Ну Шмулев, погоди!

Подвели итоги первого полугодия (H1) 2026 интересно как изменился рынок ИИ за этот год на базе нашей CRM. 1) Итак, количество лидов в абсолюте выросло (что не говорит о росте рынка напрямую, т.к. наш охват тоже растет): H1 2025: 52 → H1 2026: 114 — +119% (×2,2) 2) Доля qualified лидов упала (+ стали чаще reject-ить клиентов): qualification rate упал: 84,6% → 64,0% рост отказов: Rejected доля 15% → 36% Ощущаю 50/50 как лиды стали менее подходящие (расширили воронку), так и наши требования к клиенту/проекту выросли. 3) Самое интересное → типы запросов на ИИ-проекты: - доля NLP (LLM) проектов практически не изменилась за год, все еще топ-1, с долей 54% в 2026 (50% в 2025) - чуть больше ML, чуть меньше CV 4) А вот внутри LLM проектов ожидаемо структура поменялась (см в комментариях график): рост AI-агентов: 3 → 20 (14% → 36%). Text2SQL-агенты, агенты закупок, документ-агенты, платформы для сборки агентов. - на 2ом месте: LLM workflow/автоматизация (27%, -4 п.п. vs 2025). - ну и главное! Доля RAG и Chatbot-ы снизилась вдвое RAG: 23% 2025 → 14% 2026 Chatbot/ ассистент: 32% 2025 → 16% 2026

В этом году мы стали #3 в РФ по ИИ разработке! 🎉🎉🎉 https://ratingruneta.ru/ai-development/

Последние 2 недели очень плотно общался с C-level корпораций. И все как один говорят, что сейчас ИИ кейсы очень "поверхностно раскрывают потенциал". "Ну что там ваш RAG, ИИ агент для поддержки, где реально масштаб (и эффект) от ИИ?" Мы тоже это чувствовали. И вот наконец все кусочки пазла начали складываться воедино. в really Big Picture. Скоро зарелизим пушку 🚀🚀🚀 (Спасибо Антону за слайд)

#вакансия #стажировка #DataScience #ML #LLM 🚀 Стажировка: Data Scientist — LLM и Classic ML 🏢 Компания: ЦТиП (Цифровые Технологии и Платформы) — AI-команда Коммерческой дирекции 🧭 Формат: удалённо / гибрид 🕐 Занятость: 30 или 40 ч/нед, гибкий график (можно совмещать с учёбой) 💰 Оплата: ≈ 90 000–120 000 ₽/мес gross (в зависимости от кол-ва часов) 📄 Оформление: договор ГПХ, стажировка на 3 месяца 💻 Оборудование: работа на личном ноутбуке 📅 Старт: лето 2026 О нас ЦТиП — AI-команда внутри Коммерческой дирекции крупного производителя минеральных удобрений (один из крупнейших в мире). Применяем ML/AI в коммерческом блоке: спрос, цены, логистика, рыночная аналитика. С первого месяца работаешь в реальном проекте под менторством, на настоящих данных, доводя решение до применения в бизнесе. Два направления: 📈 Classic ML — прогноз спроса и цен, оптимизация логистики и поставок, бустинги, временные ряды. 🤖 LLM / Generative AI — RAG-поиск по документам, LLM-ассистенты и агенты, извлечение фактов, классификация текстов, оценка качества. Что ждём: — bash, Git и SQL — Уверенный Python: NumPy, pandas, воспроизводимый код — Хорошее понимание ML / DL: EDA анализ, модели, метрики, валидация, переобучение — Любовь к экспериментам и желание быстро прототипировать бизнес-идеи в техническую реализацию — Самостоятельность и любознательность Будет плюсом: — Любая практика: pet-проекты, Kaggle, хакатоны, учебные/курсовые/научные работы, open-source — Classic ML: временные ряды (statsmodels, Prophet), оптимизация (LP/MIP), базово MLOps — LLM: Hugging Face, LangChain / LlamaIndex, RAG, векторные БД, эмбеддинги, vLLM ❗️ Обязательное условие Ты — действующий студент ВУЗа на весь период стажировки по профильной специальности (математика, прикладная математика и информатика, информатика и вычислительная техника, программная инженерия, физика, бизнес-информатика и смежные — по перечню Минцифры). Выпускники, уже получившие диплом, не подходят. Специальность укажи в резюме. 📩 Как откликнуться Заходи на лендинг: https://digtp-internship-ai.ru/ Там — подробности, тестовое задание и форма отклика (выбери направление — Classic ML, LLM или оба сразу с приоритетом). Рассмотрение резюме и тестовых заданий начнём с 22 июня 2026.

Андрей и ребята очень крутые ! Если вы ещё студент и ищете реальный опыт - смело подавайтесь)

Active listening, стек для real-time видеодиалога с аватаром и открытая модель. Наши друзья из avaturn.live сделали крутой проект с актив листенингом, зацените: Представьте видеозвонок, где вместо живого человека на экране — цифровой аватар: он выглядит и звучит почти как реальный собеседник. Такие решения уже используют в ассистентах, обучении и клиентской поддержке. Но есть нюанс: такие аватары уже научились синхронизировать губы с речью, а вот слушать — пока нет. Когда говорит человек, аватар часто выглядит как персонаж на паузе: смотрит статично, почти не реагирует и просто ждет своей реплики. Диалог из-за этого быстро становится искусственным. Ребята из Avaturn.live как раз взялись за эту проблему и выложили AVTR-1 — открытую модель и стек для real-time видеодиалога с аватаром. Это не просто генератор видео: AVTR-1 позволяет запустить живую сессию, где аватар отвечает пользователю в реальном времени, слушает и реагирует на собеседника. Для создания аватара достаточно одной фотографии человека. Для самой сессии нужны два аудиопотока: речь аватара и речь человека напротив. Главная фишка — active listening: модель учитывает речь собеседника, и за счет этого диалог выглядит естественнее. По железу: • RTX 3070 / 4060 Ti — реалтайм • A100 / L40 — 2x быстрее реалтайма Что в релизе: • веса модели • инференс-стек, оптимизированный под TensorRT • демо и код для запуска живой диалоговой сессии Если поднимать у себя ничего не хочется — просто зайдите на avaturn.live и потестируйте аватара прямо в браузере, без регистрации и возни с TensorRT. Поддержите релиз звездой на GitHub — и, конечно, пробуйте собирать свои продукты с аватарами. 🔗 GitHub: https://github.com/avaturn-live/avtr-1 🌐 Демо в браузере: https://avaturn.live/demo 🤗 Hugging Face: https://huggingface.co/avaturn-live/avtr-1

Задачи ML лида и презентация с вебинара А вот еще полезные файлы с вебинара

Завтра в 16:00 сделаем вебинар, где расскажу про роль МЛ лида (основной набор задач / ответственности) и почему с крутым МЛ лидом не нужны ПМ-ы / аналитики. + разберем несколько фейл- кейсов из практики https://t.me/r77_ai/335

С таким кайфом сейчас ревьюил задачку по классическому ML 🥹 так приятно в мире, где только и говорят об LLM и агентах, вспомнить свое, родное)

Провел дефолтный собес, но на камеру ))) а тут 6к просмотров за 3 дня))

Провел дефолтный собес, но на камеру ))) а тут 6к просмотров за 3 дня))

Решил ходить на встречи с клиентами сразу в несколько сущностей (МУЛЬТИАГЕНТНАЯ СИСТЕМА!! 😆)

Forbes: Yandex B2B Tech выделит компаниям 500 млн рублей на разработку и внедрение ИИ-агентов – Yandex B2B Tech запустило программу поддержки Yandex AI Studio Boost – Программа поможет IT-компаниям внедрять ИИ в свои продукты – Участники получат гранты до 1 млн руб. на разработку ИИ-агентов и др. – Будет также экспертная и маркетинговая поддержка Яндекса – После гранта будет скидка до 70% на 6 мес. на работу с Yandex AI Studio – Всего компания выделит на поддержку компаний 500 млн руб. – Программа подойдет как стартапам, так и крупным корпорациям – Yandex AI Studio Boost поможет масштабировать ИИ-решения – Среди первых участников программы: R77 AI, Noumy AI, GO2AI и др. – R77 AI создает ИИ-систему строгой проверки документов – Noumy AI запускает функции на ИИ-платформе для рекрутеров – Компания GO2AI запустит ИИ-агентов для контроля бизнес-стратегии – Яндекс уже несколько лет активно поддерживает стартапы – В рамках программы Cloud Boost выделяли 625 млн руб. на облако – На платформе Yandex AI Studio доступны 30 своих и опенсорс-моделей – Среди моделей есть Alice AI LLM, DeepSeek V3.2, Qwen3-235b и др. – Участники получат софинансирование маркетинговых активностей и др. – Решения можно разместить на внешнем маркетплейсе Yandex Cloud @ftsec

Уже создали!

Сегодня у нас в гостях #Типичный_айтишник Ярослав Шмулев — фаундер AI-консалтинга и человек, который внедрял ML в сортировку алмазов, на свинофермы и в металлургию. Кто ты и чем занимаешься? Меня зовут Ярослав Шмулев. Я выпускник МФТИ. Занимаюсь машинным обучением и AI с 2017 года. В 2022 открыл свою компанию R77.ai (ReML). Делаем заказную ML-разработку, строим AI-консалтинг и внедряем ML в реальный бизнес. Как ты начал заниматься тем, что делаешь сейчас? Я вообще выбирал кафедру, чтобы не программировать 😅 В школе прогал круто, а на первом курсе так «повезло» с семинаристом: пока другие группы писали реально клевые штуки, мы прогали только машину Тьюринга. Я решил, что не судьба мне быть программистом и выбрал физику. Пошёл в радиолокацию, занимался цифровой обработкой сигналов. Но там у меня появились мысли: а нафига я так круто учился, если на обработке сигналов у нас используются максимум ряды Фурье, и ничего поинтереснее нет. И тут на одном курсовом проекте товарищ предложил мне попробовать использовать нейронки. Я сделал голосовой замок на MATLAB, который открывался только на нужную фразу. Честно, не понимал, как он работает, просто тыкал наугад параметры. Но он работал, и я такой: блин, это реально круто, хочу этим заниматься. Так я ушёл в Data Science. Потом понял, что научка не моё, бигтех тоже не зажёг, пошёл в SAP-консалтинг. Потом в 2022 году я понял, что больше не хочу заниматься сервисным бизнесом и перешел на позицию CPO в B2B Joom. Там я достиг успехов и отвечал за продукт с многомиллиардной выручкой. Уже после этого я полностью вышел из найма и основал свою компанию. Сейчас нас почти 40 человек, делаем заказную ML-разработку для клиентов вроде Альфа-Банк, Яндекс, Сбер и других. Плюс делаем свой LegalTech-продукт для проверки договоров. Что самое интересное в работе? Мы, как внешний исполнитель часто работаем с задачами типа «0-1» — это задачи, которые появляются, когда ничего еще нет, даже идей решения, и вообще непонятно, как подступиться. Например: посчитать ежесуточный прирост поросят по видео. Или распознавать коров. Или оптимизировать процессы в металлургии. Тебе нужно быстро переключаться между доменами, погружаться в новый домен, общаться с бизнесом, придумывать решение. И иногда ты сам не до конца понимаешь, получится или нет. А потом оно начинает работать. Вот этот момент — вау. А что самое неприятное, сложное? Мы внешняя команда и часто присутствует фаза «сближения» с внутренними командами, которая может проходить сложно. Еще мы нас не всегда могут допустить вглубь бизнеса и его проблем. Иногда — бюрократия, доступы выдаются по месяцу. Бывает и такое, что заказчику как будто меньше надо, чем тебе, и ты всех пинаешь, чтобы проект ехал. Это тоже очень сильно бесит. Расскажи веселую историю с работы Их было много — вот такая вот жизнь в AI-консалтинге. Когда ехал внедрять ML на сортировку алмазов в АЛРОСА, представлял супер-завод как у Tesla. В реальности же обычная комната, приходишь, надеваешь белый халат и ждешь, пока принесут мешок алмазов, высыпят его на стол. А остальные придут с совочками, зачерпнут алмазов и отнесут к себе на столы сортировать. А на свиноферме перед входом нужно было полностью раздеться для обеззараживания. С заказчиком в таком тесном формате проекты раньше не обсуждал Дашь совет «успешного успеха»? Не бояться рисковать. Брать задачи, которые немного страшно брать. Брать ответственность и фигачить. И тогда успех неминуем P.S.: Канал в тг у нас тоже есть, @r77_ai, подписывайтесь😉

Ходил на интервью к N айтишниц, рассказал про свой путь в ИИ и бизнесе)