Так-так, в России могут обязать раскрывать источники данных для обучения моделей

По слухам, в одной из рабочих версий законопроекта об ИИ говорится, что разработчиков могут обязать раскрывать секреты наборов данных: дату создания, назначение использования, объем и происхождение, - говорят в Ведомости.

Пока не ясно где и как будет хранится подобная информация, возможно, будет создан отдельный реестр отечественного ИИ или реестр отечественных наборов данных.

🙅‍♂️

Junior Data Scientist в ВТБ
Удаленно

Предстоит: сбор данных, необходимых для валидации моделей; анализ качества данных; проведение количественного и качественного анализа моделей; подготовка отчетов по результатам проведенных работ… Узнать подробнее 🔵

Подборка открытых вакансий 🔵

Стажер Data Engineer в Сбер
До 80.000₽
Офис в Москве

Middle ML Engineer / Applied Scientist в ИТМО
От 140.000 до 170.000₽
Офис в Санкт-Петербурге

Computer Vision / SLAM Engineer в Wildberries
Гибрид / Офис в Москве

Data Scientist в Мегафон
Удаленно

Data Engineer в Kaspersky
Офис в Москве

Senior ML Engineer в X5 Tech
Удаленно / Гибрид / Офис

Data Engineer в Ozon
Офис в Москве

Senior ML-инженер в Т-Банк
Гибрид / Офис в Москве

Ближайшие мероприятия

🔷 Applied Intelligence: когда интеллект обретает форму от Airi и South HUB. Бесплатное мероприятие, где исследователи расскажут о VLA-моделях для антропоморфных роботов и ИИ-агентах в медицине.
4 марта, Москва

🔷 WiDS Meetup. Дамы, ваш выход: Ozon проведет Women in Data Science в честь прихода весны. Тематика докладов затронет SOTA-решения, разработку ML-продуктов в масштабах крупного финтеха и новые тренды в DS. Также будет карьерный трек «Карьера в Data Science: от джуна до C-level в эпоху ИИ».
6 марта, Санкт-Петербург

🔷 Saturday ML Party. Яндекс, Авито и Т-Банк расскажут про генеративные модели. В программе: доклады о повышении эффективности отдела продаж с помощью речевой аналитики на базе LLM, использовании LLM в рекомендательных системах и устройстве RAG: какие подходы работают на практике сегодня.
21 марта, Санкт-Петербург

Middle/Senior Data Scientist в Авито
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: улучшать алгоритмы поисковых и рекомендательных механик; разрабатывать проактивный поиск; разрабатывать алгоритм оптимального диспатча между сменами и исполнителями… Узнать подробнее 🔵

С рынком труда совсем беда. Аналитики говорят, что на российский рынок вышли тысячи разработчиков после низкокачественных онлайн-курсов, но это только полбеды 😏

Коммерсант сообщает, что растёт число менторов и коучей, которые представляются опытными программистами, а некоторые агентства и вовсе предлагают такие услуги как «оффер под ключ».

Среди популярных услуг находят:
1️⃣ В некоторых агенствах на интервью отправляют сразу нескольких своих специалистов, чтобы те получили тестовые задания. Затем эти тестовые решают вместе с клиентом, помогая ему устроиться в компанию.

2️⃣Следующий вариант чуть дороже: агенства предлагают услуги по сопровождению сотрудника уже после трудоустройства, то есть по сути решают за своего клиента рабочие задачи. Такая услуга может достигать стоимости двух зарплат. Если работодатель вовремя не понял, что происходит, то ему потом сложнее уволить недобросовестного сотрудника.

Ситуация на рынке накаляется: число откликов на вакансию растёт, но при этом больше половины из этих откликов — фродеры, а не реальные разработчики. Работодатели начинают тщательнее проверять резюме кандидатов. При этом реальные кандидаты уже не хотят идти в компанию, где так и сквозит недоверием.

💀

Data Analyst в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: Создание сервиса алертов по изменениям ключевых метрик; Внедрение LLM в аналитические процессы совместно с командой DS инженеров; Взаимодействие с новыми продуктами RWB в части получения и обработки данных… Узнать подробнее 🔵

Лицо той самой HR, которая выкинула твоё резюме... а ой, это уже норма

Кажется, гайды по написанию резюме больше не нужны, ведь сейчас у HR тренд на «выброс» резюме. В интернете уже находят компании, которые так и пишут: «Нам не нужно ваше резюме».

Эксперты говорят, что из-за ИИ-слопа резюме становится почти бесполезным: компании всё больше отдают предпочтение реальным навыкам, а не тому, что написано на бумажке. Да и сам процесс найма сдвигается в сторону выполнения заданий в режиме реального времени.

Некоторые предполагают, что процесс поиска кандидатов будет строиться на оценке вашего профиля в LinkedIn: рекрутеры будут смотреть, что и как вы пишете, а также искать ваши проекты на странице. В общем, будут оценивать не только ваш гитхаб, но и как вы ведете свой профиль в целом.

Хотя такая практика не нова, эксперты предсказывают, что в будущем именно на таком подходе будет сосредоточен поиск подходящих кандидатов, если, конечно, кто-то не достигнет AGI и программисты окажутся больше не у дел 😁

Data Scientist в ВТБ
Гибрид / Офис в Москве

Предстоит: разработка моделей эластичности для различных групп клиентов, кластеризации клиентов по их поведенческим характеристикам; разработка поведенческих моделей для прогнозирования динамики объемов различных сегментов розничного портфеля Банка в множестве сценариев на периоде жизни портфеля… Узнать подробнее 🔵

Middle Data Analyst в Точка
До 300.000₽
Удаленно

Предстоит: Формулировать и проверять гипотезы, связанные с оптимизацией бизнес-процессов; Заниматься подготовкой и визуализацией данных; Представлять результаты своей работы заказчикам и помогать находить в них дополнительную ценность для бизнеса… Узнать подробнее 🔵

Senior/Middle Data Engineer
Гибрид / Офис во Владивостоке

Предстоит: Участие в формировании модели данных; Проектирование и разработка витрины и потоков данных на основе потребностей бизнес-пользователей; Участие в проектах по развитию Data Platform… Узнать подробнее 🔵

Data Engineer в Kostyl.Works
Удаленно

Предстоит: Разработка новых и поддержка существующих сервисов данных; Разработка и поддержка ETL-пайплайнов; Разработка сервисов препроцессинга данных для ML-моделей и продуктовой аналитики… Узнать подробнее 🔵

Типичные ошибки начинающих Data Analyst

В аналитике легко сосредоточиться на инструментах – SQL, Python и дашбордах. Но на практике основные проблемы возникают не из-за технологий. Вот несколько распространенных ошибок в работе дата-аналитика.

1️⃣Первая – начинать анализ, не понимая бизнес-задачи. Часто хочется сразу перейти к работе с таблицами и метриками, но без четко поставленного вопроса анализ может не отвечать на реальный запрос бизнеса. Например, аналитик изучает выручку по товарам, хотя цель компании – улучшить оборачиваемость запасов. Поэтому перед началом анализа важно уточнить цель исследования и сформулировать конкретный вопрос, на который должны ответить данные.

2️⃣Другая частая проблема – игнорирование качества данных. Пропуски, дубликаты или некорректные значения могут привести к неверным результатам. Проверка и очистка данных должны быть обязательным этапом перед любыми расчётами и визуализациями.

3️⃣Еще одна ошибка – усложнять анализ там, где достаточно простых методов. Начинающие аналитики иногда стремятся использовать сложные модели, хотя для ответа на вопрос достаточно базовой агрегации или простой визуализации. Это усложняет интерпретацию результатов и увеличивает время работы.

4️⃣Проблемы часто возникают и с визуализацией. Неправильный выбор графика или перегруженные диаграммы затрудняют понимание результатов. Визуализация должна помогать объяснять данные, а не усложнять их интерпретацию. Главная задача графика – ясно показать выводы.

5️⃣Наконец, важной частью работы аналитика остается объяснение результатов. Если выводы представлены только в виде таблиц или технических деталей, стейкхолдерам сложно понять их значение. Аналитика становится полезной тогда, когда результаты понятны и могут быть использованы для принятия решений и в качестве основы для будущих моделей.

Подборка открытых вакансий 🔵

Senior Data Engineer / ML Engineer в Сбер
До 450.000₽
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Scientist в Beeline
Удаленно

Data Scientist в 2GIS
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве, Санкт-Петербурге, Новосибирске

Data Engineer в Wildberries
Удаленно / Гибрид / Офис в Москве

Data Analyst в Kaspersky
Офис в Москве

Senior Data Scientist в Ozon
Гибрид / Офис в Санкт-Петербурге

Middle/Senior MLOps-инженер в Т-Банк
Удаленно / Гибрид / Офис