fa
Feedback
Тагир Анализирует

Тагир Анализирует

رفتن به کانال در Telegram

Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics Автор: @travelwithtagir РКН: https://clck.ru/3N3UVy

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام Тагир Анализирует

کانال Тагир Анализирует (@tagir_analyzes) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 711 مشترک است و جایگاه 3 313 را در دسته حرفه و رتبه 55 031 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 711 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 04 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 37 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 26.41% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 14.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 093 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 1 665 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 64 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, стартап, yandex, рекрутер, duolingo تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics Автор: @travelwithtagir РКН: https://clck.ru/3...

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 سپتامبر, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حرفه تبدیل کرده‌اند.

11 712
مشترکین
+424 ساعت
-107 روز
+3730 روز
جذب مشترکین
سپتامبر '26
سپتامبر '26
+22
در 2 کانال‌ها
اوت '26
+145
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '26
+126
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '26
+217
در 2 کانال‌ها
Get PRO
مه '26
+260
در 1 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '26
+183
در 3 کانال‌ها
Get PRO
مارس '26
+313
در 4 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '26
+318
در 1 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '26
+229
در 5 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '25
+224
در 7 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '25
+582
در 3 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '25
+175
در 7 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '25
+175
در 1 کانال‌ها
Get PRO
اوت '25
+353
در 8 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '25
+346
در 4 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '25
+1 463
در 1 کانال‌ها
Get PRO
مه '25
+173
در 2 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '25
+193
در 3 کانال‌ها
Get PRO
مارس '25
+183
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '25
+167
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '25
+234
در 1 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '24
+166
در 1 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '24
+177
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '24
+330
در 4 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '24
+341
در 9 کانال‌ها
Get PRO
اوت '24
+263
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '24
+303
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '24
+1 287
در 5 کانال‌ها
Get PRO
مه '24
+267
در 3 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '24
+208
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '24
+154
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '24
+140
در 2 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '24
+309
در 2 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '23
+237
در 2 کانال‌ها
Get PRO
نوامبر '23
+166
در 2 کانال‌ها
Get PRO
اکتبر '23
+238
در 0 کانال‌ها
Get PRO
سپتامبر '23
+256
در 0 کانال‌ها
Get PRO
اوت '23
+260
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئیه '23
+411
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژوئن '23
+226
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مه '23
+1 798
در 0 کانال‌ها
Get PRO
آوریل '23
+375
در 0 کانال‌ها
Get PRO
مارس '23
+417
در 0 کانال‌ها
Get PRO
فوریه '23
+728
در 0 کانال‌ها
Get PRO
ژانویه '23
+1 054
در 0 کانال‌ها
Get PRO
دسامبر '22
+570
در 0 کانال‌ها
تاریخ
رشد مشترکین
اشارات
کانال‌ها
05 سپتامبر+1
04 سپتامبر+9
03 سپتامبر+1
02 سپتامبر+5
01 سپتامبر+6
پست‌های کانال
💻 Как продать наклейки на крышке макбука за миллион рублей Я люблю хорошие ситуативки. Особенно когда получается не просто п
💻 Как продать наклейки на крышке макбука за миллион рублей Я люблю хорошие ситуативки. Особенно когда получается не просто пошутить над инфоповодом, а за пару дней собрать вокруг него работающий продукт Недавно так сделала Надя с Aesty. Их продукт вдохновил разработчика на игрушечный digital wardrobe, твит собрал 6 миллионов просмотров и репост Сэма Альтмана, а сами Aesty были отмечены только в комментах. Ребята за сутки выкатили свой продукт внутри Claude и забрали часть этого внимания себе А на этой неделе мой друг Марат Юсупов устроил аукцион рекламных мест на крышке своего ноутбука: maratyus.ru 10 мест под наклейки, живые торги, деньги замораживаются на карте, друг друга можно перебивать. Сайт Марат собрал за несколько дней. Стартовые цены – от 200 до 1500 рублей Сейчас в ставках 1.143.777₽ Ладно, теперь занудная часть. Понятно, что показы крышки никто не покупал. Это брендовая интеграция за охват и виральность, тут все всё понимают. Но давайте я один раз посчитаю медийку – просто чтобы стало видно масштаб Допустим, ноут ходит с Маратом по кафе, коворкингам и съёмкам, и крышку за день реально замечают человек сто. Щедро. За месяц выходит около 3000 показов Средняя ставка за место – 84.378 ₽. Делим и получаем CPM в 28 тысяч рублей. В телеге он обычно измеряется сотнями То есть сама крышка в этой сделке не стоит примерно ничего. Платили за охваты постов про аукцион – у Марата и в десятке каналов, которые растащили историю по айти и маркетингу И вот тут начинается то, что мне как аналитику интереснее всего. На момент запуска этих охватов не существовало Рекламу обычно продают на прошлом. У канала есть статистика, у размещения – прогноз, ты берёшь историю и ставишь цену вокруг неё. А Марат продавал инвентарь, который появится только если аукцион взлетит. И размер этого инвентаря зависел от того, как пойдут сами торги Посчитать такое заранее нельзя. Не потому что аналитик плохой, а потому что считать не из чего Поэтому аукцион здесь не красивая механика, а единственный способ вообще узнать цену. Он её и узнал Самая дешёвая наклейка – 40.000 ₽, самая дорогая – 150.000 ₽, медиана около 69 тысяч Стартовые цены отличались в семь с половиной раз: 200 рублей против 1500. Финальные ставки уложились в 3,75 раза. Десять брендов, которые между собой не договаривались, сошлись в один коридор, и минимальная ставка в 27 раз выше самого дорогого старта Что мне тут ещё нравится Низкий старт. Открывать торги с двухсот рублей выглядит как способ продешевить. На деле наоборот – нашел исследование, где низкая стартовая цена даёт более высокую финальную. Порог входа ниже, участников больше, вложенное время не даёт бросить ставку, а толпа читается остальными как сигнал ценности Заморозка денег. Нельзя прийти ради прикола, поставить миллион и получить бесплатный пиар. За каждой ставкой реальные деньги на карте Сам аукцион стал контентом. Продавай Марат места по фиксу – была бы обычная интеграция в необычном формате. А тут интересно следить за ставками: кто зашёл, кого перебили, сколько теперь стоит первое место. Чем безумнее суммы, тем интереснее про них рассказывать Получается петля: больше ставок → интереснее следить → больше охват → больше брендов узнают → больше ставок Обычно ты сначала собираешь внимание, а потом его монетизируешь. Здесь продажа рекламы сама произвела внимание к этой рекламе Такие дела. Марат монетизировал не крышку макбука, а внимание вокруг продажи крышки макбука Как думаете, уже пора заходить с наклейкой Карьерника? @tagir_analyzes

2
👋 Привет, я не квант, спасибо за предложение Примерно раз в квартал происходит одно и то же: мне пишет пачка рекрутеров из H
👋 Привет, я не квант, спасибо за предложение Примерно раз в квартал происходит одно и то же: мне пишет пачка рекрутеров из HFT И самое забавное – каждый раз пишут про Yandex Cup. Видимо, идут по всему лидерборду соревнования. Приятно Работать в HFT я не планирую, поэтому ответ каждый раз один Начался новый квартал, поэтому отвечу сразу здесь – привет, я не квант, спасибо за предложение А у вас есть такие ритуалы общения с рекрутерами? 👉 @tagir_analyzes
2 651
3
Weekend Offer* для ML и DL-специалистов Приглашаем инженеров с опытом от 2 лет в NLP, CV, Classic ML и RecSys получить быстры
Weekend Offer* для ML и DL-специалистов Приглашаем инженеров с опытом от 2 лет в NLP, CV, Classic ML и RecSys получить быстрый офер в одну из команд Яндекса. За выходные вы сможете пройти основные этапы найма: 🔛12 сентября — две технические секции онлайн. 🔛13 сентября — финальные интервью и знакомство с командами. Все этапы пройдут онлайн, вам понадобится только ноутбук и тихое место. Подробности и регистрация на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0926
2 064
4
🎓 Закрыл первый курс магистратуры на одни пятерки Пятерки тут, конечно, не главное – но повод рассказать про любимую магистратуру отличный Учусь в AI Talent Hub в ИТМО. Шел туда в первую очередь за возможностью развивать свой проект во время учебы. У меня это Карьерник, и все, что я делаю для продукта, идет в учебу тоже. Звучит как лайфхак, но все честно – я и так вкладываю в него свободное время, и хорошо, что не приходится параллельно изображать бурную деятельность Радует, что учебный план собирается как конструктор: выбираешь роль, потом один из четырех треков, а дальше дисциплины – в базе 80+ курсов, включая курсы ШАДа. Понял по ходу, что тебя тянет в другую сторону – перестраиваешь траекторию. Я так добавил себе много продуктовых курсов Самым большим сюрпризом стала смена парадигмы. Фокус не на изучении конкретных инструментов и не на прокачке хардов, а на том, что ты с их помощью создаешь или улучшаешь. За год у меня прошли продуктовые исследования, DL, публичные выступления – и везде в итоге спрашивают про результат, а не про то, что ты выучил 😺 Отсюда и главный кайф: со своим продуктом можно заходить прямо в курсы. В тех же продуктовых исследованиях я разбирал не абстрактный кейс из методички, а Карьерник – проводил CustDev, строил когортный анализ, изучал конкурентов – а все это проверяли знающие люди. В конце ВКР можно защищать бизнес-тезисом, то есть диплом – это мой продукт, а не 80 страниц про чужую тему Практики вообще много: задачи компаний-партнеров, хакатоны, командные проекты. Погружение в учебу у меня началось как раз с хакатона, где мы с командой взяли задачу Яндекса и работали над ней пару недель. Даже забрали какое-то призовое место Комьюнити тоже супер живое. Тут разбирают друг у друга пет-проекты, скидывают вакансии, зовут в команды на хакатоны и вполне серьезно помогают, когда у кого-то что-то не сходится. Народ при этом собрался очень разный – кто-то из бигтеха, кто-то пилит свой продукт, а кто-то пришел из науки Ну и формат – онлайн, но со статусом очной магистратуры: отсрочка, льготы, диплом ИТМО. В общем, я балдею. После не самого приятного опыта бакалавриата в Вышке я был рад попасть в гибкую (!) и комфортную среду, где не приходится притягивать за уши учебные активности 🔔 Набор в новый поток еще идет, заявки принимают до 28 августа – заглядывай на сайт магистратуры. Задавайте свои вопросы в комментах – постараюсь ответить, а если не смогу – позову коллег 200 реакций 👉 и второй курс тоже закрою на пятерки @tagir_analyzes
4 108
5
🔧 Мою первую задачу в аналитике решили несколько if-ов Свою карьеру я начинал стажёром в Поиске Ozon больше 5 лет назад. Одн
🔧 Мою первую задачу в аналитике решили несколько if-ов Свою карьеру я начинал стажёром в Поиске Ozon больше 5 лет назад. Одна из первых задач звучала солидно — находить «кривые» карточки товаров. Те, где в описании указан чужой артикул, фото не от того товара, а в название накидано ключевых слов, чтобы вылезти повыше в выдаче Что делает стажёр, который только что прошёл курс по ML? Идёт собирать модель. Разметка, фичи, кросс-валидация, красивый ноутбук с метриками — всё как по учебнику А потом я от скуки открыл выгрузку и пролистал карточки глазами. Штук двести подряд И выяснилось неприятное: большая часть нарушений ловилась несколькими тупыми правилами. Регулярка на артикул в описании, проверка длины названия, сверка категории. Пара условий, написанных за вечер, била мою модель, на которую ушли недели Признаваться в этом тогда было стрёмно. Модель — это то, что показывают на демо и вписывают в резюме. А if/else — таким обычно не гордятся. Ну или я так думал Так вот, спустя годы я думаю, что это была офигенная задача. Она научила простой вещи: сложность решения должна быть следствием задачи, а не следствием того, что ты недавно выучил или что сейчас модно С тех пор постоянно замечаю это вокруг. Сейчас все тащат LLM-ки туда, где хватило бы SQL-запроса и одного разговора с продактом. Раньше на этом месте был бустинг, до него — дашборд, который никто ни разу не открыл. Технология меняется, ошибка остаётся та же 💊 Почему я вообще об этом вспомнил 12 сентября в Москве пройдёт конференция «Продукты 24 × ffdd2d» от Т-Банка — для продактов, аналитиков и дизайнеров. Ровно про то, чтобы посмотреть на привычные вещи под другим углом Три зала — три способа это сделать: • Ломаем шаблоны — про нестандартные решения и то, как идти вопреки общепринятому • Достигаем результатов — про системное мышление, продуктовую и бизнес-логику, устойчивый рост • Говорим прямо — зал без записи и трансляции, где честно обсуждают сложные решения, ошибки, конфликты и провалы 😺 Место — комплекс «Мечта» на набережной парка Горького. Количество мест ограничено, заявки проходят модерацию. Регистрируйся по этой ссылке А какое профессиональное правило нарушали вы — и не пожалели? Го в комменты, самые злые истории заберу в отдельный пост 👉 @tagir_analyzes
3 188
6
💼 Как финансисты Anthropic используют Claude Я недавно разбирал статью Anthropic про то, как они закрывают 95% вопросов к да
💼 Как финансисты Anthropic используют Claude Я недавно разбирал статью Anthropic про то, как они закрывают 95% вопросов к данным без аналитика. Держите ещё один заход из соседней команды – у них есть разбор про то, как с этим живут финансисты. Рассказывает Alice Fong из corporate finance & strategy 🏁 Боль знакомая: квартальная преза для борда, цифры обновляются каждый день, слайды правят несколько человек параллельно. И к дедлайну в тексте на одном слайде одно число, а в таблице на другом – уже другое. Ловить это приходится глазами, перечитывая всю презу целиком Вот как она пустила агентов в свою рутину: • Проверка презы перед бордом. Задача по сути одна: проверь, что каждая цифра и каждое утверждение сводятся к единому источнику правды. И вторым заходом – прочитай это глазами члена борда и отметь, где текст противоречит сам себе или опирается на контекст, которого у читателя нет • Черновик месячного ревью. Она закидывает таблицы из финмодели и просит написать первый черновик тем голосом, которым команда уже пишет: выручка была А против Б, отклонение В%, потому что Г. Дальше правит руками • Разбор чужой финмодели. Claude for Excel разматывает ссылки между вкладками и находит структурные косяки до того, как она потратит вечер на чтение незнакомого экселя • Разные проекты под разные аудитории. Для месячного ревью один, для борда другой. Тон и договорённости отличаются, значит и память должна быть разная Главное во всей статье: агент забрал не аналитику, а проверку. Сходятся ли цифры между слайдами, то ли это определение метрики, не противоречит ли текст сам себе – вся душная механика, где человек ошибается просто от усталости. А что эти цифры значат и что с ними теперь делать – по-прежнему не его работа У нас то же самое, только слова другие. Сверка с источником, дедуп, проверка, что метрика бьётся с продовым дашбордом – это уже частично уезжает к агенту. Выйти к продакту и сказать, что делать – пока нет Вот что легко упустить. Определения, договорённости и нужный тон кто-то записал руками один раз – а дальше их надо чинить каждый месяц, когда поменялась форма отчёта или появилась новая метрика. Часы освободила не подписка за 20 баксов, а вот это занудство И дисклеймер, без которого пост будет нечестным. Anthropic тут в тепличных условиях: свои данные, свой контур, фронтир-модель из первых рук и ноль разговоров с безопасниками про NDA У нас же в контуре обычно крутится дипсик годовалой давности, и доверить ему сверку цифр перед бордом – ну такое Плюс всё это надо тащить на себе. В прошлом посте про 95% была отрезвляющая деталь: без поддержки точность за месяц сползла с 95% до 65% Здесь будет ровно так же – перестанешь обновлять контекст, и агент начнёт уверенно писать красивый нарратив по неправильным числам А что у вас первым забрали агенты? Ежегодную индексацию? @tagir_analyzes
4 943
7
Fuckup Night от создателей Trisigma, Ares и karpov.courses Согласитесь, ивенты, где все делятся только своими успехами, уже п+1
Fuckup Night от создателей Trisigma, Ares и karpov.courses Согласитесь, ивенты, где все делятся только своими успехами, уже поднадоели. Хочется реальных историй, где что-то пошло не по плану, но в итоге ошибка стала ценным опытом. Поэтому команда Trisigma собирает Fuckup Night 26 августа — без записи и красивых цифр. Истории расскажут: 🔸 Виталий Черемисинов (Trisigma) 🔸 Роман Нестер (Ares, Arteus LLM и Segmento) 🔸 Валерий Бабушкин (British Petroleum) 🔸 Беслан Курашов (plevako.ai и karpov.courses) Встречу проведут онлайн, поэтому подключиться можно из любой точки и всем, кто принимает решения на основе данных. ⚡️ Важно! Записи не будет, поэтому приходите на эфир. Главное — не забудьте зарегистрироваться.
2 769
8
🏆 Один и тот же чайник назван двенадцатью способами Свою карьеру в аналитике я начинал в Ozon еще 5+ лет назад. Сильнее всег
🏆 Один и тот же чайник назван двенадцатью способами Свою карьеру в аналитике я начинал в Ozon еще 5+ лет назад. Сильнее всего первые месяцы меня удивили данные. В учебном проекте тебе дают чистый csv Потом ты выходишь на работу, открываешь базу и видишь – один и тот же чайник назван двенадцатью способами, часть фото не от того товара, а в описании всплывает артикул из чужой категории Так вот, 10 августа стартует E-CUP 2026 Students – ML-соревнование для студентов от моих друзей из Ozon Tech. Решил рассказать, в чем я планирую участвовать Три трека, все на реальных обезличенных данных Ozon: • Поиск дубликатов товаров – тот самый матчинг: понять, что две карточки от разных продавцов это один и тот же товар • ИИ-модерация карточек маркетплейса – ловить нарушения и косяки в описаниях и фото • Прогнозирование поведения пользователей – классика рек. систем Вторую задачу я как раз пытался решать стажерчиком в Поиске – только не ИИшкой, а правилами на уровне if/else (хотя это часто работает лучше, чем сложный МЛ) Всё онлайн, участвовать можно одному или командой до пяти человек. Призовой фонд – 7.200.000₽, мерч и билеты на E-CODE, где 12–13 сентября наградят победителей Главный кайф таких соревнований – задачи совсем не те, что решаешь каждый день. За пару недель залезаешь в матчинг или модерацию без легаси, согласований и вопроса, влезет ли это в квартальные планы 👉 Регистрация уже открыта, вот ссылка Если залетите – пишите в комменты, какой трек взяли. Увидимся на лидерборде! А пока – я на картинке, нашли? @tagir_analyzes
4 851
9
🍺🍺 Знать метрики и декомпозировать их на собесе – два разных навыка Недавно я выкатил Каталог метрик на сайте Карьерника –
🍺🍺 Знать метрики и декомпозировать их на собесе – два разных навыка Недавно я выкатил Каталог метрик на сайте Карьерника – дерево, где видно, из чего складывается любая North Star. Получилось вполне наглядно: открыл, посмотрел, почитал, закрыл Вот только на собесе этой картинки перед глазами нет. Трафик за квартал вырос на 25%, а выручка стоит – где теряем. И формулу надо не вспомнить, а собрать вслух за пару минут. Когда читаешь – всё логично и очевидно, когда спрашивают – собираешь с нуля и путаешься в уровнях Поэтому в тренажёре Карьерника появился новый режим – Собери формулу метрики Даём метрику, ты собираешь её из чипов-драйверов в правильном порядке. Промахнулся – подсветим, какой кусок не тот. Собрал – получаешь разбор: как читать, где частый косяк, здоровый диапазон и живой вопрос интервьюера Что внутри: 🧩 54 метрики – выручка, юнит-экономика, SaaS, маркетплейсы, финтех, B2B 📊 Разбор и бенчмарк к каждой 🎤 Вопросы 1:1 с собеса, а не сухие определения из учебника ⚡ Энергия, XP и стрики – как в обычной тренировке Три места, где сыплются чаще всего: • CTR. Собрать Клики ÷ Показы легко, а дальше идёт добивающий вопрос: почему высокий CTR при нулевых заказах – это плохой сигнал • ARPU и ARPPU. Первое делится на всех пользователей, второе – только на платящих. Звучит очевидно ровно до момента, когда просят объяснить, почему ARPU вырос, а ARPPU не двинулся • Конверсия. Кандидат называет цифру, а интервьюер спрашивает: конверсия из чего во что, за какое окно и считаешь ты по сессиям или по пользователям. Ошибся в знаменателе – и вся декомпозиция дальше едет вслед за ним Залетайте по ссылке или по этому пути: Карьерник → Тренировка → Метрики Баги, пожелания и доработки приносите в @kariernik_feedback. Режим будет дорабатываться, а метрик станет больше Наберём 200 реакций 👉 и я добавлю режим, где интервьюер после твоего ответа просто молчит 40 секунд А вас на какой метрике ловили на собесе чаще всего? Кидайте в комменты – самые злые заберу в тренажёр @tagir_analyzes
4 005
10
🪐 До золота не хватило пары планет Я тут недавно участвовал в Orbit Wars и почти всё время болтался между бронзой и серебром
🪐 До золота не хватило пары планет Я тут недавно участвовал в Orbit Wars и почти всё время болтался между бронзой и серебром. Скор иногда подкидывало в золото, но потом сразу оседало обратно В итоге – первое серебро в соло. Призовой фонд был $50k, мне из него не досталось ничего – зато медалька на месте, уже добавил в резюме Напомню, что за сорева: Orbit Wars – космическая RTS: планеты крутятся вокруг солнца и клепают корабли, ты запускаешь флоты и захватываешь чужое численным перевесом. Пишешь не ходы, а бота, который играет сам за себя. Скор – живой рейтинг: твой бот круглосуточно рубится с ботами других участников, выиграл – вверх, проиграл – вниз Дальше – мой заход на грабли, строго по порядку Ещё в середине соревы я решил, что дальше меня вытянет только нейронка. Обучил сеть клонировать ходы топов лидерборда – 1.4 млн примеров состояние→ход. Запустил как самостоятельного бота и получил 0 побед из 150 против обычной эвристики Почему: клон ошибается примерно в трети решений, за 500 ходов ошибки копятся снежным комом, и партия сваливается в труху уже к 110-му ходу. Чистое клонирование в принципе не может быть сильнее того, кого клонирует Ладно, обучу с нуля через self-play. Дважды провал – без масштаба и GPU обучение просто дрейфует в тупик и учится бить только своих же предков. Решил оценивать позицию отдельной моделью. Опять мимо А сработало вот что – нейронка не как игрок, а как советчик. Есть сильная публичная эвристика, которая считает выгоду каждого запуска флота. Я к её оценке добавил маленькую подсказку от сети: насколько ход похож на то, что делают топы. Выкрутил силу этой подсказки – и винрейт против базы прыгнул с 60 до 72% Это был первый статзначимый прирост за всё соревнование. Всё остальное – 12 стратегических тюнингов, свои эвристики – давало честный ноль Два вывода, которые забираю с собой: 🏋️‍♂️ Подсказка сильнее клона. В играх с длинным горизонтом чистый клон захлёбывается на накопленных ошибках, а мягкий прайор поверх проверенной эвристики берёт лучшее из двух миров 🎉 Иногда правильный ход – вообще не тащить ML. Ту позицию, что я пытался оценивать нейронкой, почти идеально предсказывала одна простая фича – разница в числе кораблей А золото – там сидят боты на голову выше, и туда нужна была полноценная нейронка-драйвер плюс тяжёлый RL на GPU-масштабе. Вот тут рассказывали, кто оказался в золоте @tagir_analyzes
4 117
11
🇯🇵 Меня пригласили выступить на JAPAN & AI SUMMIT 2026 Помните, я получил премию ИИ-гуру от RuCode? Кажется, наверху это не
🇯🇵 Меня пригласили выступить на JAPAN & AI SUMMIT 2026 Помните, я получил премию ИИ-гуру от RuCode? Кажется, наверху это не осталось незамеченным Недавно мне написали организаторы конференции – само японское правительство меня приметило и позвало на JAPAN & AI SUMMIT 2026. Оплатили перелёт, проживание и даже такси из аэропорта Еду сейчас в этом такси, а на спинке переднего сиденья крутят рекламу того самого саммита. Приложил фото к посту Саммит – это что-то. Главный зал прямо в парламенте, делегации из 40 стран, роботы разносят матчу и суши, синхронный перевод на 12 языков. Мой доклад воткнули между вице-министром цифры и каким-то дядькой из FLUX За кулисами тот самый дядька жмёт мне руку и говорит, что давно читает канал – даже китов иногда ставит Примерно так выглядят сны с температурой в 40 градусов. Но я сейчас действительно в Японии – пишу этот пост, пока жду свои суши. А вам снится работа в горячке? @tagir_analyzes
4 466
12
📦 Мой первый месяц в новой команде обычно выглядит так Открываю дашборд, вижу метрику – и не понимаю, откуда она берётся. Лезу в код, там легаси от троих уволившихся ребят. Иду к людям – они сами не помнят, как оно считается. А продакт уже спрашивает, почему цифра просела Знакомо? Это не какая-то моя личная драма – так выглядит вход почти в любой сложный домен, где нет ни готовых данных, ни выстроенных пайплайнов Ровно про это – бесплатный вебинар от karpovꓸcourses в четверг, 23 июля, в 19:00 по МСК Спикер – Илья Шведов, Senior-аналитик Авиасейлс, в своё время приходил на технологию комбинирования билетов, где ключевая метрика болталась на 10% ниже OKR – а где теряется каждый %, не понимал никто. На вебинаре разберёт, как из такой точки вырулить к реальному влиянию на бизнес Что заберёте с собой: ▶️ Как заходить в незнакомый домен и быстро понимать, как устроена система ▶️ Как превращать сырые данные в бизнес-инсайты ▶️ Как декомпозировать страшную метрику на управляемые куски ▶️ Как строить инструменты, которые снимают с тебя поток ad hoc-запросов, а продакту дают работать самому ▶️ Как связать аналитику с OKR и бизнес-результатом, чтобы работа была видимой, а не растворялась в фоне Вебинар зайдет, если вы продуктовый или дата-аналитик в сложном домене, тимлид, который строит аналитические процессы, или новичок, которому хочется наконец увидеть, как это работает end-to-end 👉 Формат живой, запись потом пришлют. Регистрируйся по этой ссылке Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHqJRus
2 267
13
🌳 Собрал все метрики аналитика в одно дерево Почти на каждом продуктовом собесе повторяется один и тот же момент – тебя прос+1
🌳 Собрал все метрики аналитика в одно дерево Почти на каждом продуктовом собесе повторяется один и тот же момент – тебя просят разложить метрику на драйверы. Трафик за квартал вырос на 25%, а выручка стоит на месте – где теряем? Для подготовки к этому я запилил новую страницу на сайте Карьерника – Каталог метрик для аналитика. Что внутри: 🌳 Дерево метрик – выбираешь North Star (выручку, LTV, retention, MRR) и видишь, из чего она складывается. Жмёшь любой рычаг – он раскладывается дальше, а весь путь сверху остаётся на виду 📄 79 метрик, и по каждой – формула, расчёт в SQL и типичная ловушка, на которой чаще всего заваливаются 🔍 Фильтр по отрасли (маркетплейс, SaaS, финтех, мобилки) и категории + поиск по названию. Готовишься в конкретную компанию – собираешь ровно её стэк метрик 🗂 Тематические подборки под индустрию: маркетплейс (GMV, take rate, ликвидность), SaaS (MRR, NRR, rule of 40, CAC payback) и даже AI-продукт (hallucination rate, RAG precision, стоимость токенов) И у каждой метрики есть блок про то, как её спрашивают на собесе – с живой формулировкой вопроса Залетайте, выбирайте свою любимую метрику и раскладывайте её на рычаги: https://kariernik.ru/metriki Страница постепенно дорабатывается. Пишите, если замечаете неточности или хотите предложить новые метрики – добавлю. И заглядывайте в тренажер: @kariernik_bot @tagir_analyzes
5 307
14
🎤 Все пилят агентов. Никто не признаётся, что они не работают Почти все доклады про AI-агентов звучат одинаково – мы собрали
🎤 Все пилят агентов. Никто не признаётся, что они не работают Почти все доклады про AI-агентов звучат одинаково – мы собрали пайплайн, подключили LLM, вот красивые метрики, ждем аплодисменты А где часть про то, как это полгода не заводилось в проде, сколько денег утекло в токенах? Мои друзья из Ozon Tech завтра (16 июля) проводят ML&DS Offstage. Это не конференция, а закрытая камерная встреча для своих – без записи и трансляции Программа плотная – от эволюции архитектур поиска до LLM-платформ и безопасности внедрения AI. Но главный кайф – отдельный круглый стол про реальный опыт с AI-агентами в Ozon, RWB, Сбере и Яндексе Агентов сейчас пилят все, а честно проговорить, что работает, а что нет, у ребят из четырёх бигтехов в одной комнате – большая редкость. Свою карьеру в аналитике я когда-то начинал именно в Ozon, так что от души рекомендую сходить Формат камерный, поэтому и отбор строгий: каждую анкету смотрят вручную. Ждут Senior+ ML/DS, лидов и техлидов, которые влияют на AI-продукты. В финале – напитки, афтепати с DJ и нэтворкинг Мероприятие пройдет в Москве в четверг 16 июля. Я сейчас пью матчу в Японии, поэтому до встречи не дойду. Но если это про вас – подавайте заявку на сайте Признавайтесь, тоже сталкивались с такими докладами из начала поста? 👉 @tagir_analyzes
4 504
15
🏆 Слетал в Москву на финал Yandex ML Challenge Спойлер: миллион я не выиграл. На 100 финалистов – один приз в миллион рублей
🏆 Слетал в Москву на финал Yandex ML Challenge Спойлер: миллион я не выиграл. На 100 финалистов – один приз в миллион рублей, и ушел он не мне. Ставок я на него не делал, но все равно было бы приятно его получить. Ну или хотя бы плойку Зато порешал накопившиеся дела и встретился с друзьями. Еще получил джерси с названием канала на спине Задачи были интересными, но я пока не отошел от такого опыта – было как всегда напряжно. Как отойду – сделаю отдельный пост про задачи и сореву @tagir_analyzes
5 224
16
Оффер на Senior Data Science роль за 1 неделю — реально? 🚀 Да. Авито запускает Fast Track — ускоренный отбор для Senior и Se
Оффер на Senior Data Science роль за 1 неделю — реально? 🚀 Да. Авито запускает Fast Track — ускоренный отбор для Senior и Senior+ Data Science специалистов. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей. 📅 Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация по ссылке открыта до 15 июля, 23:59 МСК. Как проходит: 🟣 До 15 июля — заявка + HR-скрининг 🟣 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python) 🟣 25 июля — ML System Design 🟣 26 июля — финал 🟣 До 28 июля — оффер Преимущества фаст-трека: 🟣 Быстрый отбор и совмещённые этапы 🟣 Все даты известны заранее 🟣 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год Кого ждут: 🟣 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT, BigTech и FinTech компаниях 🟣 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод 🟣 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды. ⏳ Регистрация — до 15 июля. Успей оставить заявку. Рекрутеры проведут тебя через все этапы за рекордно быстрые сроки!
2 571
17
🧠 Продуктовое мышление на собеседованиях аналитика Многие компании делят найм на несколько этапов: скрининг, лайвкодинг, про
🧠 Продуктовое мышление на собеседованиях аналитика Многие компании делят найм на несколько этапов: скрининг, лайвкодинг, продуктовая секция. Последнее – то, на чём валится большинство аналитиков И часто это не из-за того, что человек не обладает продуктовым мышлением – он может хорошо решать задачи на работе, но на собесе приходится подстраиваться под определённые фреймворки На работе у тебя есть время, контекст и коллеги, у которых можно переспросить. На собесе – двадцать минут, вслух, в одиночку и под взглядом интервьюера. Это просто другой навык, и качается он отдельно Продуктовая секция почти всегда про одно: тебе дают размытую проблему вроде «DAU упал на 12%» и смотрят, как ты её раскладываешь. Уточняешь определение метрики, режешь по сегментам, выдвигаешь гипотезы, отсекаешь лишние, дожимаешь до причины и формулируешь вывод для команды. Вслух и по порядку Вот под этот навык и сделал в Карьернике отдельный режим – продуктовые кейсы. И он офигенно зашел пользователям. Сейчас в приложении 100 кейсов из крупных компаний разных доменных областей Кейс – это одна большая задача из жизни аналитика. Прилетел алерт, или ПМ просит разобрать просадку конверсии, и ты проходишь штук пятнадцать связанных шагов до финального диагноза и вывода для команды. Каждый шаг тянет за собой следующий – ровно как на живом собесе Заглядывайте в @kariernik_bot. Лежит на главном экране: «Начать тренировку» → «Кейсы с собеседований». Пожелания и доработки приносите в @kariernik_feedback 😳 Делитесь в комментариях, как вы относитесь к продуктовым секциям – насколько вам сложно их проходить? @tagir_analyzes
5 109
18
😺 Путешествия через соревнования Недавно упало письмо о том, что я прошел в финал Yandex ML Challenge. Проходить будет в Мос
😺 Путешествия через соревнования Недавно упало письмо о том, что я прошел в финал Yandex ML Challenge. Проходить будет в Москве, организаторы берут на себя дорогу и проживание – значит, можно ехать И это не первый такой заход. Мне нравится формат подобных поездок – что-то вроде мини-отпуска. Бесплатно едешь в другой город/страну (обычно включена какая-то программа развлекательная), а если сойдутся звезды – получишь и приз На последние финалы Yandex Cup я так же скатался в Ташкент и Стамбул, и там, и там залутал бронзу и денюжку. Хотя изначально я участвовал ради самой поездки Особенно приятно вышло со Стамбулом. Я тогда летел из Австралии в Европу и думал о том, как бы мне вписать это в поездку, да еще так, чтобы мне оплатили хорошие билеты – в итоге мне проплатили маршрут Шанхай-Стамбул-Лион Теперь вот еду в Москву. В этот раз цель проще – порешать накопившиеся дела. Ставок на сореву не делаю – на 100 участников полагается 1 приз в миллион рублей, тут уж точно мимо Знаю, что тут многие ездят на соревнования, командировки и конференции в классные места – делитесь, куда удалось съездить бесплатно? 🥹 @tagir_analyzes
4 689
19
ИИ-ассистент, который знает ваши документы: как он устроен и почему нельзя просто спросить Клода или GPT? 👁 Они не видят ваш
ИИ-ассистент, который знает ваши документы: как он устроен и почему нельзя просто спросить Клода или GPT? 👁 Они не видят ваши регламенты, инструкции и протоколы встреч → для рабочих документов нужен ИИ-ассистент, подключённый к базе знаний 📅 Как он устроен — покажем уже завтра, 23 июня в 17:00 на бесплатном вебинаре AI Talent Hub ИТМО х karpovꓸcourses ✅Приходите с реальной рабочей задачей → разберем ее на занятии За 1 час вы: → Увидите вживую, как устроен ИИ-ассистент, который отвечает на реальные рабочие вопросы → Узнаете, где такие ассистенты обычно ломаются – и как это распознать до того, как доверил им важное → Поймёте, как ИИ-ассистент встраивается в работу «специалиста нового поколения» и как устроена совместная программа Университета AI Talent Hub ИТМО и karpovꓸcourses «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем» Эксперт: Ярослав Шуваев✔️ Генеральный директор Panteo.ai, преподаватель karpovꓸcourses и MBA в РАНХиГС. Работал с топ-менеджментом Альфа-Банка, Ак Барс Банка, Viasat, МТС ➡️ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ @aitalenthubnews
1 973
20
🎮 Годы, потраченные на игры, наконец окупились Работа в геймдеве часто окутана тайной. Есть стереотип, что для перехода нуже
🎮 Годы, потраченные на игры, наконец окупились Работа в геймдеве часто окутана тайной. Есть стереотип, что для перехода нужен игровой опыт, а его, как обычно, без опыта и не получить Написал для журнала «Код» статью про аналитику геймдева. Два моих последних проекта были связаны с играми: в Альфе я делал геймификацию, в Яндексе работал над несколькими игровыми направлениями. Не Rockstar Games, конечно, но тоже игры Решил проверить этот миф на цифрах и разобрал 100+ вакансий: • 46% вообще не требуют опыта в играх • Топ навыков самый обычный – SQL, Python, статистика, A/B-тесты • На hh висит лишь 20% вакансий, остальные 80% – в телеге, LinkedIn и на сайтах студий Вывод такой: аналитика переносится между индустриями, а геймдев докидывает сверху лишь тонкий слой своих метрик В статье – кому зайдёт этот путь, чем занят аналитик в студии каждый день, отличается ли это от классической продуктовой аналитики, нужно ли играть в свои игры и сколько платят 👉 Залетайте читать -> thecode.media/analitik-v-geymdeve-bez-opyta/ @tagir_analyzes
4 784