Павло Бриков поєднав embedding-модель Alibaba та векторне сховище pgvector у PostgreSQL, щоб реалізувати «розумний» пошук із підтримкою транслітерації на сайті його онлайн-магазину. У статті він також пропонує можливі шляхи покращення перфомансу пошуку. 18
За пів року дещо знизилися зарплати Data Engineers. Є тенденція до поступового зростання зарплат Business analysts. Зарплати Middle Data Analysts поступово зростають. Публікуємо новий звіт про зарплати фахівців по роботи з даними за результатами зимового зарплатного опитування DOU. 4
Євген Краснокутський,
Склали добірку книжок про штучний інтелект і машинне навчання від експертів. Тут є фундаментальні видання про математику й роботу нейромереж, історичні огляди та посібники про те, як використовувати ШІ для програмування й бізнесу. Обирайте, що вам до смаку і пишіть свої рекомендації в коментарях! 8
То як, вийде ШІ на новий виток розвитку чи після хайпу опиниться на плато? Ми запитали про тренди й перспективи ML/AI у фахівців Meta, Microsoft, Adobe, а також поспілкувалися із науковцем з AI-стартапу. На що можна чекати від машинного навчання поза LLM і які перспективи має професія промптінженера — в матеріалі. 3
Senior Java Developer Юрій Зайчик аналізує зміни в Java, пов’язані з Data Science та AI. Він розглядає нові можливості JDK 21 та 22, зокрема JEP 454 для взаємодії з зовнішніми бібліотеками, а також нові інструменти для GPU-обчислень та машинного навчання. 26
Георгій Калайчев, ML Engineer у Skylum, ділиться досвідом створення сегментаційних масок для нового продукту компанії. Він розповідає про використані підходи в тренуванні
Іван Петрушенко — Engineering Lead і засновник школи для розробників, які хочуть опанувати хардкорний фундамент Сomputer Science. Ми поспілкувалися з Іваном про те, як починати свій шлях в алгоритмах, що почитати про ML та про важливі традиції українського IT. 2
В ІТ тільки й розмов про ML Engineering, але профільної освіти в Україні поки що бракує. Де ж отримати знання з цієї галузі? DOU поспілкувався про це з українськими ML Engineers. А ще про те, які в них труднощі виникали на початку кар’єри і що вони радять тим, хто хоче увійти у професію сьогодні. 1
У цій статті Дмитро Полурєзов, iOS Engineer у компанії Headway, розповідає про типи систем рекомендацій, а також ділиться досвідом розробки системи у власній команді та результатами, яких вдалось досягти. Цей матеріал стане в пригоді для розробників, продуктових менеджерів, аналітиків і всіх, хто працює над залученістю користувачів.
ML Engineer — це спеціаліст, який розбирається в алгоритмах машинного та глибокого навчання і здатен натренувати ці моделі для вирішення бізнес-задач. Ми підготували список запитань для співбесіди на цю позицію. Він не є вичерпним, але, сподіваємося, допоможе виявити прогалини у знаннях і підготуватися до інтерв’ю. 13
Ми живемо в епоху, коли технології відкривають нові можливості для ефективності та задоволення потреб користувачів, навіть і в продажах. Максим Москвичов, Head of Architecture Design Office в Yalantis на прикладах роз’яснює, як штучний інтелект та машинне навчання можуть змінити спосіб взаємодії між бізнесом і клієнтами. 4
«Незалежно від вашої ролі, позиції та кваліфікації, базове розуміння продуктового контексту — хто користувач та для чого йому ваші технології — дозволить приймати кращі рішення у межах тих задач, над якими ви працюєте». На тему продуктової візії говорять Максим Терещенко, CEO компанії Mantis Analytics, та Олексій Оровецький, Senior Product Manager в GotPhoto. 12
Коли у вашому продукті основну роль відіграють фотографії, які надсилають користувачі — треба вкрай обережно ставитись до автоматизації модерації. У цій статті на реальних прикладах описано, як команда тренувала
Компанія Databricks повідомила, що купує АІ-компанію MosaicML — стартап із відкритим вихідним кодом, який має досвід роботи з нейронними мережами, а також створює платформи для навчання великих мовних моделей та розгортання генеративних інструментів.
Корпорація Google повідомила, що запускає новий онлайн-курс Machine Learning Bootcamp для девелоперів. Навчання триватиме з 6 липня по 6 вересня. Реєстрація — до 3 липня.
DOU поцікавився у людей, які мають великий досвід у сегменті Machine Learning, про те, чим займається спеціаліст на такій позиції, які знання потрібні, які є переваги й недоліки професії та як стати інженером з машинного навчання. 1
Продакт-менеджер Віталій Власюк поекспериментував з Notion AI та зібрав усі результати в один блог. Як алгоритм справляється з різними завданнями, перекладає і переказує тексти, формує задачі в Jira та інше — читаємо й обговорюємо у статті. 58
«Штучний інтелект — не суперник людини, а чарівна паличка в руках людини, з досить обмеженою кількістю команд.» Tech-експерт Володимир Бархат запрошує до дискусії про те, яке майбутнє на нас чекає поруч з роботами та AI-алгоритмами. 68
Не слід недооцінювати інформаційну складову протистояння з ворогом. І тут технології, створені з позитивною метою, як-от ChatGPT, можуть суттєво впливати на інформаційні кампанії та відігравати в них вирішальну роль. Катерина Богорада, Senior Data Scientist в NascTech, пояснює, як працюють генеративні моделі та які ризики вони можуть нести. 64
Коментарі