🏆 Data Feeling | AIeron

Хакнули ретеншен (удержание пользователей) Все-то надо было добавить механику по удержанию последовательности занятий. Пробовали и другие механики, но эта оказалась самой эффективно. На графики видно, как после апдейта конверсии в последующие дни стали яркими. 🎚️ Очередной раз убеждаюсь, что из 10 перспективных идей срабатывает только дай бог одна.

Исследователи Яндекса разработали и выложили в открытый доступ один из крупнейших в мире датасетов в области рекомендательных систем⚡️ Yambda - это огромный датасет, включающий 4,79 миллиарда действий пользователей Яндекс Музыки. Все данные анонимизированы: в датасете только числовые идентификаторы, что обеспечивает полную конфиденциальность.🔒 Рекомендательные алгоритмы лежат в основе многих сервисов: интернет-магазины, онлайн-кинотеатры и т.д. Но развитие этих алгоритмов напрямую зависит от научных исследований. Проблема в том, что исследовать не на чем - коммерческие компании практически никогда не публикуют датасеты, а те, что есть в открытом доступе, содержат слишком мало данных, непригодны для масштабирования, потеряли актуальность или стали недоступны из-за лицензионных ограничений. 💡Yambda (Yandex Music Billion‑interactions Dataset) позволит ученым и разработчикам исследовать, тестировать и улучшать свои рекомендательные системы. Причем данные можно использовать для оценки качества любых систем, не только стриминговых сервисов. А если вычислительных мощностей не хватает на анализ 5 млрд данных, то можно воспользоваться уменьшенными версиями - на 500 млн и 50 млн событий. 🚩Еще у датасета есть фича в виде флага is_organic, который позволяет разделять органические и рекомендательные действия пользователей. То есть можно посмотреть, какое событие произошло в результате рекомендации, а какое - благодаря самостоятельному действию пользователя. Данные датасета и код для оценки замеров лежат тут👈

Когда YTsaurus вышел в open-source, мы такие: "О, прикольно". А теперь она в Yandex Cloud - и тут уже стало серьёзно У нас в компании были истории: модели не лезут, данные тормозят, Spark не справляется. А теперь внезапно можно взять эксабайтную платформу, которую Яндекс пилил под себя, и запустить её у себя. И не только в облаке, но и в контуре. Внезапно - enterprise ready. А еще у них Trino, Spark, BI‑редактор на JS, сертификация по DataLens и публичная витрина дашбордов. Вместе с тем – новые фичи для RAG-поиска по базам знаний в ИИ-ассистентах и обновления речевой аналитики. Слово “экосистема” уже немного затерлось, но тут она ощущается по-настоящему. 🎚️ Если строите аналитику или ML в компании - посмотрите, что у них там на Data&ML2Business было

😲 Спустя 2 года это стало очевидным Чуть больше двух лет назад, когда только осваивался в роли ML тим лида. Передо мной стояла задача сделать первый прототип Voice2Order. В этот момент СhatGPT еще набирал обороты. И мало кто толком осознал его мощь или успел внедрить в работу. Про использование API для бизнесовых задач в больших компаниях говорили только самые смелые. Моей лучшей инвестицией в то время стало разобраться со всеми популярными LLM технологиями. Попробовать LangChain, потестить наивный RAG и конечно же StructuredOutput для API ChatGPT. Без этого опыта не родилась бы и Спикадора, подарившая мне бешеное количество опыта, а людям 10К часов практики английского. У меня был достаточно большой опыт дообучения BERT-like моделей. Поэтому для меня почти сразу стало очевидным, что LLM поубивали ряд задач и что отрицать это просто бессмысленно. А если это так, но просто глупо решать задачи голосового заказа ML подходом. Вы удивитесь! Но мне приходилось достаточно долго это доказать коллегам, без актуального опыта. С другой стороны тим лиды и нужны, чтобы затаскивать современные методы в культуру. Но все же … Хотя если взвесить все за и против на тот момент, то выбор был очевидным. Для LLM подхода не надо что-то дообучать, обучения за счет RAG и Few-Shot подхода мгновенное. Собирать данные почти не требуется, хватало 100 примеров. Железо тоже мимо, можно было обойтись готовыми API. И цены на токены даже в тот момент для большой нагрузки была кратно дешевле аренды/покупки GPU карточек и выделенной MLOps роли под это. Сейчас же картина лучше. На рынке достаточно хорошее понимание потенциала LLM технологий. Людей уже меньше приходится убеждать. Остается только фильтровать неопытных, кто про такое только слышал, но «руками не трогал» и в продакшен не затаскивал. 🎚️ Итог, если ваш здравый смысл подсказывает, что технология перспективная и подходит под требования, то стоит рискнуть и пробовать! Похожая ситуация сейчас с вайб-кодингом, про который сейчас больше шутят, чем реально используют. Думаю, временно 😈

Data Fest 2025 | Москва, 1 июня, офлайн день На подходе самая крупная конференция по работе с данными Data Fest 2025. В прошлом году я там выступал и нереально кайфанул от масштаба и атмосферы конференции. В этом году, один из митапов организует команда X5 Tech. Еще когда я работал в Х5, убедился, что в X5 Tech знают, что данные — не про хранение, они про скорость, смысл и результат. Они покажут как строить технологии, которые двигают ритейл. Будет открыто, честно и весело: реальные кейсы, настоящие цифры, никакой воды. И да, у них тоже будет вечеринка после — куда ж без неё? Название площадки: Loft Hall Адрес: Москва, ул. Ленинская Слобода, 26c11 Дата: 1 июня 2025 года, с 12:00 до 20:00 📌 В программе: Доклады экспертов X5 Tech и экспертов индустрии (нейтральные секции Advanced LLM, ML in Music), ламповый нетворкинг. Подробная программа доступна на странице события. Почему стоит прийти? (какие тут сомнения могу быть?!) - Поговорить о том, как данные и технологии меняют ритейл — просто и по делу - Познакомиться с людьми, которые живут данными и любят делиться опытом 💬 Общение без формальностей После секции — напитки, разговоры, пинг-понг и просто отдых среди своих. Ребята за живую культуру и комьюнити, где можно говорить просто и честно. Три темы, которые мне сходу бросились в глаза: 🟢 Сергей Маслов, Х5 Tech. Расскажет о том, как Trino/Impala справляются с большими данными в MinIO/OzoneFS 🟢 Павел Денисенко, Х5 Tech. Всё о дата-платформе нового поколения на основе принципов Data Mesh и Lakehouse. Highload. Composable. All-in-One 🟢 Алексей Попов. Тема: Генерация пения с помощью диффузионных трансформеров

Илон Маск написал в твиттере, что ничего с Пашей не подписывал. Тролит!? 🤯🤪

Хакнул ретеншен Долго боролся с тем, что люди пользуются AI тренажером пару дней и затем возвращаемость резко спадает. Пытались решить вопрос разными пушами, слабо помогало. Другие удерживающие механики тоже слабо помогли. Что сработало? Напоминание удерживать череду тренировок + подсвечивание прогресса. В итоге, если посмотреть график с когортами, то сразу бросается в глаза более прокрашенное пятно (более высокие конверсии в следующий день). Снова убеждаюсь, что на 10 фичей только одна выстреливает.

Маск + Дуров = 🧠💣 На самом деле, просто Дуров прошел наш курсец по LLM технологиям и в качестве домашки решил сделать AI фичи для телеграма 😎😅 🎚️ Скоро все окончательно забудут про вотцап Досмотрели до конца? Вот мои выводы по поводу этой перспективы

🔥 6 интересных кейсов growth hacking для технологичных продуктов 1️⃣ Hotmail Добавлял подпись к письмам: «Это письмо отправлено через Hotmail. Заведите его себе прямо сейчас». Результат: 12 млн пользователей за год (рост с 20 тыс. до 12 млн). 2️⃣ Dropbox Использовал реферальную программу: пользователи получали +500 МБ за приглашение друзей. Результат: рост на 3900% за 15 месяцев. 3️⃣ PayPal Давал $10 новым пользователям и их рефералам. Результат: 7–10% ежедневный рост и 100 млн пользователей к 2000 году. 4️⃣ LinkedIn Привлекал лидеров мнений, чтобы те стимулировали аудиторию регистрироваться. Результат: 2 новых пользователя в секунду на старте, 8 млн юзеров за 5 лет. 5️⃣ Airbnb Использовал кросс-промоцию с Craigslist, позволяя пользователям размещать свои объявления на обеих платформах. Результат: значительный рост числа пользователей и увеличение количества размещенных объявлений. 6️⃣ Duolingo Использование семейной подписки при оплате одного доступа. То есть вы покупаете себе, а вам дают возможность подарить другим. Результат: +15% к скорости прироста MRR метрики в первые же два месяца. 🎚️ Внедряйте в свои продукты и кайфуйте от роста!

Так, чемпионы! Рассказывал вам про митап MLечный путь в апреле. Это был один из тех митапов, где минимум маркетинга и воды — максимум реальных прикладных кейсов от спикеров из разных сфер. Что отметил для себя на конфе из особенно крутого:  1️⃣ LLM — это не магия, а инструмент. Крутейший разбор от Selectel показал, как реально использовать большие модели без лишних затрат. Главный секрет? Не брать самую хайповую модель, а считать реальную эффективность под свои задачи. И да, vLLM теперь реальная альтернатива TensorRT — проверено на практике! 2️⃣ Когда AI выходит в поле. Офигенный кейс от Русагро Тех про аналитику прямо на комбайнах! Никаких дорогущих решений — только кастомные модели, реальные данные с полей и борьба с неидеальными условиями. Вот оно — настоящее ML в действии! 3️⃣ Питч-сессия стартапов — классный формат. Презентовали проекты на стадии pre-MVP. Для себя отметил Volga — движок для расчета ML-фичей в реальном времени🔥 🎚️ В общем, качественное развитие ML это больше, чем математика и теоретические расчеты. Для успешного проекта так же важны инженерия, инфраструктура и поиск компромиссов.

🏦 У меня тут недавно случай произошел Успел потерять и вернуть пониженную ставку по IT ипотеке. Все потому что не вовремя прислал подтверждение с места работы, хотя платежи вносил исправно. Между скринами неделя, но понервничать я успел достаточно. Написал статью на Хабр, но ее внезапно сняли с публикации 🤯 Решил все равно оставить хотя бы тут пост, чтобы вы знали, что ставку можно потерять, но самое главное, что если обойти все отказы и оформить прямое обращение в банк, то вопрос решается. 🎚️ Знайте, если у вас IT ипотека! #it #credit

Сел рефакторить пет-проект в Cursor Было вайбово, но в конце все как в твите у этого парня

Привет, друзья! Рассказывал вам про митап MLечный путь в апреле. Это был один из тех митапов, где минимум маркетинга и воды — максимум реальных прикладных кейсов от спикеров из разных сфер. Что отметил для себя на конфе из особенно крутого:  1️⃣ LLM — это не магия, а инструмент. Крутейший разбор от Selectel показал, как реально использовать большие модели без лишних затрат. Главный секрет? Не брать самую хайповую модель, а считать реальную эффективность под свои задачи. И да, vLLM теперь реальная альтернатива TensorRT — проверено на практике! 2️⃣ Когда AI выходит в поле. Офигенный кейс от Русагро Тех про аналитику прямо на комбайнах! Никаких дорогущих решений — только кастомные модели, реальные данные с полей и борьба с неидеальными условиями. Вот оно — настоящее ML в действии! 3️⃣ Питч-сессия стартапов — классный формат. Презентовали проекты на стадии pre-MVP. Для себя отметил Volga — движок для расчета ML-фичей в реальном времени🔥 🎚️ В общем, качественное развитие ML это больше, чем математика и теоретические расчеты. Для успешного проекта так же важны инженерия, инфраструктура и поиск компромиссов.

Заработать 150 000 рублей, просто порекомендовав хорошего специалиста? Ozon Tech как раз ищет экспертов в Data Science уровня senior+, и готов хорошо заплатить за помощь в поиске. Если вы не работаете в Ozon, знаете толкового IT-специалиста, то рекомендуйте его на странице программы. Если он проходит испытательный срок — вы получаете деньги. Количество рекомендаций не ограничено — чем больше хороших специалистов вы знаете, тем больше можно заработать. 🎚️ Кстати, зарплатные вилки в Ozon вкусные, поэтому ваши друзья останутся довольны.

Работа свыше 50 часов в неделю физически «высушивает ваши мозги». Области мозга, отвечающие за память, точность внимания и эмоциональную регуляцию, при повышенной нагрузке «усыхают» и уменьшаются в объёме. С каждым часом поверх нормы значительно растёт риск сердечно-сосудистых заболеваний, психических расстройств и полного выгорания. 🎚️ Не забываем отдыхать.

Ну что, в арсенале вайб-кодеров снова перестановки) Сможете смело следующую неделю обсуждать с коллегами, реально или Claude снова впереди по качеству, а не Gemini 2.5 Pro?! https://www.anthropic.com/news/claude-4

🚨 Напоминаю, что сегодня выход Claude Sonnet 4 (и Opus 4). Каждый их выпуск это разнос! Жду с нетерпением, когда завезут во всех Vibe-coding инструменты. Трансляция (уже идет) Все ближе к айти с новой парадигмой))

МТС приглашает разработчиков на масштабную ИТ-конференцию True Tech Day 6 июня. Участие бесплатно 6 июня в Москве соберутся эксперты из крупных ИТ-компаний, чтобы обсудить кейсы внедрения ИИ в бигтехах и будущее разработки. В программе: — Выступления зарубежных спикеров с индексом Хирша более 50. — Концентрация практических кейсов: узнай, как создаются большие ML-проекты. — Доклады по архитектуре, бэкенд-разработке и построению ИТ-платформ. — AI-интерактивы и технологические квесты: собери сервак, взломай Теслу, создай ИИ-ассистента, поучаствуй в экстрим-кодинге. — Пространство для нетворкинга, …а еще after-party со звездным лайн-апом. Участвуй очно или онлайн, обменивайся опытом и знакомься с ведущими специалистами со всей страны. Ждем тебя и коллег 6 июня в МТС Live Холл. Участие бесплатное, но офлайн-места ограничены. Регистрируйтесь по ссылке: https://truetechday.ru/

Ребят, вы че издеваетесь?! Провел сегодня 7 собеседований по 30 минут на роль технического писателя. Это человек, которые разбирается в технических штуках и может про них писать. Чем глубже и практичнее, чем лучше. Собеседовали тех, кто более менее смог тестовое задание выполнить с кодом. Люди не знают базу. Я плакал 🥲. Вот мои заметки: Кто такой Сэм Альтман? А Гвидо Ван Россум? Хорошо, что хоть Илона Маска все знают. Что такое DeepSeek, Claude или Gemini? Что такое vibe-coding? Были версии, мол что-то про разработку web’а. Лучший ответ был, что это когда в чате с gpt просишь написать код. Но Cursor и Replit пока не звучат. Python не могут отличить от Java Script. Принципы ООП не могут сформулировать. Как тогда люди собрались писать что-то на python в статьях?! MLOps это что-то про деплой ML алгоритмов, но даже Docker не называют. Не знают, что такое webhook и когда его использовать. Не знают ни одного фрэймворка для работы с LLM. А LangChain это вообще «китайская LLM» Про продвинутый промпт инжиниринг называют лишь текстовые инструкции. Про few-shot, RAG, ReAct, СoT или fine-tuning ничего. Моя любовь - это когда не могут пояснить за технологию, которые указали в своем описание/резюме. Что могу сказать? Дает мотивацию продолжать вести канал. Читайте мои посты чаще, чтобы быть в курсе. Ладно техническую какую-то реализацию сложно сделать, но базу надо знать. Когда даже контекст непонятен, то становится ясно, что все-таки споры про замену людей на ИИ иметь смысл. Если для вас это все изи - то пишите мне в лс @Ale_v2 =) Предложу хорошие условия, если можете работать фул тайм.

Ребят, вы че издеваетесь?! Провел сегодня 7 собеседований по 30 часа на роль технического писателя. Собеседовал тех, кто более менее смог тестовое задание выполнить.