BIG BAD DATA

Давно я здесь не появлялась с нормальными постами 🐵 Но сегодня я хочу рассказать про курс по МЛОпс, который я наконец так и дочитала Скажу сразу, что этот курс для beginners, поэтому уверенным девелоперам прода можно его скипнуть Тезисно: ✔️ есть много про классиечский мл (ОЧЕНЬ поверхностно и непонятно зачем оно в этом курсе), и формулировки не всегда понятные, часто повторяется одна и та же информация ✔️ поэтому начинайте сразу со 2 главы (в целом можно с 1.5) ✔️ в каждом параграфе есть ссылки на источники. Их я не смотрела, возможно там есть что-то интересненькое ✔️ много воды, зато читается быстро ✔️ однако, мне понравился пример на последней страничке 3 главы как по всем правилам этикета вести мл-эксперимент. Несмотря на то, то он игрушечный, очень явно отображает суть всех описанных в хендбуке инструментов. Красиво и эстетично. ✔️ самое интересное начинается с 4 главы: рассказывается о принципах ci/cd и основных мл-инструментах. Следующим на очереди стоят внутренние курсы озона и awesome-mlops 😤 Но существует еще гайд по диффузии на 470 страниц 😱 #about_ml

Ставьте класс кто подался на eeml👍

❗️Товарищи, объявление 💳Сейчас к нам в команду Ozon Fintech ищем 2 человек в CV (1 лид, 1 сеньор) ✅Lead Ищем Lead Computer Vision Engineer, который возглавит команду из 3 специалистов. Наша цель — разработка и внедрение масштабируемых сервисов для автоматической обработки изображений и документов, которые ускоряют процессы банка и улучшают клиентский опыт. Обязанности: - управлять командой: распределять задачи, быть наставником и развивать техническую экспертизу коллег - разрабатывать и внедрять сложные CV-решения для детекции дипфейков и аномалий в реальном времени - отвечать за полный цикл жизни продукта: от гипотез до вывода ML-решений в стабильный продакшен - заниматься архитектурным дизайном и оптимизацией ML-пайплайнов (инференс на CPU и GPU) - формировать технический бэклог и общаться со смежными командами для синхронизации целей Требования: - опыт вывода ML-решений на базе CV в промышленную эксплуатацию - опыт работы в Computer Vision от 4 лет - умение аргументировать решения, договариваться и отвечать за результат команды - экспертные знания — вы понимаете, что такое трансформеры, OpenCV, ONNX Runtime, MLflow - опыт проектирования масштабируемых систем — Docker, Kubernetes, CI/CD, Poetry - глубокое понимание оптимизации моделей — квантизация, дистилляция, ускорение инференса Будет плюсом: - опыт управления командой или менторства сеньор- и мидл-специалистов - навыки работы с биометрией, антифрод-системами или верификацией документов ✅Senior Обязанности: - Разработка и внедрение сложных CV-решений для детекции дипфейков и аномалий в реальном времени. - Поддержка и улучшение продакшн-кода, работа с CI/CD-процессами. - Архитектурный дизайн и оптимизация ML-пайплайнов (включая инференс на CPU/GPU). - Мониторинг и улучшение производительности моделей в продакшне. - Взаимодействие с соседними командами. Требования: - 4+ года опыта в Computer Vision. - Экспертные знания в трансформерах, OpenCV, ONNX Runtime, MLflow. - Опыт работы с Docker, Kubernetes, pytest, Poetry в продакшн-среде. - Умение проектировать масштабируемые CV-решения. - Опыт оптимизации моделей (квантзация, дистилляция, ускорение инференса). Будет плюсом: Опыт работы с биометрией, anti-fraud системами, верификацией документов. 💘Условия - Работа удаленно по миру или в офисах Озон - Техника выдается - Машины с GPU H100 - Стандартный пакет бенефитов: дмс, корп. скидки, мероприятия - Развитая инфраструктура - Доступ к курсам Ozon Masters За подробностями и с резюме приходите ко мне в лс👇👇👇👇👇 @Areson251 #advert

Есть ли жизнь после магистратуры…? 🤔 🤔 🤔 Да конечно есть. По началу кажется, что все, самое интересное уже кончилось. Конференции, митапы, новые знакомства, школы… Почему-то я была глубоко убеждена в том, что все самое интересное может быть только в институте. А оказывается нет! Все те же самые мероприятия все еще продолжают существовать) Все так же можно ездить участником/спикером, знакомиться с новыми людьми, изучать новые для себя области, создавать. Даже больше скажу, все только начинается💕 Еще больше новых проектов, еще больше сложных задач. Весь ресерч остается в моей жизни. Только теперь он принял немного иную форму - форму применимости и адаптации решений. Короче Все круто Двигаемся дальше😼 #phil_thoughts

С новым 2026 годом, друзья!🎄🎄 Желаю всем успешных релизов, принятых статей и больших премий🎅

Долго созревала на этот пост🧃 Но хочется немного рассказать про свой экспериенс в проге, а именно причину почему я решила НЕ поступать на PhD За два года в Москве я успела затронуть и чуть-чуть ресерча, и чуть-чуть разработки в коммерции. И вот что я заметила: задачи в ресерче звучат нереально интересно (изучить много теории и статей, придумать научную новизну, поставить эксперименты, стать героем), а в коммерции достаточно скучно (собрать датасет под нужный домен, обучить всем известную модель, катнуть в прод). Однако, когда сталкиваешься напрямую с этими задачами, то начинаешь видеть обратную сторону. В ресерче жизнь от дедлайна до дедлайна. Нет времени написать хороший код (даже если есть желание), быстре быстрее вставляешь костыли, чтобы успеть поставить больше экспериментов. Что-то вечно ломается, постоянно путаешься в своих же папках и файлах, не понимаешь что к чему относится. Хочешь завести чужой ресерч код? - Закупи палет энергетиков и приготовься к ночи без сна. А что потом? Реджект/аксепт - следующий дедлайн. Слишком много энергии требуется, а фидбек около нулевой. Для себя я перестала видеть смысл в этом цикле( И ушла в коммерцию. Культура кода - млопсы бьют палками, если линтеры не проходят, доктайп описан недостаточно ясно, используются странные библиотеки и тп… Да, меня это зацепило. Вопросы? Куча инструментов для разработки. Версионирование, базы данных, отслеживание метрик. Ребят, вы недооцениваете CI/CD. Это так красиво, так удобно, так понятно. Чувствую себя механиком, который перебирает внутрянку машин. А ради чего? Ради того, чтобы пользователи могли использовать те модели, которые делают ресерчеры. Раньше я занималось наукой, чтобы изобретать новое. Теперь моя работа - сделать науку доступной для всех. Я знакома с очень классными ребятами ресерчерами с горящими глазами и сердцами! И я искренне рада, что им это нравится и они находят в этом свой смысл. Я же нашла для себя смысл в другом. Слышала мнение, что в коммерции мы «как обезьянки запускаем код». Возможно. Возможно, это не наша работа придумывать что-то «новое». Наша работа - сделать так, чтобы вашими моделями смогли пользоваться не только те, кто их может запустить)))) Чтобы вы сами радовались, что система рекомендаций подбирает для вас более релевантные товары. Чтобы чат боты и ассистенты помогали быстрее разобраться с шаблонными проблемами. Чтобы детектировать мошенников. Чтобы облегчить труд техподдержки или других профессий. Кейсов достаточно много. Я надеюсь, что у меня получилось достаточно ясно донести свои мысли на этот счет) Это мой личный опыт и мое личное мнение. Никого не хочу обидеть. Все работы прекрасны. Но я выбрала свою #phil_thoughts

Пришел реджект на зимнюю школу MBZUAI 😢 over 2,400 applications from around the world for only 60 available spots Вот это мощный конкурс был конечно.... #dvizh

Кстати, моя статья по диплому вошла в сборник трудов конференции Нейроинформатика-2025 в Springer: GenLab: Automatic Multimodal Dataset Editor Using Diffusion Inpainting 🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩🤩 #dvizh

А я снова возвращаюсь с новостями⭐️ Лето было достаточно напряженным, но и одновременно продуктивным. Оно принесло свои плоды... И теперь я в команде ozon⭐️ #info

И так, пришло время рассказать про прошедшую летнюю школу M2L 🥳 Длилась она 5 дней, успели затронуть темы LLM, RL, GNN, агенты, диффузионные модели и другое... Лично мне показались лекции либо слишком узконаправленные, либо достаточно обширные. Возможно, я ожидала чуть больше лекций посвященных диффузии) Отдельно хочу выделить постерную сессию, которая проходила каждый обед. Заметила, что существенная часть постеров была посвящена мл в медицине, что достаточно уважаемо За это время я успела познакомиться с большим количеством замечательных, ярких и заряженных людей💕 И плюсом ко всему, прокачала свой английский))) P.S. Найдете меня на фото?👀 #dvizh

🪼 — Наша выпускница, Ульяна Изместьева, побывала на Mediterranean Machine Learning Summer School M2L summer school — это пятидневная программа, включающая доклады, лекции и практические занятия от опытных экспертов из Google DeepMind, Cohere, Оксфордского университета, Кембриджского университета и других организаций. Поздравляем Ульяну и желаем ей дальнейших успехов! #выпускники_МТИИ #карьерный_трек

На неделе напишу пост и расскажу подробнее💕

Кстати, у меня наконец-то (с третьей попытки) получилось регнуть линкедин🫠 https://www.linkedin.com/in/uliana-izmesteva-areson/ Так что добавляйтесь, всех ждуууу❤️ P.S. Надеюсь, меня не забанят ы #info

Я тут #diff

Кстати! На следующей неделе стартует летняя школа M2L от Google DeepMind и др И я на нее поеду🥳🥳🥳 Там будет постерная сессия, а у меня до сих пор не готов мой постер... Если у кого-нибудь есть прикольные шаблоны, то я была бы рада ими воспользоваться😊 #dvizh