Наткнулись на любопытный пост на Reddit. Автор, который регулярно проводит собеседования на ML-позиции, заметил одну проблему: многие кандидаты тратят огромное количество времени на изучение новых моделей и архитектур, но почти не уделяют внимания навыкам, которые действительно нужны в работе.

Кандидаты часто показывают собственные архитектуры, обученные модели и трансформеры, высокий рейтинг на Kaggle. Такие навыки, конечно, крутые, но они не всегда соответствуют тому, что нужно компании.

Чаще всего компании хотят нанять человека, который сможет построить надежный конвейер данных, разработать модель, которой смогут пользоваться клиенты, сделать инференс быстрее и дешевле, а также ответить на вопрос, почему модель дала тот или иной прогноз. В идеале будущий сотрудник должен понимать бизнес-задачи, чтобы знать, когда использование ML вообще не требуется.

По мнению автора, большинство рабочих задач связано с эффективным использованием предварительно обученных моделей, тогда как большинство курсов сосредоточено на создании моделей с нуля.

Еще одной ошибкой кандидатов является игнорирование "скучных" вещей: очистки данных, SQL, мониторинга и многого другого. А ведь именно это занимает до 70% рабочей рутины.

Неожиданное мнение касается опыта участия в Kaggle – некоторые считают его скорее "желтым флагом". По мнению автора, это может говорить о том, что кандидат привык оптимизировать решения под место в таблице лидеров, а не под реальные бизнес-задачи.

По данным CompTIA, количество вакансий в IT растет уже шесть месяцев подряд. При этом число вакансий с AI/ML за год увеличилось сразу на 173%, а такие специалисты в среднем получают зарплату на 22% выше, чем по IT-рынку в целом. Также вырос спрос на аналитиков данных +10%, специалистов по кибербезопасности +4% и IT-поддержке +1%.

Несмотря на рост AI-вакансий, число вакансий для software-разработчиков все еще на 22% ниже, чем год назад, хотя после выхода Claude Code количество новых вакансий в разработке выросло примерно на 15%. Еще одна интересная деталь: 71% прироста вакансий приходится на senior позиции, а в 37% новых вакансий для разработчиков уже упоминается AI.

Hugging Face × alphaXiv запустили крутой челлендж

В качестве задачи разработчикам и исследователям предлагают взять любую интересующую научную работу и попытаться воспроизвести ее ключевые результаты с помощью агентов.

Цель проекта – создать публичную базу проверок научных работ, чтобы сделать их более прозрачными и воспроизводимыми. Особенно учитывая, что около 70% работ в ИИ не воспроизводятся.

Из приятного: организаторы предлагают GPU-кредиты на 4000$ + отдельные призы от OpenResearch. А сам челлендж закончится 2 августа, так что не упустите возможность поучаствовать.

Приятные новости: открыта регистрация на ежегодную конференцию E-CODE.

12 и 13 сентября пройдёт масштабная конференция Ozon Tech от инженеров ведущего e-com. В программе выступления экспертов ведущих ИТ-компаний, а также учёных и топ-менеджеров, которые помогут взглянуть на технологии и индустрию гораздо шире привычных рамок кода.

ML & DS специалистам она понравится: отдельный трек для тех, кто строит модели, обучает машины и разбирается в больших данных.

Неформальная часть — это гастрофест, вечерний open mic в формате стендапа без камер, живая музыка, эксклюзивный мерч и HR-консультации о карьере в Ozon Tech.

Конференция собирает опытных инженеров, и если вы готовы погрузиться в алгоритмические недра, регистрируйтесь уже сейчас: https://ecode.ozon.tech/

Amazon сокращает AGI-команду

Компания подтвердила сокращения в подразделении Artificial General Intelligence, при этом не раскрывая количество уволенных сотрудников.

Отвечая на вопросы журналистов, Amazon заявила, что теперь фокусируется на инициативах, которые приносят наибольшую ценность клиентам.

Интересно, что всего месяцем ранее компания объявила об крупных инвестициях в новое подразделение Forward Deployed Engineering. Задача новой команды помогать крупным клиентам внедрять ИИ-сервисы в свои бизнес-процессы.

Похоже, крупные игроки начинают смещать акцент с разработки ИИ ради ИИ к его внедрению в реальные продукты и бизнес.