Processing power!

That’s what really matters nowadays. Even for the individual person!

E.g. I can and I do lots of projects with the help of AI. But at the end of the day not AI is stopping acting, it’s me. Because my brain which is my processing power burns out and I am exhausted!

And I take almost two days to recover from everything. Up until all my AI powers awaiting me in idle mode.

That’s the worrying aspect to me…

How do I gain more processing power? From where?

Timur Bektur

☝️☝️☝️

Қандай заманда өмір сүріп жатырмыз?

Қараңыздаршы?

NASA-ның Artemis II ай сапары миссиясының Orion ғарыш кемесінің жерге оралған сәті. Сәуірдің 10-ы.

Бұл ғарыш сапарының бір өзі, жай ғана барып қайтқаны - ғаламдық тарихи оқиға.

Оған қоса:

тұңғыш рет Apple iPhone сияқты жеке құрылғыларды алып кетіп, фото-видео жасауға рұқсат берілуі,

бір әйел, бір басқа нәсілдің адамы деген сияқты экипаж мүшелерін тағайындаудағы әралуандық қағидасы,

жерден ұшып шығып, Айдың траекториясын дәл ұстап алып айналып шығуы,

адамзат баласының тұңғыш рет ғарыш кеңістігінде тым алысқа ұшып баруы (жобамен 500.000 шақырым),

57 минут бойы Күннің тұтылуын Айдан бақылау

Адам жасушасының тініне қашық ғарыштағы (дип космос) радиация қалай әсер ететінін бақылау (жалпы “Адамдар ғарышқа не үшін ұшады?” деген барлық сұрақтың негізгі жауаптарының бірі осы. Жер бетінен тыс жерде ғылыми сынақ жүргізу һәм сынамалар алу),

ғарыш кемесінің қайтып келгеннен кейінгі сыртқы жабындысы туралы толық есептің 1 күнде жариялануы,

т.с.с жетіп жатыр.

Енді қараңыздаршы, қыл аяғы біз мына тұрған “Байқоңырдан” адам ұшпақ, жүк ұшырғанның өзін егжей-тегжейлі көре алмаймыз, ал бұлар дене камерасымен капсуланы қалай қарсы алып, сыртқы есігін ашып, 10 күнде аспанды айналып келген адамдардың қандай болатынын тікелей көрсетіп жатыр.

Не деген заман… Не деген технология…

@timurdaninfo

Технологияны жақсы көретін бірақ өзі ІТ маманы емес адамдарға керемет #вакансия #techjournalist

BCChub.kz В DevRel команду требуется SMMщик.

Оформление строго в штат. Формат работы гибрид. Часть дней в офисе.

Задачи:
— Разрабатывать и развивать SMM-стратегию BCC-Hub
— Вести соцсети (Telegram, LinkedIn и др.) и развивать их
— Планировать и реализовывать контент: новости, IT-материалы, команда, вакансии, мероприятия
— Готовить продуктовый и экспертный контент совместно с командами (разработка, аналитика, продукт)

Требования:
— Опыт в SMM 2–4 года
— Опыт ведения и роста соцсетей (аудитория, вовлечённость)
— Навыки написания разных форматов контента
— Понимание трендов

@kamilakashkenova В телеграме

Жігіттер мен қыздар!

Маған ЛинкедИН арқылы мынадай ұсыныс келді. Әрине, бұл жұмысқа мен жоқпын. Сондықтан сіздерге айтып жатырмын.

Әгәрәки, сіз кодиң мен программиңнен мықты болсаңыздар, онда сағатына $40-60 аралығында ақша табатын мына керемет жұмысқа кіріп көріңіздер.

Тапсырма біреу: ЖИ жазған кодты адам ретінде тексерулеріңіз керек. Болғаны сол!

“ЖИ заманда программистік оқып не керек?” деп жүр едіңіздер ғой;)) Керек екен оқу.

https://www.dataannotation.tech/coding?li_fat_id=a6321195-3835-4a5f-a83f-c4741251085b&viewingBehavior=NATIVE_WEBVIEW&utm_campaign=684807776&worker_src=L&utm_medium=display&utm_content=715229686&utm_adgroup=405142326&utm_source=linkedin&projects=PROG_SA

Kimi:

We’ve added a new option for your high-volume, non-urgent tasks.

When you need to process large-scale tasks with low real-time requirements—like evals, data processing, or bulk generation—the Batch API is the ideal choice. It allows you to submit tasks in bulk via files, saving 40% on costs compared to standard API calls.

It’s the same Kimi intelligence, optimized for your backend pipelines:
Higher Throughput: Bypass standard rate limits for your largest workloads.
Cost Efficiency: Only 60% of the standard API price.
Simple Workflow: Upload your .jsonl files and let us handle the heavy lifting.

#hiring
В Нацбанке Казахстана за полгода вывели в прод 6 AI-продуктов. Ищем инженера, который поможет сделать ещё больше.
Центр Цифрового Развития Национального Банка Казахстана ищет Middle AI / LLM Engineer.

Наша команда уже запустила 6 AI-продуктов внутри банка и сейчас масштабируется - ищем инженера, который с первых недель сможет брать задачи на себя и драйвить их до прода.
Два возможных трека (выбрать ближе к старту):
🅰️ LLMOps & Evaluation - автотесты для LLM (LLM-as-a-judge), eval-сеты, метрики качества RAG и агентов, трейсинг и дашборды в LangFuse, мониторинг моделей в проде.
🅱️ Agentic Systems - разработка агентов на LangChain / LangGraph, MCP-интеграции, ресерч моделей на Hugging Face, прототипирование новых пайплайнов, мультимодальные модели.
Стек команды: Python, FastAPI, LangChain/LangGraph, vLLM/SgLang, Ray Serve, Weaviate, DeepEval, Ragas, LangFuse, Hugging Face, Docker, K8s, PostgreSQL.

Чем будете заниматься:
Разрабатывать и выводить в прод LLM-сервисы и AI-агентов для внутренних задач банка.
Строить eval-пайплайны и системы мониторинга качества RAG/агентов.
Тестировать и внедрять собственные гипотезы - у нас полная творческая свобода.
Оптимизировать инференс и пайплайны под latency/throughput на нашем GPU-кластере.
Ресерчить свежие модели и подходы, доводить идеи из пейперов до работающего кода.

Ожидания от опыта: (Сразу оговоримся: необязательно соответствовать всем пунктам сразу. Если вы сильны в нескольких областях и готовы расти -будем рады познакомиться.)
• От 1.5 лет коммерческого Python (FastAPI или аналог) и уверенный SQL.
• Продакшн-опыт с LLM/RAG: понимаете, где система ломается и как чинить (chunking, retrieval, реранкинг, eval).
• Разработка на LangChain / LangGraph (или LlamaIndex / Haystack) и уверенная навигация в Hugging Face - подбор, запуск, бенчмарки моделей.
• Оценка RAG и LLM через DeepEval, Ragas или собственные eval-пайплайны.
• Опыт с мультимодальными моделями (vision-language, OCR, документ-AI) и/или Speech AI (Whisper, FastConformer, VibeVoice и т.п.).
• Ускорение инференса и оптимизация пайплайнов: vLLM / SgLang, квантизация, батчинг, профилирование, тюнинг latency/throughput.
• Git, Linux, Docker на уверенном уровне; привычка читать arXiv и доводить идеи из пейперов до кода.

Что предлагаем:
🖥️ Доступ к кластеру из 16× NVIDIA H200
🧪 Полная творческая свобода - тестируем и внедряем собственные гипотезы, а не разгребаем чужой бэклог.
💰 Прозрачная система премий: ежемесячные, квартальные и годовые бонусы поверх оклада.
🏥 ДМС для вас и членов семьи.
🌴 Оплачиваемые отпускные и официальное оформление.

Условия:
📍 Локация: Астана, офис/гибрид
🕐 Формат: Full-time

Резюме - мне в личку в LinkedIn или на почту: Adilet.Mukhitov@bsbnb.kz

#AIEngineer #LLMEngineer #MachineLearning #NLP #GenerativeAI #GenAI

If you want to become an AI engineer in 2026 and don't know where to start.

1. Stanford CS229- Machine Learning
The course Andrew Ng built before he became Andrew Ng. Full lectures on YouTube, Problem sets on the Stanford site.
Audit free on Coursera.

2. Harvard CS50 AI - Intro to AI with Python
The cleanest beginner AI course on the internet. Harvard puts it out for free. No excuses.

3. MIT 6.S191 - Deep Learning : MIT's official intro to deep learning. Updated every year. Guest speakers from Google, Microsoft, MIT labs.

4. UC Berkeley - LLM Agents MOOC
Guest lectures from Anthropic, OpenAI, Google DeepMind, and NVIDIA on how agents actually work.
The most industry-relevant free course on agents right now.

5. Hugging Face LLM Course : Covers transformers, fine-tuning, deployment, and advanced LLM techniques.
Built by the team that ships the tools you'll actually use on the job.

6. Hugging Face AI Agents Course : Goes from theory to production.
You build with smol-agents, LangGraph, and LlamaIndex. Free certificate included.

7. Anthropic Academy – Developer Deep Dive: 13 free courses from the team that built Claude. Covers the API, MCP, prompt engineering, and production integration patterns. Launched March 2026.

8. Anthropic Prompt Engineering Course: 9 chapters, hands-on exercises, runs directly in Claude. The only prompt engineering course where you learn from the people who built the model.

9. DeepLearningAI Short Courses : 88 free courses. Each one runs 1–2 hours. Built with OpenAI, LangChain, Anthropic, and Mistral. Start with "ChatGPT Prompt Engineering for Developers.

10. fast AI - Practical Deep Learning for Coders : Jeremy Howard's course. Code-first. No math gatekeeping.
The fastest way to go from zero to actually building neural networks.

All of it is free.

Өзіме қатты өтеді осы;))

Маған командаға қыздар мен жігіттер керек.

Не үшін?

Claude Partner Network болуға Anthropic компаниясына өтініш берген едім. Қабылданыппын. Бірақ енді ол үшін командада 10 адам болу керек дейді.

Сол команда ретінде ресми курсты аяқтау керек. Соңында Claude Certified Architect Foundations (CCAF) technical certification береді.

Сосын ары қарай өздері айтады не істеу керегін.