Available now! Telegram Research 2025 — the year's key insights 
🏆 Data Feeling | AIeron
Open in Telegram
IT предприниматель и препод 🧑🏫 ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕 Прокачиваю людей в Data Science 🚀 Победитель Stepik Awards 🏆 Kaggle Expert 🤹♀️ Создатель @Speakadora_bot @big_llm_course РКН https://clik.now/datafeeling Алерон @Ale_v2
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel 🏆 Data Feeling | AIeron
Channel 🏆 Data Feeling | AIeron (@datafeeling) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 14 703 subscribers, ranking 718 in the Marketing & PR category and 45 401 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 14 703 subscribers.
According to the latest data from 18 June, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -78 over the last 30 days and by 6 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 18.76%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 7.37% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 759 views. Within the first day, a publication typically gains 1 084 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 30.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as лот, n8n, бразилия, пет, санкция.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“IT предприниматель и препод 🧑🏫
ex-ML лидер в Dodo Brands 🦤🍕
Прокачиваю людей в Data Science 🚀
Победитель Stepik Awards 🏆
Kaggle Expert 🤹♀️
Создатель @Speakadora_bot @big_llm_course
РКН https://clik.now/datafeeling
Алерон @Ale_v2”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 19 June, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Marketing & PR category.
14 703
Subscribers
+624 hours
-417 days
-7830 days
Posts Archive
14 704
Окей, 100 огоньков есть. Вот вам фишка в пару строк.
Берем любое ML решение и добавляем в конце перед отправкой ответа вот эти строчки (скрин)
🤔 Почему пост-процессинг частенько работает?
🧑💻 Суть в том, что так вы преземляете модель на землю. Если ваша модель, например, выдает отрицательные значения или больше чем может быть, то пост-исправление ответа это очень хорошая идея.
В ICR было замечено, что в трейне при BN < 16 всегда класс ноль. Удивительно, но на паблике это дествительно поднимало на 2к+ вверх 🥇.
🤾♀ На привате не спасло, значит ли это, что трюк не работает? Нет, потому что в этом чемпионате совсем рандомно все. Поэтому утверждать что-либо сложно. Тестовая выборка всего 600 строк - маловато.
14 704
🧞♂ Что там по лотереи под названием ICR?
🕵 Как видите, один из самых сильных шейкапах на моей. памяти. Оценивается даже не сотнями, а тысячами. Весь топ лидерборда заняли ребят, прилетевшие с 3000-4000-х мест. Но азарт того стоил) Вижу, что кто-то все таки урвал медальки из подписчиков 😂👍
😜 Интересно как мы зашли на привате в золото и почему верили, что не упадем? 70 огоньков и я солью фишку с пост-процессингом.
14 704
🤔 Кто-то в комментариях задавался вопросом - а зачем устраивать кемпы по кодингу?
🔥 Все ради прокачки и развития в кайфовой атмосфере 😜✌️
✅ Это лето точно останется в памяти у моих чемпиончиков
14 704
В комментариях пожаловались, что слишком поздно предложили идею вытянуть лотерейный билет в ICR.
Исправлясь. Настоятельно рекомендую текущих CommonLit. Это классических NLP чемпионат, который по механике борьбы очень похож на табличные чемпионаты.
Очень плотный лидерборд. Конкуренты массово и агрессивно файн-тюнят языковые модели. Просто напросто слизывают все вкусноту с HuggingFace и далее это все усредняют.
Что круто, теперь в опенсорс вышло много разных LLM архитектур по типу Ламы V2, Вайкуны, Альпаки и других зверей. Есть где разгуляться. Запросто можно обойти других какой-нибудь новенькой архитектурой.
Медленно, но уверенно идем к титулу мастера. Участвуйте!
14 704
Решил узнать, а что вообще обо мне знает YandexGPT
Мдас, инфа не сотка, но зато быстро 😂
14 704
🍕Тут на Kaggle идет интересный чемпионат - ICR.
🍕Много кто хейтит его за потенциальный сильный шейк-ап на привате, но я бы все же посоветовал смотреть на него иначе.
🍕Если это лотерея - то почему бы не взять лотерейный билетик? Советую сделать одну простую модель и еще одну с небольшим шумом поверх.
🍕И вот вы уже имеете шанс при сильном шейкапе попасть в медальную зону с вероятностью ±10%
🍕Посмотрим, не выбросить ли нас из золота в этот раз.
14 704
Если уж так вышло, что вы вкатываетесь в DS или в IT в солидном возврасте (40±5 лет), то вам, как вы возможно заметили, сложнее попасть на открытую позицию. Вот несколько моих советов в помощь.
Больше профессионального нетворкинга (конференции, сходки, кемпы).
Почти после любой конфы можно тет-а-тет поболтать с докладчиками из компаний, которые, как правило, могут искать тебе в команду отвественных талантов. Нанимать намного легче человека, с которым общался вживую или видел, как человек при тебе кодил на хакатоне.
Курсы и комьюнити.
- Преподаватели курсов - это часто работающие в сфере люди. Не раз замечал, как мои коллеги в онлайн школах систематически хантили к себе новичков. Как и кого? - Например, когда на новых курсах давались зубодробилтельные и необкатанные домашки. Если находилсь студенты, которые несмотря на сложности справлялись с решением, да еще и приносили фидбек по улучшниям материалла, то хантились такие на раз-два.
- Комьюнити - это не всегда новички, это могут быть матерые спецы, которые пришли на курс еще немного прокачаться. Пользуйтесь этим. Пообщайтесь, узнайте нет ли у них открытых позиций или даже просто желания нанять кого-то еще. Если да, то вполне себе могут рефернуть вас, в обход воронки с HH.ru.
А зачем вам вообще найм? Есть же фриланс!
Набить опыт и получить крутые кейсы можно не только на курсах, но и получая небольшие заказы от людей, которым для решених их проблемы\идеи\задачи не нужен человек в штате, а вполне достаточно человека со сдельной систематической оплатой по часам.
Kaggle и хакатоны
Тут и говорить нечего. Есть чемпионаты, которые вовсе проводят лишь с целью познакомить будущих сотрудников с задачей с последующим хантингом в компанию для решения это самой задачи. И вообще, чемпионаты по Data Science это социальный лифт. Плевать у тебя возвраст и какой опыт у твоих аппонентов, перед задачей все равны. А выиграв или просто зайдя в обозримый топ лидерборда - ты становишься мишенью для HR’ов.
Пользуйтесь!
14 704
🧘♀️ «Выкатывай фичу в прод медленно, откатывай быстро».
😉👌 Аргумент на случай, если ваш руководитель недоволен скоростью
14 704
В прошлом году, я проводил марафон по фармингу в онлайне. В этом году я пошел дальше и реализовал мечту замутить кемп.
Суть в кемпа в том, чтоб собираться по выходным и вместе фармить в компании опытных ребят с разношерстным бэкграундом.
Запустились на месяц. Посмотрим, сколько новых медалистов появится.
14 704
🍕 Побывал сегодня на съезде партнеров DoDo Brands.
👨💻 Федор Овчинников больше не CEO Додо. Уже даже знаю, кто займет этот пост. Пред-история нового СЕО вдохновляющая. Скоро расскажу, если накидайете 🔥
🤖 В прод вышла первая моделька под моим лидированием. Еще две на подходе.
📦 Одноразовые коробки скоро заменятся многоразовыми боксами. (см фото)
🐳 Старбакс sucks по сравнению с Дринкит
#dodox2
14 704
На прошлых выходных проглотил несколько новых курсов от Andrew Ng. В целом, я уже давно играюсь с prompt engineering'ом LLM моделей, но нашлось несколько трюков, которые мне понравились
Итак, погнали. Несколько выводов, которые мне больше всего запомнились.
LangChain for LLM Application Development
- LangChain это новый "pandas", но не для таблиц, а для дизайна промптов LLM моделей.
- Слово Chain тут не зря. Оказывается, заставить LLM плясать под твою дудку можно не одним промптом, а цепочкой из нескольких.
- Зачем выбирать подходящий промпт, если можно попросить LLM выбрать подходящий промп самой среди приедложенных?!
- Не можешь пихнуть нужную инфу в промпт - просто отфильтрую нужный фрагмент с помощью similarity search и проблема решится.
- Чтоб LLM не фантазировала и не тупила при подсчетах - скорми ей специальный базы знаний.
- LLM это не база данных, это штуку, которая умеет делать выводы, если ей вернуть подсовывать актуальную информацию мира.
- Как оценить качество ответа модели? Дать сделать ей это самой.
LangChain Chat with Your Data
- LangChain может распарсить почти любой фрагмент данных и превратить его в базу знаний. Будь это Ютуб, Ноушет и тупо набор PDF файлов.
- Как впихнуть невпихуемое? Сделать сперва по БЗ предварительный similarity search
- Что если БЗ не хватает для ответа на вопрос? - Подгружаем ей внешние БЗ + добавляем силу GPT и тогда качество вполне себе.
- Чаты в LangChain позволяют и сплитить диалог хоть по сообщениям, хоть по токенам и тп. Оптимальнее всего тянуть именно сумаризированный диалог.
ChatGPT Prompt Engineering for Developers
- Если тебе кажется, что LLM тебя не понимает, значит ты не шаришь, как ей это объяснить
- LLM могут все равно отклоняться от намеченных указаний, лучше подстраховаться пост процессингом .
- Если LLM сильно тупит, дай ей несколько примеров из БЗ. Почти всегда качество сильно выше.
14 704
А го сделаем аукцион за набор мерча?
Стартовая цена 100 рублей. Шаг 100 рублей. Если последний час цена не перебивается, то мерч уходить победителю.
14 704
Алерончик, как дела?! Делюсь новостями.
Последний месяц выдался очень насыщенным.
1) Лидирование ML команды в DoDo Brands требует фокуса над задачами. А задач сейчас много. Тащим в прод рекомендашки, Upsell корзины, статичную цену на доставку делаем динамической, а еще делаем голосового заказчика. DoDo. Дел реально хватает, но меня это все изрядно драйвит. Уж очень бодрая тима и достаточно ресурсов.
2) Мой курс вышел в автономный режим шлифовки. Рад, что курсе успешно помогает многим вкатиться в соревновательный ML быстрее. Удалось сделать целое открытое комьюнити с переодическими вебинарами. Разбираем текущие чемпионаты. Люди делятся своими приемами и дают друг другу мотивации участвовать систематичнее. В эту пятницу будем снова разбирать Protein Function Prediction. А еще недавно наконец-то разослали участникам фирменный мерч за успехи в рамках курса.
3) Мир AI бежит вперед в бешеном тема. Утром выпускается новая SOTA модель, а вечером уже ее убийца с качеством в 10 раз лучше. Поэтому тоже не хочется отставать. Используем LLM'а модели в DoDo, а еще решил запустить курсец по LLM'ам моделям и фреймворкам для работы с ними. Все что сейчас есть в русском мире по этим штукам моей команде соавторов не нравится - будем задавать уровень.
4) Возобновил выпуски с интересными ребятами, но уже не в формате мок-интервью, а скорее более ламповый. Где люди могут поделится какими-то откровенными вещами из своей карьеры
