ch
Feedback
Инжиниринг Данных

Инжиниринг Данных

前往频道在 Telegram

Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами. 15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG 🛠️ dataengineer.ru | 🏄‍♂️ Surfalytics.com №5017813306 Реклама: https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9a8ce

显示更多

📈 Telegram 频道 Инжиниринг Данных 的分析概览

频道 Инжиниринг Данных (@rockyourdata) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 23 760 名订阅者,在 技术与应用 类别中位列第 5 429,并在 俄罗斯 地区排名第 27 473

📊 受众指标与增长动态

невідомо 创建以来,项目保持高速增长,吸引了 23 760 名订阅者。

根据 14 九月, 2026 的最新数据,频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 -24,过去 24 小时变化为 -11,整体触达仍然可观。

  • 认证状态: 未认证
  • 互动率 (ER): 平均受众互动率为 22.99%。内容发布后 24 小时内通常能获得 11.04% 的反应,占订阅者总量。
  • 帖子覆盖: 每篇帖子平均可获得 5 465 次浏览,首日通常累积 2 625 次浏览。
  • 互动与反馈: 受众积极参与,单帖平均反应数为 40
  • 主题关注点: 内容集中在 claude, postgres, databricks, aws, sql 等核心主题上。

📝 描述与内容策略

作者将该频道定位为表达主观观点的平台:
Делюсь новостями из мира аналитики и карьерными советами. 15 лет в Аналитике и Инжиниринге Данных, 10 лет в MAANG 🛠️ dataengineer.ru | 🏄‍♂️ Surfalytics.com №5017813306 Реклама: https://almond-rule-130.notion.site/1199f595f76a8030ba1be1e607c9...

凭借高频更新(最新数据采集于 15 九月, 2026),频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动,使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。

23 760
订阅者
-1124 小时
-17 天
-2430 天
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+64
在0个频道中
八月 '26
+181
在2个频道中
Get PRO
七月 '26
+130
在1个频道中
Get PRO
六月 '26
+183
在2个频道中
Get PRO
五月 '26
+253
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+286
在4个频道中
Get PRO
三月 '26
+367
在2个频道中
Get PRO
二月 '26
+345
在7个频道中
Get PRO
一月 '26
+331
在10个频道中
Get PRO
十二月 '25
+199
在4个频道中
Get PRO
十一月 '25
+282
在7个频道中
Get PRO
十月 '25
+346
在6个频道中
Get PRO
九月 '25
+206
在6个频道中
Get PRO
八月 '25
+312
在8个频道中
Get PRO
七月 '25
+322
在6个频道中
Get PRO
六月 '25
+417
在7个频道中
Get PRO
五月 '25
+266
在4个频道中
Get PRO
四月 '25
+335
在6个频道中
Get PRO
三月 '25
+516
在8个频道中
Get PRO
二月 '25
+402
在8个频道中
Get PRO
一月 '25
+448
在5个频道中
Get PRO
十二月 '24
+544
在8个频道中
Get PRO
十一月 '24
+545
在9个频道中
Get PRO
十月 '24
+459
在9个频道中
Get PRO
九月 '24
+4 451
在7个频道中
Get PRO
八月 '24
+1 309
在2个频道中
Get PRO
七月 '24
+299
在5个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 114
在1个频道中
Get PRO
五月 '24
+356
在4个频道中
Get PRO
四月 '24
+417
在6个频道中
Get PRO
三月 '24
+460
在5个频道中
Get PRO
二月 '24
+598
在1个频道中
Get PRO
一月 '24
+396
在2个频道中
Get PRO
十二月 '23
+372
在2个频道中
Get PRO
十一月 '23
+369
在3个频道中
Get PRO
十月 '23
+247
在2个频道中
Get PRO
九月 '23
+317
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+364
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+483
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+293
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+751
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+511
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+389
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+368
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+355
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+317
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+443
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+378
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+473
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+506
在0个频道中
Get PRO
七月 '22
+396
在0个频道中
Get PRO
六月 '22
+557
在0个频道中
Get PRO
五月 '22
+451
在0个频道中
Get PRO
四月 '22
+469
在0个频道中
Get PRO
三月 '22
+404
在0个频道中
Get PRO
二月 '22
+462
在0个频道中
Get PRO
一月 '22
+446
在0个频道中
Get PRO
十二月 '21
+391
在0个频道中
Get PRO
十一月 '21
+424
在0个频道中
Get PRO
十月 '21
+1 081
在0个频道中
Get PRO
九月 '21
+644
在0个频道中
Get PRO
八月 '21
+712
在0个频道中
Get PRO
七月 '21
+947
在0个频道中
Get PRO
六月 '21
+349
在0个频道中
Get PRO
五月 '21
+519
在0个频道中
Get PRO
四月 '21
+557
在0个频道中
Get PRO
三月 '21
+378
在0个频道中
Get PRO
二月 '21
+526
在0个频道中
Get PRO
一月 '21
+411
在0个频道中
Get PRO
十二月 '20
+5 506
在0个频道中
日期
订阅者增长
提及
频道
16 九月+1
15 九月+1
14 九月+1
13 九月+5
12 九月+2
11 九月+10
10 九月+7
09 九月+8
08 九月+5
07 九月+5
06 九月+2
05 九月+6
04 九月+1
03 九月+4
02 九月+3
01 九月+3
频道帖子
19 сентября в 2:30 pm в Ванкувере решили собраться на Jericho beach, приходите кто хочет. С меня самовар:)
19 сентября в 2:30 pm в Ванкувере решили собраться на Jericho beach, приходите кто хочет. С меня самовар:)

2
Как знакомо, когда организации хотят заставить всех vibe кодить свои приложения, чтобы выпилить вендора, и рассказать как они
Как знакомо, когда организации хотят заставить всех vibe кодить свои приложения, чтобы выпилить вендора, и рассказать как они урезают косты. Получается такая гремучая смесь tech debt и черной дыры для сжигания токенов. Особенно, когда финансы, продажи, маркетинг сами себе создают приложения. Я уже испытал такой подход в одной большой компании. Не проникся. А как у вас?
2 099
3
Главная ошибка в разговоре об ИИ-агентах — оценивать их по демо. Демо почти всегда выглядит круто, но в проде все упирается в+8
Главная ошибка в разговоре об ИИ-агентах — оценивать их по демо. Демо почти всегда выглядит круто, но в проде все упирается в границы ответственности, данных и безопасности. Коллеги из Cloud․ru поделились популярными мифами об ИИ-агентах и обозначили реальные границы их возможностей — читайте в карточках. 📌 Еще больше интересного контента про ИИ и технологии ребята из Cloud․ru публикуют в своем канале — подписаться
2 364
4
Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Стартуем 18 сентября. За выходны
Хакатон на космических данных. Санкт-Петербург, Красноярск или онлайн из любой точки страны. Стартуем 18 сентября. За выходные участники доводят одну из задач до рабочего решения. Санкт-Петербург. К 2035 году над Землёй должен работать топливный узел, у которого заправляются корабли, и откуда он будет получать топливо - с Земли, с Луны или из резерва - пока не решил никто. Команде предстоит собрать схему поставок, посчитать резервы и решить, во что вкладываться сразу. Призовой фонд 1,2 млн ₽. Красноярск. Спутник видит горящий лес раньше любого наземного поста, но вместе с пожаром ловит нагретые крыши, факелы на месторождениях и блики на воде. Команде предстоит научить сервис отличать настоящий очаг от шума, обвести гарь и выдать площадь в гектарах. Призовой фонд 600 тыс. ₽. Лучшие забирают приз на площадке и билет в московский финал 25–27 сентября, где разыграют ещё 2,4 млн рублей. Команда 3–5 человек, недостающих можно найти на платформе. Регистрация по ссылке космохакатон.рф
2 732
5
Мощнее — не значит дороже Главные расходы при расширении 1С и баз данных — это не само железо, а лицензии ПО за каждое ядро.
Мощнее — не значит дороже Главные расходы при расширении 1С и баз данных — это не само железо, а лицензии ПО за каждое ядро. Оптимизировать затраты можно с помощью высокочастотных процессоров. Selectel запустил кластер AMD HiFreq в публичном облаке на базе VMware. Частота процессоров до 4.8 ГГц позволяет получить нужную производительность на меньшем количестве ядер. Высокая частота процессоров сглаживает разницу в производительности при переходе с Oracle и MS SQL на российские СУБД: Postgres Pro, Tantor и другие. Быстрые диски снимают ограничения при обработке тяжелых нагрузок в 1С и аналитике. Рассчитайте стоимость в удобном калькуляторе и разверните кластер для ваших задач: https://slc.tl/zegs8 Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHGtVhT
3 072
6
Привет! Я хотел бы в Surfalytics добавить информация про возможность фриланса и открытия счетов а банках и ИП в странах СНГ. У вас есть информация или примеры? Может быть есть ТГ каналы такие. Если хотите ссылкой поделиться добавляете ссылку как код или цитату.
3 386
7
Воскресная мотивация от Бритни Спирс Хочешь жить на широкую ногу? Жить в огромном особняке? Тусоваться во Франции? Тогда работай, детка, работай, детка, Работай, детка, работай, детка. А ну, за работу, детка! (а-а) А ну, за работу, детка! (а-а) Давай, бей в набат, Не останавливайся — будь чемпионом. Вкалывай так, будто это твоя профессия, Берегись — вот оно идёт.
3 659
8
КосмоХакатоны задачи на реальных спутниковых данных 🚀 Участвовать можно очно на площадке или онлайн из любой точки России —
КосмоХакатоны задачи на реальных спутниковых данных 🚀 Участвовать можно очно на площадке или онлайн из любой точки России — задачи, критерии и рейтинг общие. Ближайшие два этапа идут одновременно 11–13 сентября, очные площадки в Нижнем Новгороде и Благовещенске. Всего 12+ задач: технологические, управленческие и на ИИ, на каждом этапе свой набор. В Нижнем Новгороде - проектирование устойчивой спутниковой группировки: как удержать связь и работоспособность системы, когда часть аппаратов выходит из строя. Плюс управленческий кейс про сервисную модель космических услуг: что сделать общественным сервисом, что отдать рынку и как всё это финансировать при жёстких бюджетах. В Благовещенске - автономное управление группировкой, где спутники сами распределяют ресурсы по приоритетам задач. И мониторинг гидрологической обстановки по спутниковым снимкам: паводки, обмеление, разливы. Дальше Санкт-Петербург и Красноярск 18–20 сентября. 🏆 Общий призовой фонд - 7,2 млн ₽, денежные призы на каждом этапе 💻 Очный и онлайн-форматы на всех этапах 🛰 Команды от 3 до 5 человек. Собери свою или присоединяйся к другим на нашей платформе 🚀 Лучшие команды выходят в финал в Москве 25–27 сентября Все города, задачи и регистрация: космохакатон.рф
5 133
9
Отличная идея. Буквально на прошлой неделе я спросил, какие акции мне купить. Критерий был, чтобы стабильный сток продавался с дисконтом. AI мне сказал про акции макдональдс, ну я их и купил, с iPhonа. Мне кажется это спланированная акция от ИИ.
5 097
10
Будет все больше и больше AI Data Engineers вакансий. А ваше резюме готово? Pet проекты уже лежат в GitHub? Книжки по основам
Будет все больше и больше AI Data Engineers вакансий. А ваше резюме готово? Pet проекты уже лежат в GitHub? Книжки по основам AI engineering прочитаны?
4 901
11
В посте From Data Engineer To ?? Engineer автор затронул тему изменений в дата инжиниринге, связанных с развитием AI. Автор является практикующим инженером, поэтому ему есть, что рассказать. 1. От Data Engineer → Landing Engineer Что изменилось: • Раньше пользователи хотели готовые дашборды, витрины данных (data marts) и полностью смоделированный BI-слой • Теперь запрос стал проще: «просто дай мне сырые данные» Почему: Пользователи сами «вайб-кодят» последнюю милю с помощью Claude, Codex и подобных инструментов Следствие для стека: • Дорогие Snowflake/Databricks нужны лишь для хранения и контроля доступа • Альтернатива: партиционированные Parquet/Iceberg/DuckLake + несколько DuckDB-трансформаций • Документация схемы в Markdown — и пользователи готовы к работе Тут я бы добавил, что просто так вряд ли всё заработает без хорошего семантического слоя. Хороший семантический слой — это модель данных (например, по Кимбалу) и описание каждой таблицы, каждого поля, каждого соединения между таблицами. По моему опыту, это самое сложное. Возможно, когда у вас 1–2 датасета, ИИ сможет понять, что и как, но такой подход не масштабируется. А главное — ИИ может легко накосячить. Важно понимать, что желание использовать ИИ в аналитике для поиска инсайтов и реальные возможности компании не совпадают. Купить подписку на Claude или Codex не решит накопившиеся проблемы, а только усугубит их. Чем больше legacy и tech debt, тем сложнее проверить такой «фокус». Но если у вас заведётся, то, как я писал раньше, С-уровень будет в восторге, и у вас появятся бюджеты на новые инструменты, а вас будут ценить как никогда. Можно смело сказать, что ИИ-аналитика сейчас является одним из самых впечатляющих достижений, поэтому я всех прошу добавлять такой кейс в резюме и делать подобные пет-проекты — hiring manager оценит такой бонус. 2. От Data Engineer → DevOps Engineer Что изменилось: • Data engineering децентрализуется: инженер создаёт центральные артефакты, а команды сами строят свои пайплайны • Пользователи хотят запускать агентов для построения дашбордов Новая инфраструктура, которую нужно поднимать: • Cloud sandboxes — среда для агентов • Data storage (bucket) — хранение данных • LLM governance — контроль затрат и безопасности • Best practices — стандарты для агентного кода Вывод: ~90% этой работы — чистый DevOps Всё, что касается инфраструктуры, для меня всегда было приоритетом, поэтому тут ничего нового — просто стало проще и удобнее. ИИ может писать скрипты для Terraform, и они достаточно простые и надёжные. А вот про LLM governance и sandboxes для агентов я не подскажу — как-то не доводилось. Обычно в дата-инжиниринге инфраструктура и среды (dev/test/prod) — не проблема. Проблема — иметь свежие данные в среде разработки. Ведь не хочется дублировать все data pipelines на все среды. Главный бонус DevOps — менеджеры с Claude туда не полезут. Поэтому у вас остаётся хоть немного задач, где вы сами себе хозяин: сами придумываете сроки и сами решаете, как лучше сделать. 3. От Data Engineer → Software Engineer Что изменилось: • Пользователи с доступом к данным, агенту и sandbox-у неизбежно строят прототипы приложений • И затем просят «просто поднять это в прод» — что, конечно, совсем не просто Два пути для инженера: • Go Deep — стать специалистом (Streaming, Iceberg и т.д.), скорее всего в software vendor • Go Wide — стать DevOps-data-software инженером, владеющим всем циклом внутри компании Безусловно, для пет-проектов я теперь Software Engineer. Для компании — я не хочу быть SDE, но с помощью агентов я могу найти исходный код и использовать его в решениях дата-инжиниринга. Или попробовать докопаться до бага в данных. Есть и примеры, когда продуктовые менеджеры не хотят ждать дата-команду и сами создают аналитические решения. Они решают задачи, но не в долгосрочной перспективе — скорее как поделка. Зато возможности у всех стали безграничными.
4 824
12
Цены на составляющие улетели в космос. Заказал NX Jetson, за 2600, хотя думал он будет стоить долларов 500. Так же смотрим AI
Цены на составляющие улетели в космос. Заказал NX Jetson, за 2600, хотя думал он будет стоить долларов 500. Так же смотрим AI сервер для обучение алгоритмов компьютерного зрения, в планах было взять: Threadripper 7960X (24 ядра), 256 GB DDR5 ECC, 2× RTX 5090 32 GB, 10 TB NVMe, 1600 W Задача: Обучение с учителем на синтетике: дистилляция учитель–ученик для детекции, transfer learning от предобученного ViT для позы, доменная адаптация против sim-to-real разрыва. RL не в критическом пути. Цена за сервер получается тысяч 30-40, да еще нужна промышленная розетка и охлаждение. Кто-нибудь, что нибудь собирал в последнее время?
5 281
13
Azure DP 750 или типа того. Для работы нужно было сдать экзамен, пришлось попросить «крышевать», как результат 942 из 1000🤴.
Azure DP 750 или типа того. Для работы нужно было сдать экзамен, пришлось попросить «крышевать», как результат 942 из 1000🤴. Все вопросы были про Azure Databricks. Хотите сдать также хорошо экзамен? Есть варианты -> дорого, быстро, надежно😎
5 604
14
Diversity для LLMs В одном стартапе, про который я недавно писал, все используют Claude Code. Claude Code подключён к MCPs: •
Diversity для LLMs В одном стартапе, про который я недавно писал, все используют Claude Code. Claude Code подключён к MCPs: • dbt Cloud • Snowflake • Omni BI С помощью Claude Desktop и Claude Code любой желающий (с доступом) может писать код, открывать PR. Как правило, всё это происходит в dbt или Omni. То есть все поголовно стали Analytics Engineers. Даже если вы с компьютером на «вы», теперь даже с iPad'а можно заменить BI- и Analytics Engineer. Ведь основным языком программирования, как говорят, стал English. Даже если вы не согласны с этим (как и я), то ваш руководитель может считать по другому, а его мнение имеет бОльший вес, поэтому по факту будет так, как начальство скажет. В отдельном посте я расскажу, как мы перешли к data model-oriented development (именно бизнес-модель данных, ER-диаграмма по Кимбаллу). Так вот, суть проблемы такова: у всех Claude Code (не путать с Claude Котом из поста выше), и все работают не покладая рук. Коммит за коммитом, комментарий за комментарием и т. п. Агент пишет код, создаёт документацию, формирует описание PR, тестирует код. Другой человек с таким же агентом пытается код проверить, оставляет комментарии. В последнее время у Claude прямо беда с написанием английского текста — он пишет размашисто и непонятно, оставляет большие и бесполезные комментарии в коде, вообще стал чудить. Также появилась новая фича — Watermark, которая осознанно заменяет слова на синонимы. Поэтому работать всей командой, используя одни и те же модели, стало сложно. Я провёл эксперимент: стал использовать Cursor для проверки кода и текста. Оказалось, что Cursor понимает мою проблему и с удовольствием почистил PR, подсказал, где урезать код и текст, где не применились best practices и т. п. В целом могу сказать, что Cursor достаточно хорошо прокачался за последнее время — теперь у них есть Grok. Таким образом, с одной моделью далеко не уедешь, если создаёшь серьёзный продукт. Всегда полезно добавить второе мнение от другой модели. Насколько я понимаю, в AI4SDLC это уже закладывается на входе, поэтому можно смело планировать использование нескольких моделей и агентов для повышения качества кода и документации и снижения когнитивной нагрузки на оператора AI. Мы же теперь операторы, а не инженеры?🎮
5 663
15
Никогда не думал, что заведем кота. Я себя больше относил к собакам. Но семья решила по другому. Возможно у кота есть немного
Никогда не думал, что заведем кота. Я себя больше относил к собакам. Но семья решила по другому. Возможно у кота есть немного собачих привычек, бегать-прыгать, а возможно еще молодой. Назвал я его Claude Кот. Когда никого нет дома, он лежит рядом, дает добро на сжигание сотни тысяч токенов.
5 433
16
Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️ На вебинаре 8 сентября эксперты Cloud.​ru по
Как построить управляемый Data Lakehouse за неделю на Evolution Data Platform ⤵️ На вебинаре 8 сентября эксперты Cloud.​ru покажут, как за неделю с нуля построить архитектуру Data Lakehouse на Evolution Data Platform — от загрузки сырых данных до курированных витрин — с помощью управляемых сервисов, без эксплуатационной нагрузки и с фокусом на бизнес-результат. В программе: ▶️принципы построения Lakehouse-архитектуры с единым слоем хранения в S3 в формате Apache Iceberg с поддержкой ACID-гарантий и версионирования; ▶️подходы к централизованному управлению метаданными и происхождением данных через Managed Metastore; ▶️способы реализации контроля качества данных в Managed Spark без остановки пайплайнов; ▶️методы организации хранения данных с разным уровнем доверия: партиционирование по качеству, time travel и разделение слоев хранения; ▶️принципы настройки единого SQL-слоя через Managed Trino с разграничением доступа; ▶️инструменты автоматизации оркестрации и мониторинга пайплайнов в Managed Airflow; ▶️возможности визуализации качества и происхождения данных в Managed BI. ➡️ Регистрация — по ссылке
5 312
17
На SmallSat нашел единственную компания, которая создает дата платформа as a service для телеметрии. То есть ничего принципиа+1
На SmallSat нашел единственную компания, которая создает дата платформа as a service для телеметрии. То есть ничего принципиально нового, но есть конкретный фокус на AeroSpace и у них уже есть серьезные клиенты. Они объединили хранения и “бизнес” метрики + красивый UI. То есть вместо того, чтобы самому строить в Elastic Search, Prometheus - предлагают готовый продукт. Компания называется Sift. Claude Design добавил карточку с описанием. https://www.siftstack.com/
5 964
18
Давно мечтал добавить сайт про музей прадеда, наконец старший сын подрос и научился пользоваться Claude Code (14 лет) и созда
Давно мечтал добавить сайт про музей прадеда, наконец старший сын подрос и научился пользоваться Claude Code (14 лет) и создал сайт, я по смыслу поправил и показал как подключить домен. Сентябрь 1812 года. Москва оставлена, армия отступает, война выглядит проигранной. Через полтора месяца Наполеон побежит из России — и первый толчок к этому был дан здесь, на поле у Тарутина. https://tarutino-museum.ru/ Фотограф Екатерина Советкина, она же снимала дата-завтрак в Т-Банк, где я рассказывал про дата инжиниринг. PS сайт на Github Pages, и если они не работают в РФ, значит нужно поискать альтернативу. Если кому-то нужно простой сайт для некоммерческой организации, пишите.
5 599
19
Так как тильда у нас умерла для Data Learn, я скопировал сайт на Github pages и почистил его. https://datalearn.ru/ Чат в телеграмм теперь должен иметь нового админа с правами на добавление спам ботов. PS 1) хотите быть активном в чате и помогать другим? Welcome. 2) хотите добавить бесплатный курс? Welcome. 3) хотите провести вебинар на всю аудиторию (20к в YouTube, 23k в tg)? Welcome.
5 696
20
From Vibe Coding to the AI Software Factory - статья Seattle Data Guy, в которой он описывает как инженерные команды эволюционируют в использовании AI и больших языковых моделей для разработки. Автор описывает 5 уровней зрелости использования ИИ в командах — от хаотичных экспериментов до выстроенной «фабрики по производству ПО». Уровень 1 — Гараж. Личные эксперименты и хобби-проекты, которые никогда не доходят до продакшена. Уровень 2 — Верстак с макросами. Небольшие скрипты и мини-приложения, решающие конкретные задачи, но всё ещё далёкие от полноценного производства. Уровень 3 — Мастерская. Команды начинают стандартизировать промпты, шаблоны и агентов, но это всё ещё лишь точечные улучшения. Уровень 4 — Конвейер. Появляются повторяемые системы, стейт-машины, отслеживание метрик и токеномики. Можно реально измерять эффективность. Уровень 5 — Фабрика ценности. Всё вышеперечисленное связывается с реальной бизнес-ценностью — иначе это просто «производство виджетов ради виджетов». Максимум, что мне доводилось видеть для инжиниринга данных это между уровнем 2 и 3. Для разработки ПО, конечно же, это все двигается в сторону уровня 4, 5. Паттерны AI разработки уже вырисовываются и есть свои best practices - бери и делай, по ходу адаптируй. Думаю об уровнях и адаптации ИИ в компаниях, мне вспоминается мем “можно, а зачем?”
5 336