🏆 Data Feeling | AIeron

🧞‍♂ 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.

- Ты работаешь в пиццерии? - Нет, я работаю в IT компании

🤔 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

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!

Решил узнать, а что вообще обо мне знает YandexGPT Мдас, инфа не сотка, но зато быстро 😂

🍕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.

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!

🧘‍♀️ «Выкатывай фичу в прод медленно, откатывай быстро». 😉👌 Аргумент на случай, если ваш руководитель недоволен скоростью

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.

🍕 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

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.

А го сделаем аукцион за набор мерча? Стартовая цена 100 рублей. Шаг 100 рублей. Если последний час цена не перебивается, то мерч уходить победителю.

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