Последние посты
Эльбрус Буткемп
21 сент., 08:03
Сколько платят в AI в 2026 году — и как читать зарплатные вилки?Ориентиры российского рынка для Москвы и удалённой работы:JS/TS fullstack + AI-навыки— junior — 70 000–120 000 ₽; — middle — 160 000–250 000 ₽; — senior — 250 000–350 000 ₽.Data Scientist— junior — 70 000–140 000 ₽; — middle — 180 000–300 000 ₽; — senior — 300 000–450 000 ₽.Это рыночный прокси для профиля AI Engineer программы Elbrus: JS/TS-разработчика, который создаёт продукты с LLM, RAG и AI-агентами. Это не статистика по классической роли ML Engineer.Цифры округлены по открытым данным hh Карьеры, Хабр Карьеры и вакансиям. Это не средняя зарплата, не оффер после обучения и не гарантия трудоустройства. Источники по-разному учитывают налоги, а грейды компаний не равнозначны.
Эльбрус Буткемп
20 сент., 09:00
Проект в портфолио — это не только кодРепозиторий показывает код. Но без контекста он почти ничего не говорит о том, как вы мыслите и какие решения принимали.Чтобы проект усиливал портфолио, он должен отвечать хотя бы на шесть вопросов:— Какую проблему вы решали? — Для кого предназначено решение? — За какую часть отвечали лично вы? — Какие решения приняли и почему? — Как проверяли качество результата? — Какие ограничения остались и что сделали бы дальше?В проекте по Data Science важно не только показать метрику, но и объяснить данные, выбранный подход и границы модели. В AI-проекте — не только подключить LLM через API, но и продумать пользовательский сценарий, интеграции, ошибки и работу приложения целиком.Даже небольшой проект может убедительно показать ваше мышление, если его легко понять, запустить и обсудить.Откройте README своего проекта и проверьте, есть ли в нём
Эльбрус Буткемп
17 сент., 10:04
5 вопросов к коду перед code reviewХороший review начинается ещё до того, как вы отправили код другому человеку.Проверьте себя:1. Могу ли я одним предложением объяснить, какую задачу решает этот код? 2. Что произойдёт на пустых, неожиданных или ошибочных данных? 3. Есть ли здесь повторение или лишняя сложность? 4. Как я проверил, что изменение работает и не сломало соседний сценарий? 5. Сможет ли другой человек быстро понять структуру, названия и логику решения?В Data Science к этому списку добавляются воспроизводимость эксперимента и обоснованность выводов; в AI Engineering — устойчивость интеграций и обработка ошибок.Code review оценивает решение, а не его автора: задача — сделать код понятнее и надёжнее.Какой шестой вопрос добавили бы вы?
Эльбрус Буткемп
15 сент., 14:04
Понять ≠ уметьМожно посмотреть объяснение, согласиться с каждым шагом — а через час не суметь применить его в новой задаче.На интенсиве знание превращается в навык по другому циклу:1. Получить короткую теорию. 2. Попробовать решить задачу самостоятельно. 3. Упереться в ошибку и найти её причину. 4. Объяснить свой ход мысли другому человеку. 5. Получить обратную связь и решить похожую задачу ещё раз.Теория даёт карту. Навык появляется, когда приходится самому выбирать маршрут.Если новая тема кажется понятной, проверьте себя: решите одну новую задачу без подсказок.
Эльбрус Буткемп
13 сент., 09:05
До старта — два дня. Что подготовить к интенсиву кроме ноутбука?1. Время. Заранее освободите учебные часы и уберите задачи, которые можно перенести.2. Базу. Не пытайтесь за выходные выучить всю программу. Лучше повторите Python и слабые места, которые заметили во время подготовки или интервью.3. Рабочее место. Проверьте интернет, доступы и инструменты, чтобы в первый день заниматься учёбой, а не настройкой окружения.4. Договорённости с близкими. Интенсивный формат требует концентрации, и поддержка дома действительно помогает.5. Ответ на вопрос «зачем». В сложную неделю именно он помогает продолжать работу.14 сентября стартуют AI Engineer и Data Science. Не нужно знать всё заранее. Нужно быть готовым регулярно учиться, задавать вопросы и работать с обратной связью.
Эльбрус Буткемп
11 сент., 10:03
Зачем преподаватель, если есть ChatGPT?AI может быстро объяснить термин, найти ошибку в коде и предложить несколько вариантов решения. Мы сами используем такие инструменты и учим работать с ними осознанно.Но AI не всегда видит, что вы повторяете одну и ту же ошибку. Не знает, где вы действительно поняли тему, а где просто получили работающий ответ. Не создаёт команду, перед которой нужно объяснить своё решение и взять ответственность за результат.Хороший преподаватель не только даёт ответ. Он задаёт вопрос, разбирает ход мысли, проводит code review и помогает отличить случайно работающий код от понимания.Поэтому AI делает обучение быстрее, но люди рядом делают его глубже.Что помогает вам учиться сильнее: готовый ответ, хороший вопрос или разбор ошибки?
Эльбрус Буткемп
9 сент., 14:01
Код работает. Но это ещё не продукт.Собрать демо — важный этап. Но самая интересная работа часто начинается после него.Data Scientist проверяет качество модели, ищет ошибки в данных, сравнивает метрики и объясняет ограничения решения.AI Engineer связывает модель с интерфейсом, backend и источниками данных, продумывает обработку ошибок и доводит приложение до деплоя.В реальной продуктовой задаче эти роли часто дополняют друг друга. Поэтому на обучении важен не только правильный ответ в ноутбуке, но и умение объяснить решение, работать в команде и довести проект до состояния, которое можно показать пользователю.Старт программ AI Engineer и Data Science — 14 сентября.Как вам кажется, что сложнее: собрать первый прототип или превратить его в устойчивый продукт?
Эльбрус Буткемп
7 сент., 08:33
Карьерные советы от альпинистаПуть в новую профессию похож на восхождение: вершина важна, но до неё нельзя добраться одним рывком.— Выберите маршрут. Не просто «хочу в AI», а конкретную роль и тип задач: работать с данными и моделями или создавать AI-продукты.— Наберите базовую высоту. Python, математика, программирование и практика кажутся медленным этапом, но именно они помогают не сорваться дальше.— Идите в связке. Преподаватели, одногруппники и обратная связь ускоряют рост сильнее, чем одиночные попытки разобраться во всём сразу.— Сверяйтесь с реальностью. Проекты и интервью показывают готовность лучше, чем количество просмотренных уроков.— Двигайтесь регулярно. Несколько часов практики каждый день надёжнее редких марафонов на износ.Карьерная вершина у каждого своя. Главное — выбрать маршрут, к которому вы готовы, и сделать следующий шаг.Эльбрус Буткемп
4 сент., 11:00
В AI можно прийти без опыта. Но не без подготовки.Для поступления в Elbrus не нужен коммерческий опыт разработчика или аналитика. Но для интенсивного обучения нужна база.До старта важно:— базово владеть Python; — уметь разбирать задачу и объяснять ход мысли; — быть готовым регулярно писать код и получать обратную связь; — выделить время на высокую учебную нагрузку.Поэтому перед поступлением мы проводим вступительное интервью. Оно помогает понять, хватит ли базы для темпа программы и какое направление подходит лучше: Data Science или новый курс AI Engineer.Мы принимаем не всех: поступает примерно каждый второй кандидат. Так мы сохраняем рабочий темп группы и честно оцениваем готовность к интенсиву.Если базы пока не хватает, это не «нет» профессии. Это список того, что стоит подтянуть перед следующей попыткой.Старт программ AI Engineer и Data Science — 14 сентября.Хотите
Эльбрус Буткемп
3 сент., 09:31
Одна задача — два специалистаПредставим, что интернет-магазину нужен AI-помощник, который понимает запрос покупателя, предлагает подходящие товары и учитывает историю заказов.Data Scientist работает с данными: ищет закономерности, проверяет гипотезы, строит и оценивает модели рекомендаций и прогнозирования.AI Engineer превращает эти решения в продукт: подключает LLM и модели, связывает помощника с каталогом и CRM, собирает backend и интерфейс, настраивает деплой.Один помогает найти работающий сигнал. Другой делает так, чтобы этим решением могли пользоваться реальные люди.Поэтому вопрос не в том, кто важнее. Это две разные роли, которые часто встречаются в одной продуктовой задаче.Что вам ближе: исследовать данные или собирать из AI работающий продукт?Эльбрус Буткемп
31 авг., 09:33
До старта — две недели. Что выбрать: AI Engineer или Data Science?Обе программы стартуют 14 сентября, но готовят к разным задачам.AI Engineer — новая программа в линейке Elbrus. Для тех, кто хочет создавать AI-продукты: писать frontend и backend, подключать LLM, собирать RAG-системы и AI-агентов, доводить приложения до деплоя.Data Science — для тех, кому ближе данные и модели: Python, статистика, ML, PyTorch, работа с текстами и изображениями.Коротко: — собирать работающие AI-приложения → AI Engineer; — исследовать данные и обучать модели → Data Science.Перед поступлением на обе программы проходит интервью. Мы не берём всех подряд: поступает примерно половина кандидатов. Так мы проверяем готовность к интенсивному формату и помогаем выбрать подходящее направление.📅 Старт — 14 сентября.Хотите посмотреть, как проходит интервью? Напишите «ИНТЕРВЬЮ» → @elbrus_bootcamp —
Эльбрус Буткемп
28 авг., 08:37
Почему мы не берём всех?На программы AI Engineer и Data Science нельзя просто оплатить обучение и выйти на старт. Перед зачислением каждый кандидат проходит вступительное интервью.В среднем поступает примерно 1 из 2 кандидатов.Это не экзамен ради экзамена. Интервью помогает понять: — подходит ли вам интенсивный темп; — хватает ли текущей подготовки; — совпадают ли ваши цели с программой; — какое направление выбрать: AI Engineer или Data Science.Можно было бы зачислять больше людей. Но в образовании продажа — ещё не результат. Наша задача — убедиться, что программа действительно вам подходит и вы готовы пройти её до конца.📅 Ближайший старт обеих программ — 14 сентября.Хотите пройти интервью? Напишите «ИНТЕРВЬЮ» → @elbrus_bootcampЭльбрус Буткемп
15 авг., 09:01
AI Engineer или Data Science: что выбрать?Оба направления связаны с технологиями и AI, но фокус у них разный.AI Engineer может быть ближе, если хочется:— создавать приложения и цифровые продукты; — работать с кодом и AI-инструментами; — собирать новые функции и автоматизировать процессы.Data Science может быть ближе, если интересно:— находить закономерности в данных; — работать с Python и моделями машинного обучения; — решать задачи анализа, классификации и прогнозирования.Простой ориентир: вам интереснее создавать функциональность продукта или искать ответы в данных? Это упрощённое сравнение — конкретные задачи зависят от команды и проекта.Если пока сложно выбрать, напишите в @elbrus_bootcamp слово «AI» или «DS» — поможем разобраться в программах.
Эльбрус Буткемп
13 авг., 07:34
Сегодня в 13:00 МСК — День открытых дверей Data Science в онлайн-формате.Если планировали присоединиться, напишите в @elbrus_bootcamp — команда зарегистрирует вас.
Эльбрус Буткемп
12 авг., 15:04
5 вопросов, которые стоит задать на Дне открытых дверей Data ScienceЧтобы получить максимум от завтрашней встречи, заранее выберите один-два вопроса.— какой уровень Python и математики нужен на старте; — сколько в программе практики и теории; — какие проекты создают студенты; — как проходит поступление и подготовка; — как понять, что Data Science — ваше направление.📅 Завтра, 13 августа 🕐 13:00 МСК 📍 ОнлайнЧтобы записаться, напишите в @elbrus_bootcamp — зарегистрируем вас на вебинар.
Эльбрус Буткемп
10 авг., 14:14
День открытых дверей Data Science — 13 августа в 13:00 Хотите понять, как устроено обучение Data Science и подходит ли вам это направление? В четверг проведём открытый вебинар Elbrus Bootcamp. Преподаватель программы расскажет: — из каких блоков состоит программа; — какие инструменты изучают студенты; — над какими проектами они работают; — как проходит обучение и подготовка к поступлению. После презентации можно будет задать преподавателю свои вопросы. 📅 Четверг, 13 августа 🕐 13:00 МСК 📍 Онлайн-вебинар 👉 Чтобы записаться, напишите нам: @elbrus_bootcamp — мы зарегистрируем вас на вебинар.
Эльбрус Буткемп
3 авг., 11:17изменён
🚀 Уже завтра в 19:00 (МСК)Проведем открытый вебинар «Как стать AI Engineer».За последние пару лет разработка изменилась сильнее, чем за предыдущее десятилетие. Сегодня мало просто писать код. Все больше компаний ищут инженеров, которые умеют эффективно работать с AI.На вебинаре поговорим:почему AI Engineer становится новой профессией для разработчиков; какие навыки действительно востребованы в 2026 году; как мы полностью обновили программу Elbrus Bootcamp; что изучают наши студенты и какие проекты делают.И главное — в эфире будут два наших выпускника:🎙 Ислам Эдиев — выпускник 2025 года, AI Engineer в AMA Concierge Service.🎙 Сергей Куликов — выпускник 2026 года. До Elbrus работал руководителем среднего звена в РЖД, а сегодня — AI Engineer в Winio.Они расскажут, как проходило обучение, как нашли работу, чем занимаются каждый день и ответят на ваши вопросы в прямом эфире.
Эльбрус Буткемп
29 июл., 11:12
🚀 Запускаем обновленные программы Elbrus Bootcamp14 сентября стартуют две программы:• AI Engineer • Data ScienceЗа последние пару лет рынок изменился сильнее, чем за предыдущее десятилетие.Разработчики по-прежнему нужны. Но требования стали другими. Сегодня хороший инженер умеет не только писать код, но и эффективно использовать AI в своей работе.Поэтому мы полностью обновили наши программы.Мы сохранили все, что всегда было сильной стороной Elbrus: • живых преподавателей; • полное погружение; • много практики; • работу в команде; • сильное сообщество и поддержку в трудоустройстве.
Эльбрус Буткемп
17 июл., 10:23
🎓 Сегодня в 17:00 — выпускной Метеоров-2026!Приглашаем всех на финальную защиту проекта наших студентов.🚀 Проект: Pocket Law AI — юрист в кармане.Будет одна команда, которая покажет результат своей работы и расскажет о том, как создавался продукт.📅 Сегодня, 17:00 (МСК)💻 Zoom: https://us06web.zoom.us/j/3540866518?pwd=ebFN6YB6ROwfjyTGa5lLcNZKwwVhM9.1Будем рады видеть всех выпускников, студентов, друзей и всех, кому интересно посмотреть на итоговый проект!
Эльбрус Буткемп
2 июл., 12:01изменён
Завтра, 3 июля в 17:00 (МСК), состоится выпускной группы «Киты» 🐋Это заключительный выпуск Эльбрус Буткемп этим летом. Следующий поток выпускников будет уже не скоро, так что если давно хотели посмотреть, чему учатся наши студенты и какие проекты делают на финале, это хороший момент.В формате открытой онлайн-презентации ребята покажут свои выпускные проекты.Что покажут:RestoBRO Новый сайт для BRO Restobar с онлайн-бронированием столиков, просмотром меню и ссылкой на доставку.Для команды ресторана разработана удобная админ-панель: управление бронированиями, статусы, фильтры и экспорт в Excel — всё в фирменном стиле бренда.И сайт, и админ-панель полностью адаптированы для мобильных устройств, чтобы ими было удобно пользоваться с телефона.📅 3 июля, 17:00 (МСК)Ссылка на Zoom — в комментариях к посту.
