Embedika | ИТ-решения для бизнеса

​​Как создать хороший интерфейс для корпоративного сервиса Корпоративные сервисы играют важную роль в современном бизнесе — обеспечивают сотрудников и руководство необходимыми инструментами для эффективной работы. Каждое решение имеет индивидуальные требования к функциональности, однако все они должны быть понятными и удобными в использовании — для этого необходим качественный интерфейс. В новом материале UX/UI-дизайнер Embedika Павел Юнусов рассказал Tproger об особенностях проектирования интерфейсов для корпоративных сервисов: https://tproger.ru/articles/balans-i-funkcionalnost-kak-sozdat-horowij-interfejs-dlya-korporativnogo-servisa

🚀 93-й выпуск подкаста Дорогая игрушка или мастхэв: зачем бизнесу нейросети, NLP и вот это всё Слушать: YouTube mave «Яндекс Музыка» Apple Castbox Google Содержание выпуска — В каких направлениях частные и государственные компании используют решения на основе NLP. — Что такое NLP. Cпойлер: НЕ нейролингвистическое программирование. — История обработки естественного языка — от цепей Маркова до GPT. — Почему нейросети типа Transformer стали прорывом в Data Science и NLP. — Какие языки и фреймворки используются в ML. Почему Python стал самым популярным языком в Data Science. — Откуда такой хайп вокруг ChatGPT. Чем GPT-4 отличается от предыдущих поколений GPT. — Как ChatGPT изменил мир и чего нам ждать в будущем. — Обратная сторона прогресса: с какими проблемами столкнутся пользователи интернета и кто может потерять работу из-за ИИ. — Какие внутренние процессы бизнес может переложить на плечи ML-систем. — Какой профит получают организации от внедрения ИИ. — Кто будет нести ответственность и компенсировать убытки от ошибки роботов. Эксперимент Moral Machine. — О технических сложностях и возражениях, которые встречаются на пути внедрения ИИ в бизнесе. — Как соотносятся ML, DS и искусственный интеллект. Чем дата-аналитика отличается от бизнес-аналитики. — Что учить, чтобы вкатиться в Data Science. Насколько хорошо нужно знать математику. — Стоит ли сегодня пытаться стать дата-сайентистом. Кому будет легко, а кому придётся попотеть. — Какие карьерные треки есть в DS. — Проблемы грейдов. Чем джун в Data Science отличается от мидла и мидла от сеньора. Что означают приставки staff и principal в названиях должностей. — Какие технические книги нужно читать, а на какие лучше не тратить время. Гость: Геннадий Штех. Руководитель группы R&D в Embedika. Руководит разработкой и внедрением ML-решений, исследует инструменты и алгоритмы NLP. Полезные ссылки: — Moral Machine — платформа, собирающая ответы пользователей на моральные дилеммы https://www.moralmachine.net/; — «Распознавание образов и машинное обучение», Кристофер Бишоп; — Bayesian Reasoning and Machine Learning, Дэвид Барбер; — «Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей», Сергей Николенко. В подкасте упоминается компания Meta* * Решением суда запрещена «деятельность компании Meta Platforms Inc. по реализации продуктов — социальных сетей Facebook и Instagram на территории Российской Федерации по основаниям осуществления экстремистской деятельности».

​​Международная промышленная выставка «Металл-Экспо» С 7 по 10 ноября в Москве пройдет 29-я Международная промышленная выставка «Металл-Экспо», на которой будут представлены современные технологии и оборудование отрасли. В рамках мероприятия будет организован круглый стол «Диалог металлургов», где эксперты Embedika выступят с докладом и примут участие в обсуждении перспектив использования технологий искусственного интеллекта в металлургии и тяжелой промышленности. Подробнее о мероприятии читайте на сайте https://www.metal-expo.ru/ru

Согласно исследованию, искусственный интеллект должен повысить производительность сотрудников более чем в четыре раза к 2030 году. #цифрадня

Что можно делегировать искусственному интеллекту в работе с документами Разрозненность в работе с документацией и большой объем ручной проверки повышают риск ошибок и снижают эффективность сотрудников. Так, компании все чаще используют интеллектуальные решения для оптимизации этих процессов. Standart by Embedika организует работу с внутренними нормативными документами на всех этапах. Посмотрите, как это работает: https://embedika.ru/products/standart/

Чуть меньше, а именно 53% — в банковской сфере и 50% в онлайн-торговле. ИИ не способен полностью заменить человека, но может стать эффективным инструментом для решения рутинных аналитических и статистических задач. #цифрадня

​​Нейронка закона: как юристы используют искусственный интеллект Руководитель проектов Embedika Иван Батура дал экспертный комментарий «Известям», где рассказал про риски, возникающие при использовании ИИ в юридической сфере. Подробнее о том, как специалисты применяют искусственный интеллект и оптимизируют свою работу, читайте в материале: https://iz.ru/1592744/alena-svetunkova/neironka-zakona-kak-iuristy-ispolzuiut-iskusstvennyi-intellekt

​​Исследование: каких навыков не хватает аналитикам данных Яндекс Практикум поделились с нами результатами исследования о пробелах в знаниях аналитиков. После опроса представителей крупного бизнеса были отмечены три «проблемных» направления: презентация результатов анализа, процесс предобработки данных и умение проектировать базы данных. В материале Геннадий Штех, руководитель группы R&D Embedika, порекомендовал, как прокачать слабые места специалистов: https://embedika.ru/blog/issledovanie-navyiki-analitikov

​​Подборка полезных сервисов для работы с документами Время — один из самых ценных ресурсов в современном мире, особенно для бизнеса. Однако часто его значительная доля уходит на рутинную работу с бумагами. В новом материале рассказали про сервисы, которые помогут сделать работу с документами проще и быстрее, а также снизят риски ошибок, повысят точность и скорость обработки информации: https://www.e-xecutive.ru/management/itforbusiness/1996725-10-poleznyh-servisov-dlya-raboty-s-dokumentami

​​Новые вакансии в Embedika Наша команда продолжает расти, и сейчас мы ищем специалистов в 2 офиса — в Москве и Екатеринбурге. Успешных кандидатов ждет работа над интересными проектами, возможность быстрого роста c выделенным наставником, погружение в сферу data science, machine learning и других перспективных технологий. Почему с нами хорошо: ▫️Работа в команде, где каждый видит результат своей работы ▫️Гибкие начало и конец рабочего дня ▫️Performance review и качественная обратная связь ▫️Компенсация обучения, участие в конференциях ▫️Отсутствие бюрократии, свобода действий ▫️Уютные офисы с зонами отдыха в центре города ▫️ДМС со стоматологией, конкурентная белая ЗП, современное оборудование Москва: — Руководитель IT проектов — Руководитель маркетинга, IT — Бизнес-аналитик, IT проекты — Product manager Екатеринбург: — Backend Developer (Scala) — Senior frontend разработчик (Angular) — Team lead разработки (backend) Подробнее о работе в нашей компании и новые вакансии тут

Так, благодаря способности хранить большие объемы данных компании могут экономить на капитальных и эксплуатационных расходах. Кроме этого, облачные решения ускоряют процесс разработки за счет подбора оптимальной модели и быстрой настройки. #цифрадня

​​Как внедрить ИИ в работу с документами и не разочароваться Согласно отчету Gartner, 37% организаций в мире уже внедрили технологии искусственного интеллекта. Более того, процент компаний вырос на 270% за последние четыре года. У решений на базе ИИ много возможностей: они ускоряют работу с большими объемами данных, упрощают выполнение рутинных операций, автоматизируют различные бизнес-процессы и т.д. Рассказали «‎Бизнес-секретам», как и зачем внедрять искусственный интеллект для работы с документами: https://secrets.tinkoff.ru/blogi-kompanij/ai-v-rabote-s-dokumentami/

​​Подборка ресурсов о Data Science Собрали полезные и качественные источники для тех, кто хочет узнать новое о больших данных. Издания: ▫️ InformationWeek. Об IT-индустрии и анализе данных для начинающих инженеров и профессионалов. ▫️ Medium. Все самое интересное о новых разработках, кейсах и опыте экспертов. ▫️ TechCrunch. Одно из главных СМИ о технологиях и новостях в области науки о данных. Telegram-каналы ▪️ DL in NLP. Новости и обзоры статей на тему обработки естественного языка, нейросетей. ▪️ Data Science Notes. Книги, мнения и статьи в Data Science. Больше источников в нашем блоге: https://embedika.ru/blog/resursyi-o-data-science

​​Завышенные ожидания или временные трудности: что мешает развитию искусственного интеллекта Ежегодные инвестиции в ИИ насчитывают сотни миллиардов долларов, однако сейчас аналитики говорят о спаде вложений в технологию. Разбираемся вместе со «Снобом», какие барьеры существуют на пути развития ИИ и как это влияет на рынок: https://snob.ru/opinion/zavyshennye-ozhidaniya-ili-vremennye-trudnosti-chto-meshaet-razvitiyu-iskusstvennogo-intellekta/

Какие опасности может нести распространение искусственного интеллекта К сфере ИИ приковано внимание пользователей, разработчиков, бизнеса и государства. Потенциал огромен, но и риски — не меньше. В карточках рассказали про негативные последствия развития технологии. Подробнее о рисках, возможностях и перспективах ИИ читайте в нашем блоге: https://embedika.ru/blog/likbez-ii