Latest posts
Пристанище Дата Сайентиста pinned «Я запустил https://consultation.alimbekov.com/ Это страница, где можно записаться ко мне на консультацию или на менторинг Раньше всё это жило в личке: кто-то писал с вопросом про LLM в продукте, кто-то просил посмотреть код, кто-то спрашивал, что учить дальше.…»
22 Sept, 10:00
Пристанище Дата Сайентиста
22 Sept, 10:00
Я запустил https://consultation.alimbekov.com/Это страница, где можно записаться ко мне на консультацию или на менторингРаньше всё это жило в личке: кто-то писал с вопросом про LLM в продукте, кто-то просил посмотреть код, кто-то спрашивал, что учить дальше. Отвечал как получалось, между рабочими задачами. Теперь у этого есть нормальное место, календарь и оплата.Для бизнеса и команд Приходят обычно с этим: • внедрить LLM или RAG в продукт и не разориться на токенах • понять, нужен ли здесь вообще ML или хватит правил • довести модель до прода, когда в ноутбуке всё хорошо, а в проде нет • разобрать проект, который буксует: качество плавает, расходы растут, сроки едутДля тех, кто растёт в профессии Отдельно веду менторинг. Это не курс и не лекция, а работа один на один с вашими задачами и карьерой Что внутри: персональный план на 3–6 месяцев от вашей текущей точки, ревью кода иDSML Consulting — Ренат АлимбековКонсультации по машинному обучению и AI — Ренат АлимбековКонсультации по машинному обучению, Data Science и внедрению ИИ от практика с 18-летним опытом. Онлайн из любой точки мира.Пристанище Дата Сайентиста
15 Sept, 09:00
Команда DevCrowd запустила ежегодное исследование специалистов по работе с даннымиВ этом году фокус на том, как меняется профессия: что AI реально сделал с составом работы, где проходят границы между дата-сайентистом, ML- и MLOps-инженером, что происходит с порогом входа в профессию и рынком труда.Часть вопросов задается третий год подряд, что дает реальную динамику, а не просто срез.Опрос анонимный, 12–15 минут. В ноябре ребята опубликуют отчет со всеми данными, а также списками рекомендованных телеграм-каналов и курсов, собранными из ответов участников.Пройти опрос: https://survey.devcrowd.ru/data-2026DevCrowd — это независимые исследования IT-профессий: 15 000+ участников, публичные отчеты по Golang, SRE , мобильным разработчикам и другим направлениям.Пристанище Дата Сайентиста
4 Sept, 08:12
Разработчики GigaChat выложили в open source обновлённую линейку GigaEmbeddings - от компактной модели 480M для высоконагруженного поиска и рабочего стандарта 3B до нового MoE-флагмана 10B-A1.8B.Главное в релизе:• GigaEmbeddings 10B-A1.8B - новый флагман и топ-1 в ruMTEB • Большой прирост качества на английском и особенно в задачах с кодом • Поддержка vLLM и SGLang • Три размера модели под разные требования к скорости и качеству • Более быстрый батчевый инференсGigaEmbeddings 10B-A1.8B - MoE-модель с 10B общих и всего 1.8B активных параметров. Она превосходит новую 3B по качеству на всех бенчмарках и при этом быстрее неё на батчевом инференсе.На vLLM флагман в 1,44–1,61 раза быстрее Qwen3 Embedding 4B. На последовательностях длиной 512 преимущество достигает 61%: 112,6k против 70,1k токенов/с.РезультатыГлавный прирост - в задачах с кодом: новая 3B набирает 76,93 противПристанище Дата Сайентиста
2 Sept, 08:12
Горд своими студентами, успейте подать заявку на грантПристанище Дата Сайентиста
2 Sept, 08:12
🚀 От обучения к собственному AI-продукту: история Ислама ИсеномановаИслам Исеноманов прошёл программу «AI Product Manager: запуск AI и ML продуктов от идеи до метрик» и в результате обучения разработал собственный продукт.На курсе Ислам глубже познакомился с тем, как развивать стартап, какая инфраструктура ему необходима и с какими рисками можно столкнуться. Полученные знания он применил на практике — разработал AI-продукт для родителей особенных детей — Autenok.kz.💬 Ислам об обучении: «Благодаря данному курсу поближе познакомился с тем, как развивать стартап, какая инфраструктура для него нужна и какие есть риски. Соответственно, благодаря курсу и разработал продукт». Одним из важных факторов для Ислама стала возможность поступить на обучение по гранту.А будущим участникам он даёт простой совет: 💬 «Нет ничего невозможного, главное — уметь думать, а дальше обучающие школы
Пристанище Дата Сайентиста
1 Sept, 09:57
Как мы провели лето: 500 пул-реквестов за полтора месяцаПро раунд и пивот уже написал Дима, повторяться не буду. Напишу про то, что в этой истории зацепило меня как инженера.В июле мы начали новый продукт с пустого репозитория. 5 августа защищали прототип перед лид-инвестором. Дизайн и код делали параллельно, поэтому показывали навайбкоженный интерфейс - и он отработал целиком, и со стороны бренда, и со стороны креатора.Между этими двумя точками уехало около 500 PR 🤘 И вот что я понял примерно на третьей неделе. Код перестал быть узким местом. А процесс вокруг кода остался ровно таким же, каким был.Ревью. При таком темпе никто не читает каждую строку. Неделю можно делать вид, что читаешь. Потом очередь скажет правду: или ревью превращается в штамп с увеличенным сроком ожидания, или в него всё упирается и скорость, за которую ты заплатил, тихо испаряется.Построчное ревью былоПристанище Дата Сайентиста pinned «Открылся приём заявок на Tech Orda 2026 Один из курсов там веду я - "AI Product Manager: запуск AI и ML продуктов от идеи до метрик" в Datanomix Academy Заявки принимают с 7 августа по 7 сентября. Про что курс. Не про то, как устроен трансформер. Про…»
19 Aug, 08:28
Пристанище Дата Сайентиста
8 Aug, 09:00
Открылся приём заявок на Tech Orda 2026Один из курсов там веду я - "AI Product Manager: запуск AI и ML продуктов от идеи до метрик" в Datanomix AcademyЗаявки принимают с 7 августа по 7 сентября.Про что курс. Не про то, как устроен трансформер. Про то, как довести ML-фичу до продакшена и не остаться с моделью, которая красиво считает метрику на валидации, а в проде не нужна никомуВыбор задачи, работа с данными, оценка качества, стоимость инференса, что мерить после релиза.6 месяцев, живые вебинары, менторы, в конце - защита проекта. Обучение бесплатное, стоимость покрывает государственный ваучер.Условия простые: гражданство РК, возраст от 18 до 45.Мест мало, зачисление по результатам отборочных тестов. Если сомневаешься - лучше не тянуть до последней недели.Про курс: https://astanahub.com/ru/techorda/course/805/ Заявка: https://astanahub.com/ru/techorda/school/8/ВопросПристанище Дата Сайентиста
13 Jul, 11:12
Я сейчас очень много изучаю виральность в сроздании продуктов и не могу не поделиться интересным кейсомОдин японец собрал игру за два месяца. Ноль рекламы. Меньше чем за месяц 15 миллионов проданных копий Игра называется Meccha Chameleon. Прятки в которой ты красишь своего персонажа под фон и прячешься, кто-то ищет. Цена игры 5.99 доллара. Ни издателя, ни рекламного бюджета.За неполный месяц она обошла Apex Legends, Forza Horizon 6 и Resident Evil Requiem. Пик 340 тысяч человек онлайн одновременно, 44-е место за всю историю Steam. Секрет не в игре. Секрет в том, что игра сама производит контент.Кто-то намазал персонажа коричневым и встал у синей стены. Его находят. Момент нелепого провала маскировки готовый клип, смешной сам по себе, без монтажа и объяснений. Ты играешь и в ту же секунду снимаешь за разработчика рекламу. Никому за это видео не заплатили.Теперь то, как этоПристанище Дата Сайентиста
9 Jul, 10:14edited
Как AI-агенты уже управляют перфомансом с бюджетами в миллионы $Разобрал кейс EdTech-компании (рынок США, средний чек $6 000) команда передала AI-агенту принятие решений по рекламным кампаниямПо моим наблюдениям, управление перфомансом проходит 3 фазы:- ФАЗА 1 Ручной режим. Менеджер открывает отчёты (или забывает), держит KPI в голове, сравнивает цифры глазами. Решения на 5 покупках: пять это же не ноль, скейлим!- ФАЗА 2 Дашборды и правила. Данные есть, отчёты есть. Но кампаний 20+, в каждой по 5+ креативов проверять всё каждый день физически невозможно. Новая метрика в отчёте = задача аналитикам в бэклог на недели.- ФАЗА 3 - мы здесь AI-агент подключен к DWH и каждый день сам сравнивает факт с KPI по всей воронке: lead → deal → AI-звонок → MQL → покупка.Сам считает прогноз CAC и ранжирует ассеты: скейлим / оптимизируем / стоп. Решения только при 30+ конверсиях (при 10 шансПристанище Дата Сайентиста
19 Jun, 12:15
12 493 место в миреТак закончился мой сезон в Fantasy Premier League из примерно 11 миллионов игроков. Это топ-0.1%.Дошёл я туда не потому, что стал больше смотреть футбол. А потому что год назад собрал Telegram-бота, который принимает за меня решения по трансферам.Я перестал гадать и начал читать цифры. Но у бота в чате есть одна слабость формат. Нормальный разбор календаря это таблица, а не три абзаца текста, в которые ты щуришься с телефона.Поэтому переделываю бота в мобильное приложение. Тот же движок, другая оболочка. Каждый ответ AI теперь рисуется как нативная карточка, таблица сравнения или график то, что считываешь за пару секунд. Пять вкладок: Home, Fixtures, Compare, Squad, Profile. И сценарий, где ты кидаешь скриншот своего состава и получаешь пять конкретных идей по трансферам.Делаю это в режиме build in public. Буду показывать и то, что получилось, и то, чтоПристанище Дата Сайентиста
16 Jun, 07:01
Еще немного инсайтов с конференции по B2B SAAS проектам о том как искать идеи для своих проектовЕсли вы так же как я и хотите сделать свой проект то обязательно прочтите заметкуЕсть два открытых сервиса: acquire.com и Trust MRR. На первом фаундеры продают свои SaaS с проверкой через Stripe и инвойсы. На втором фаундеры подключают Stripe и показывают свой MRR в реальном времени.Это сотни работающих компаний с настоящими цифрами. От $5K до $3M в месяцПросто заходишь и листаешь и выбираешь что тебе по душеНесколько штук, которые я выписал, пока листал:- AI-бот для стоматологов, букает встречи: $9K/мес - LinkedIn-комментатор от вашего имени: $13K/мес, прибыль 80% - Динамический прайсинг для отелей: 250+ клиентов - Тулза для рерайтинга контента: $70K/месЧто я заметил, когда насмотрелся:Buy & Sell Profitable Online Businesses | Acquire.comBuy or sell a profitable online business in as little as 90 days. 500k+ qualified buyers, 1,000s of vetted listings. M&A advisory, legal help, escrow, & more.Пристанище Дата Сайентиста
28 May, 09:37
Самая дорогая ошибка в B2B-маркетинге - это вера в один волшебный каналПродолжаю разбирать материалы с конференции по B2B SAAS проектамРеальный кейс из доклада B2B-маркетинг FitMost. Команда собрала максимально чистую базу:→ только релевантные роли HR → только платёжеспособные отрасли (IT, рестораны, ритейл) → отфильтровали info@ и общие домены → 25 000 проверенных контактовЗапустили холодный outreach.Получили 1 заявку.———Что тогда работает в российском B2B?Воронка из 20 касаний, разбитая на 3 этапа:Пристанище Дата Сайентиста
30 Apr, 08:50
2 недели разработки. Команда деплоит фичу с LLM. Опа - accuracy 40%, стоимость в 10 раз выше плана, edge cases вылезают на проде.Знакомо?Я наблюдаю это в каждой второй команде, которая внедряет AI. Гипотеза не подтверждается, но узнают они об этом уже после спринта.При этом для проверки достаточно одного дня.Фреймворк, который я даю своим студентам в Datanomix Academy - Prompt-First Prototyping. Идея простая: До того, как программисты напишут хоть строчку кода, продакт сам проверяет AI-гипотезу промптом в ChatGPT или Claude.Звучит банально? Большинство пропускают этот шаг.4 шага занимают день:1. Сформулировать гипотезу. GPT-4o-mini категоризирует 80%+ тикетов поддержки по 5 типам2. Написать промпт-прототип. System prompt + 3 few-shot примера + JSON-формат на выходе. Полчаса работы.3. Прогнать вручную на 10–20 кейсах. Записать accuracy, edge cases, время ответа,Пристанище Дата Сайентиста
27 Apr, 11:01
3,5 миллиарда превратились в 11 миллионов. И никто не виноватПосмотрел на досуге много материалов с конференции по B2B SAAS проектам и принес вам много материалаНачнем про оценку B2B-рынка. И там был кейс, который меня прибил.Команда из HR-теха посчитала рынок автоматизации массового подбора. Сверху вниз, по учебнику: 780 000 компаний с вакансиями × 20% автоматизируют × 3% доля рынка = 3,5 млрд ₽ потенциала.Красивая цифра. Под неё можно поднять раунд. Потом они пошли продавать.Оказалось, что подбором массово занимаются только компании от 200 человек. Из них постоянно нанимают 5+ людей в месяц ~1 100 компаний. Из них готовы платить 75.Реальный потенциал - 11,3 млн ₽. Разница в 310 раз. Это ловушка, в которую попадают почти все, кто строит B2B. И вот что меня зацепило - её невозможно избежать только аналитикой.Никакие отчёты, никакие AI-агенты, никакой Perplexity не дадутПристанище Дата Сайентиста
22 Apr, 11:10
Когда то я организовывал эту конференцию, затем я на ней выступал, а в этом году я буду там на спид-менторинге и помогу с запросом по карьере.Ребята держат высокий уровень организации и спикеров.Билеты в стрим Data&AI на beetech conf уже в продаже и сейчас их можно купить за 12.150 тг через приложение Freedom SuperApp с кэшбекомВ программе - работа с данными в условиях недоверия между партнёрами, AI-пайплайны для обработки десятков тысяч лотов, переход от облачных к локальным LLM, ускорение стриминга до near real-time и кейсы на стыке AI и кибербезопасности.Помимо меня там будут Илья Красинский, популярный в русскоязычном пространстве автор курсов по продакт-менеджменту, Арман Сулейменов из nfactorial и многие другие📍23 мая, Алматы Узнать программу: beetech.kzПристанище Дата Сайентиста
21 Apr, 09:00
7 структурных сдвигов в digital-маркетинге 2026Стратегический разбор для тех, кто строит рост, а не гонится за трендамиА еще я писал целых две заметки про GEO - Generative Engine Optimization:Что такое Llms.txt? Структура llms.txt файлаКак llms.txt увеличил трафик с AI-чатов на 23%
Пристанище Дата Сайентиста
17 Apr, 09:00
9 брутальных истин о запуске SaaS, о которых молчат. Сохраняй, если строишь продукт ☝🏻
Пристанище Дата Сайентиста
13 Apr, 11:00
Spiry Account ScoreЯ открыл Spiry, подключил свой Instagram-аккаунт без публикаций и увидел: Совпадение с алгоритмом: 1/100. Нет базовых сигналов для анализаКто-то скажет: баг. Я скажу: самый честный ответ, который система может дать.Как Instagram решает, покажет ли он ваш контент 10 людям или 100 000?Мы в Spiry показываем авторам метрику Account Score - число от 1 до 100. Как именно мы его считаем, рассказывать не буду. Но расскажу, на каких принципах оно построено, потому что эти принципы публичны и задокументированы самими инженерами Meta.В январе 2026 команда Facebook Reels опубликовала статью про модель UTIS (User True Interest Survey). Суть: лайки и время просмотра шумные сигналы. Meta провела масштабные опросы прямо в ленте, спрашивая пользователей напрямую: Насколько это видео соответствует вашим интересам? Результат шокирующий старые эвристики правильно определяли
Related Channels
Other channels in the same section of the catalogue.
