинуть, сколько ты стоишь на рынке, все еще есть люди, которым стоит заплатить, чтобы поговорить про карьерные развилки, решения и дальнейший трекшн?
1. У ИИ нет эмпатии, он можеет подлизываться и поддерживать, но плохо чувствует на кончиках пальцев
2. Есть общие данные из открытых источников - чат никогда не расскажет, что вчера разговаривал с приятелем из известного крупного банка и узнал, что в команде Х дико сокращают, а в команде У ищут гроус продакта и бэкенд разработчика
3. Глубина мышления
ИИ классно собирает инфу, но плохо ставит диагноз. Он не видит, что за вопросом «стоит ли идти в продакты» может быть на самом деле история про тревожность, синдром самозванца и страх перед бизнес-ответственностью. Хороший консультант замечает на два слоя глубже, чем звучит в разговоре, и аккуратно раскручивает и разворачивает [иногда в обратную сторону]
4. Контекст и нюансы
У всех у нас — свои вводные. Кто-то может позволить себе полгода на переобучение, а кому-то нужно зарабатывать прямо сейчас. У кого-то под боком сильное комьюнити, у кого-то — мама, которая говорит «ну хоть на госслужбе бы остался». У чата нет доступа к этим вводным, а хороший консультант — задаст 15 уточняющих вопросов и только потом скажет, куда копать.
5. У чата нет нетворкинга и связей
Из-за того, что у меня очень много входящих разнонаправленных запросов [и тех, кто ищет работу, и тех, кто ищет специалистов], часто я могу свести ищущих друг с другом. Но для этого мне нужно узнать о них [о вас], а уж когда мы проговорили час, запомнится инфа со 100% вероятностью. И даже спустя полгода-год я часто думаю «о, приходила девушка из специфичного финтеха, можно ей написать»
6. И, наконец, доверие
Ты можешь сам загуглить симптомы, но всё равно идёшь к врачу. Потому что хочешь убедиться, что понял правильно. Потому что хочешь, чтобы с тобой поговорили. Потому что не хочешь оставаться с этим один.
Недавно под одним из постов про карьерное сопровождение мне написали «а почему вообще неле легче с дипсиком пообщаться, зачем к кому-то идти и кому-то платить». И действительно, почему в мире, где GPT может написать сопроводительное письмо, собрать резюме и даже примерно прикинуть, сколько ты стоишь на рынке, все еще есть люди, которым стоит заплатить, чтобы поговорить про карьерные развилки, решения и дальнейший трекшн?
1. У ИИ нет эмпатии, он можеет подлизываться и поддерживать, но плохо чувствует на кончиках пальцев
2. Есть общие данные из открытых источников - чат никогда не расскажет, что вчера разговаривал с приятелем из известного крупного банка и узнал, что в команде Х дико сокращают, а в команде У ищут гроус продакта и бэкенд разработчика
3. Глубина мышления
ИИ классно собирает инфу, но плохо ставит диагноз. Он не видит, что за вопросом «стоит ли идти в продакты» может быть на самом деле история про тревожность, синдром самозванца и страх перед бизнес-ответственностью. Хороший консультант замечает на два слоя глубже, чем звучит в разговоре, и аккуратно раскручивает и разворачивает [иногда в обратную сторону]
4. Контекст и нюансы
У всех у нас — свои вводные. Кто-то может позволить себе полгода на переобучение, а кому-то нужно зарабатывать прямо сейчас. У кого-то под боком сильное комьюнити, у кого-то — мама, которая говорит «ну хоть на госслужбе бы остался». У чата нет доступа к этим вводным, а хороший консультант — задаст 15 уточняющих вопросов и только потом скажет, куда копать.
5. У чата нет нетворкинга и связей
Из-за того, что у меня очень много входящих разнонаправленных запросов [и тех, кто ищет работу, и тех, кто ищет специалистов], часто я могу свести ищущих друг с другом. Но для этого мне нужно узнать о них [о вас], а уж когда мы проговорили час, запомнится инфа со 100% вероятностью. И даже спустя полгода-год я часто думаю «о, приходила девушка из специфичного финтеха, можно ей написать»
6. И, наконец, доверие
Ты можешь сам загуглить симптомы, но всё равно идёшь к врачу. Потому что хочешь убедиться, что понял правильно. Потому что хочешь, чтобы с тобой поговорили. Потому что не хочешь оставаться с этим один.
❤46🔥8
/Всё серьёзно: ИИ, девчонки и маркетплейсы будущего/
На выходных ездила выступать на конференции — обсуждали на панельной дискуссии карьеру девушек в IT. Сразу скажу, что вайба «нас притесняют и дискриминируют» было ровно нисколько, и обсуждали скорее прикладные штуки в балансе между жизнью-отношениями-семьей и работой-амбициями-карьерой и наши видения лидерства, навыков нового времени и чему вообще учиться в новой Вселенной с окружающими нейросетями.
После недавнего поста про ИИ-словарь и расширение кругозора, принесла вам еще новое интервью с сильной девушкой, которое надо читать, чтобы повышать и свою насмотренность, куда этот весь ИИ мир катится, и разговор уметь поддержать про модели, хардовый IT и то, как устроен мир внутри больших продуктовых команд.
Героиня интервью - Анастасия Янина, к 31 году — PhD по computer science, выпускница ШАДа Яндекса, преподаватель в МФТИ, экс-сотрудник в Meta*, Lyft, Samsung и сейчас — лид направления LLM в Wildberries. Рассказывает про то, как меняется e-commerce, какие вызовы ждут нас в ИИ и почему без базовой математики далеко не уедешь.
Настя для меня — пример того, как научное мышление можно соединять с продуктовым. Помимо МФТИ с базой академических знаний, она два года отучилась в Школе анализа данных Яндекса. Там у нее был доступ к действующим сервисам и продуктам, где она прокачала навык адаптировать теорию до реальных задач. И сейчас работу в ритейле и e-com Настя совмещает с преподаванием и публикациями на научных конференциях. Вот вам ролевая модель с миксом из науки и продуктовой логики.
Вот несколько кусочков из ее интервью для затравки:
- Маркетплейсы уже не витрины, а шопинг-ассистенты. В них развивают большие модели, которые понимают, чего хочет пользователь, ещё до того, как он успел сформулировать. У каждого будет свой магазин — с персонализированной витриной, контентом и рекомендациями.
- Один из самых интересных трендов в ИИ — мультимодальность. Системы, которые обрабатывают не только текст, но и видео, звук, жесты. И умеют не просто понимать, а создавать: от генерации описаний до синтеза танца.
- Ещё один тренд — ИИ-агенты. Уже есть модели, которые умеют писать научные отчёты, делать ресёрчи, доказывать простые теоремы. Представьте: в будущем ваш помощник будет не просто напоминать про звонок, а решать задачи за тебя.
📎 Ссылка на интервью
*проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена
На выходных ездила выступать на конференции — обсуждали на панельной дискуссии карьеру девушек в IT. Сразу скажу, что вайба «нас притесняют и дискриминируют» было ровно нисколько, и обсуждали скорее прикладные штуки в балансе между жизнью-отношениями-семьей и работой-амбициями-карьерой и наши видения лидерства, навыков нового времени и чему вообще учиться в новой Вселенной с окружающими нейросетями.
После недавнего поста про ИИ-словарь и расширение кругозора, принесла вам еще новое интервью с сильной девушкой, которое надо читать, чтобы повышать и свою насмотренность, куда этот весь ИИ мир катится, и разговор уметь поддержать про модели, хардовый IT и то, как устроен мир внутри больших продуктовых команд.
Героиня интервью - Анастасия Янина, к 31 году — PhD по computer science, выпускница ШАДа Яндекса, преподаватель в МФТИ, экс-сотрудник в Meta*, Lyft, Samsung и сейчас — лид направления LLM в Wildberries. Рассказывает про то, как меняется e-commerce, какие вызовы ждут нас в ИИ и почему без базовой математики далеко не уедешь.
Настя для меня — пример того, как научное мышление можно соединять с продуктовым. Помимо МФТИ с базой академических знаний, она два года отучилась в Школе анализа данных Яндекса. Там у нее был доступ к действующим сервисам и продуктам, где она прокачала навык адаптировать теорию до реальных задач. И сейчас работу в ритейле и e-com Настя совмещает с преподаванием и публикациями на научных конференциях. Вот вам ролевая модель с миксом из науки и продуктовой логики.
Вот несколько кусочков из ее интервью для затравки:
- Маркетплейсы уже не витрины, а шопинг-ассистенты. В них развивают большие модели, которые понимают, чего хочет пользователь, ещё до того, как он успел сформулировать. У каждого будет свой магазин — с персонализированной витриной, контентом и рекомендациями.
- Один из самых интересных трендов в ИИ — мультимодальность. Системы, которые обрабатывают не только текст, но и видео, звук, жесты. И умеют не просто понимать, а создавать: от генерации описаний до синтеза танца.
- Ещё один тренд — ИИ-агенты. Уже есть модели, которые умеют писать научные отчёты, делать ресёрчи, доказывать простые теоремы. Представьте: в будущем ваш помощник будет не просто напоминать про звонок, а решать задачи за тебя.
*проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
2❤29🔥9⚡3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥82
/6 инсайтов после 6 месяцев в алгоритмических соцсетях]
Раз вчера рассказала, что набрала в инстаграме* 15к, пришло время рассказать, что я поняла за время, пока их набирала.
*проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена
🫛 «Экспертам по инстаграму» легко продавать, что вас какие то алгоритмы банят, но на самом деле этот просто ваши контентные гипотезы не выстреливают
🫛 Самое сложное - тащить регулярность между залетевшим и залетевшим видео. И вообще выложить следующий рилс после очень залетевшего
🫛 Это еще одна игра вдолгую. Даже если вам регулярно попадаются видео, типа «набрала 20к подписчиков за день», помните, это ошибка выжившего. Залетевший рилс может принести тысячи подписчиков, но чтобы этот рилс случился, надо сделать еще 50 незалетевших видео
🫛 Придется научиться справляться с тонной хейта. В телеграме сильно дружелюбнее комменты, в инсте куча левых аккаунтов и негатива от них. При этом даже хейтерские комментарии разгоняют алгоритмы и просмотры вашего контента. Так что если не можете справляться и дистанцироваться от тонн хейта - популярность не сможет добраться до вас
🫛 Привлечь новую аудиторию - полдела. Может даже треть. Алгоритмы помогают попроще подписываться и привлекать, но чтобы у аудитории появилась к вам лояльность, придется работать и с другим контентом - делать продуманные сторис [овладела пока не идеально, то и дело сваливаюсь в личные, немногословные, красивые картинки]
🫛 Это другой ваш аккаунт, можно создавать чуть другой образ, чуть другой контент и привлекать других рекламодателей. Но быть готовым, что доходы будут в разы ниже, чем в тг, а большинство сделок вообще предлагают бартерных
Раз вчера рассказала, что набрала в инстаграме* 15к, пришло время рассказать, что я поняла за время, пока их набирала.
*проект Meta Platforms Inc., деятельность которой в России запрещена
🫛 «Экспертам по инстаграму» легко продавать, что вас какие то алгоритмы банят, но на самом деле этот просто ваши контентные гипотезы не выстреливают
🫛 Самое сложное - тащить регулярность между залетевшим и залетевшим видео. И вообще выложить следующий рилс после очень залетевшего
🫛 Это еще одна игра вдолгую. Даже если вам регулярно попадаются видео, типа «набрала 20к подписчиков за день», помните, это ошибка выжившего. Залетевший рилс может принести тысячи подписчиков, но чтобы этот рилс случился, надо сделать еще 50 незалетевших видео
🫛 Придется научиться справляться с тонной хейта. В телеграме сильно дружелюбнее комменты, в инсте куча левых аккаунтов и негатива от них. При этом даже хейтерские комментарии разгоняют алгоритмы и просмотры вашего контента. Так что если не можете справляться и дистанцироваться от тонн хейта - популярность не сможет добраться до вас
🫛 Привлечь новую аудиторию - полдела. Может даже треть. Алгоритмы помогают попроще подписываться и привлекать, но чтобы у аудитории появилась к вам лояльность, придется работать и с другим контентом - делать продуманные сторис [овладела пока не идеально, то и дело сваливаюсь в личные, немногословные, красивые картинки]
🫛 Это другой ваш аккаунт, можно создавать чуть другой образ, чуть другой контент и привлекать других рекламодателей. Но быть готовым, что доходы будут в разы ниже, чем в тг, а большинство сделок вообще предлагают бартерных
🔥23