Последние посты
Нескучный Data Science
19 сент., 10:50изменён
💩 Как улучшить F1-micro и насрать рекламодателю — в прямом смыслеВас тоже бесит, когда вы ищете один товар, а рекламный алгоритм настойчиво подсовывает совсем другой? Обычно мы видим эту проблему со стороны пользователя. А сейчас покажу, как она выглядит со стороны рекламодателя, которому алгоритм привёл совсем не тех пользователей.В @mirabistro нет-нет да заходят люди исключительно ради туалета. Мы находимся в центре, пешеходный трафик огромный. Я думал, что это неизбежные издержки локации. Туалет у нас — комплиментарная услуга для гостей.👀 Неделю назад сижу в бистро и наблюдаю: заходит человек и сразу направляется в туалет.У этого сегмента, кстати, есть устойчивый поведенческий паттерн. Они закрывают не только дверь туалета, но и дверь в зону с раковиной. Как будто пришли не руки помыть, а помыться целиком.Через минуту заходит второй.Два одинаковых события подряд меня
Нескучный Data Science
5 сент., 07:04
Как научиться предсказывать что угодно? 🔮На видео спикер рассказывает, что его команда научилась за три дня до расставания предсказывать, что девушка бросит парня.Когда я впервые увидел это в трансляции, то понял только часть проблемы: спикер вообще не шарит, а команда решает странные задачи и пилит такие же фичи 😅 Тогда моего руководительского опыта не хватило, чтобы задуматься о процессах внутри компании — меня просто поразил уровень абсурда.Причём настолько, что эта история догнала меня даже спустя семь лет.Но сейчас, когда я строю собственную компанию, меня гораздо больше беспокоит другой вопрос: какие процессы внутри компании привели к тому, что топ-менеджмент рассказывает об этом на конференции как об успешном кейсе? 🤔Начнём с самого кейса.Пока я не пересмотрел видео, у меня были разные гипотезы о том, как они собрали целевую переменную:— может быть, провели опрос?Нескучный Data Science
4 сент., 07:04
Конференция, на которой точно не соскучишься🎙️26 сентября Яндекс празднует 10-летие Data Driven, и празднует с размахом: доклады про AI-first-аналитику, стенды с экспертами, Random Coffee с топовыми аналитиками, а вечером — афтерпати с музыкой, закусками и IT stand-up от аналитиков про наболевшее.Из докладов особенно ждём: Роман Халкечев расскажет о том, как AI переписывает правила игры при работе с данными, Артём Солоухин покажет MARS — первую мультиагентную рабочую среду Яндекса, а Максим Стаценко поделится, как собрать агента-аналитика, которому можно доверять, — с конкретными шагами.Москва + онлайн💻, 26 сентября.Мест офлайн немного — регистрируйтесь по ссылкеНовости конференции
Нескучный Data Science
3 сент., 11:29
🎙 Мини-интервью с руководителем ML-департамента рисков в Яндекс ФинтехеВладимир Ершов — ex. Visa, Сбер и Alfa-Bank, выпускник МГИМО и IE Business School.Четыре интересных факта про героя интервью:1️⃣ Пришёл в ML из экономики: после МГИМО выбрал магистрату по Big Data в испанской IE Business School. 2️⃣ Успел поработать во всех ML-направлениях бизнес-группы Персональных сервисов Яндекса. 3️⃣ Сейчас его команда отвечает за порядка 50 моделей для Сплита, кредитной карты, кредита наличными и B2B-кредитования. 4️⃣ Практически не пишет код уже четыре года, но иногда сам ревьюит самые важные куски.👉 Подробнее — на карточках.Ставьте 🔥, если хотите больше интервью с ML-руководителями. Вопросы Владимиру оставляйте в комментариях 👇#мини_интервью
Нескучный Data Science
29 авг., 12:55изменён
🤣 Как за год заработать банку 50 тысяч👼 После того как я стал руководителем, мне хотелось решить как можно больше задач силами своей команды. Мы умели работать с текстами, и эту экспертизу хотелось применить в продуктах банка.📈 Одна такая задача нашлась в инвестиционном продукте. Новости без категорий было неудобно читать. По крайней мере, так казалось мне — человеку, который умел их классифицировать. Решение выглядело очевидным: давайте сделаем классификатор. Я убедил бизнес, собрал первую модель и передал её джуну на доработку. Мы разметили данные, улучшили качество и показали результат заказчику. Тексты хорошо раскладывались по категориям, заказчик был доволен — договорились внедрять в мобильное приложение.🗓️ А дальше приложение переделывали, команда менялась, приоритеты уезжали. Так прошёл год.🎉 НаконецНескучный Data Science
26 авг., 15:45
✈️ Альфа оплатит до 20 000 рублей на обеды состоятельным сотрудникам Сбера🍽 У премиальных клиентов Альфа-Банка есть привилегия: банк компенсирует еду в ресторанах российских аэропортов.Чтобы не заключать договор с каждым заведением вручную, Альфа подключила дата-сайентистов 👨💻 Как рассказали в статье на РБК, алгоритм анализирует карточные операции, сопоставляет их с координатами терминалов и определяет, прошла ли покупка на территории аэропорта.📱 Подходящие операции автоматически появляются в приложении. Загружать чек обычно не нужно, хотя банк оставляет за собой право запросить билет или подтверждение покупки. Запомним этот момент)Но недавно у алгоритма обнаружился интересный побочный эффект 😅Ресторан в офисе Сбера на одном из верхних этажей определяется как ресторан в аэропорту. Возможно, терминалу присвоили неправильные координаты. Возможно, подвели исходные данные. А
Нескучный Data Science
25 авг., 11:25изменён
🐍 Как сделать автоматизацию поддержки 100% одной фразой🎤 В 2018 году в одной крупной компании проходила презентация чат-бота. Команда защищала метрику автоматизации.Один из топ-менеджеров выслушал доклад и сказал:— Я знаю, как одной фразой довести вашу автоматизацию до 100%.📊 В 2020 году уже в другой крупной компании топ-менеджера уволили за то, что он слишком успешно растил автоматизацию.Автоматизацию растили. Топ-менеджера сократили. Баланс всё-таки нашёлся — просто не там.🤖 В 2026 году помощь понадобилась одному AI-директору. Он обратился во внутренний хелпдеск, но ответа не получил: годом ранее компания успешно выполнила цели по внедрению AI и сократила поддержку.AI внедрили. Помогать стало некому.Когда-то я уже выпускал статью о том, как сделать контактный центр автономным. Похоже, кто-тоНескучный Data Science
21 авг., 14:48
переслано из @bigdatateam
🚀 50 грантов Tech Orda: специализация AI Agents EngineerУникальная возможность для граждан РК от 18 до 45 лет: 1. Получить грант 400 000 ₸ от государства на обучение в IT; 2. С вероятностью 60+% достичь карьерных целей в ближайшие 6 месяцев при обучении с BigData Team.📌 Как подать заявку? До 6 сентября: 1. Нажать "подать заявку" на портале Astana Hub 2. Зарегистрироваться и пройти тестирование на Learn BDT 3. Подписаться на наш Telegram, чтобы не пропустить новости. Результаты отбора — на почту; анонсы — здесь.Особенности 20261️⃣ Конечно же ИИ (Agentic Coding и AI Agents) Не банальный prompt engineering, а фундаментальная база: tools, skills, MCP, окружения (code, claw) или harness. Управление памятью (context, memory, fine-tuning vs RAG, embeddings vs Zettelkasten) и качеством (MAS, ralph-loop, evals, понимание LLMs).2️⃣ Стоимость Разработали программу доступную каждому: — с
Нескучный Data Science
17 авг., 06:11
🤣 Яндекс сам себя забанилПомните, я писал, как Тинькофф защитил меня от собственного спама?Похоже, тг-боты Яндекса это прочитали, решили повторить успех и применили тот же подход к рекламе.🍽 Хотел купить рекламу для @mirabistro на Яндекс Картах. Написал в чат-бот поддержки. Бот объяснил, что нужно отправить письмо на указанный им адрес, добавить номер телефона и логин — всё сделал по инструкции.✉️ Причём для надёжности отправлял письмо из Яндекс Почты на аккаунт Яндекса. Текст — практически тот же, который предложил бот.🛡 Но письмо не ушло: Яндекс решил, что оно похоже на спам, и временно заблокировал отправку.Итого: бот Яндекса написал инструкцию, я ей последовал, а другой бот Яндекса защитил Яндекс от покупки рекламы в Яндексе.Вот она — настоящая сквозная автоматизация бизнес-процессов 😅P.S. @yandex свяжитесь со мной)
Нескучный Data Science
16 авг., 07:03изменён
🧠 10 бит в секунду, или Почему люди тупыеКогда я учился в университете, мой сосед любил повторять:— Люди тупые. В том числе и я.Вторая часть фразы нравилась мне гораздо больше первой. В ней была полезная мысль: свои когнитивные ограничения лучше учитывать заранее, а не обнаруживать постфактум.💾 Позже я попал к научному руководителю, у которого одновременно со мной было ещё несколько десятков студентов. Он честно предупреждал:— Женя, я обещаю, что забуду всё, о чём мы сегодня говорили.Он просто хорошо понимал ограничения собственной памяти и не делал вид, что способен удержать в голове всё.🔬 Ещё в 1952 году психолог Уильям Хик оценил скорость обработки информации в задачах выбора примерно в 5 бит в секунду. Спустя семь десятилетий исследователи из Caltech проанализировали самые разные виды человеческой деятельности — от чтения и печати до
Нескучный Data Science
11 авг., 10:04
Конференция Ozon Tech, уже успевшая заслужить высокоранговую славу, обещает и в этом году собрать много интересного для тех, кто работает с ML&DS. Программа E-CODE 2026 еще пополняется, но трек уже выглядит вполне серьезно: сложный индустриальный ML, генеративные подсказки, уровни дообучения и агентский Cotype.Такое нам определенно надо. Еще и участие бесплатное - осталось только зарегистрироваться: https://ecode.ozon.tech/Ну и в рамках соблюдения work-life balance вечерком прям там же можно и под «Хлеб» с «Нейромонахом Феофаном» отжечь 😅
Нескучный Data Science
11 авг., 06:03
ИИ крадёт у нас или учится у нас? 🧠Недавно сидел на панельной дискуссии. Во время вопросов из зала прозвучало примерно следующее:— Как быть с тем, что ИИ будет обучаться на наших данных? Как защитить то уникальное, на создание чего человек потратил столько времени?Но тут возникает неудобный вопрос: а в чём именно заключается эта уникальность?Я люблю сравнивать работу ИИ с ЕИ — естественным интеллектом. Такое сравнение помогает лучше замечать некоторые паттерны человеческого мышления и обучения.Так вот: ЕИ тоже учится на чужих данных 📚Человек читает книги, слушает преподавателей, разбирает чужие работы, наблюдает за другими людьми и запоминает удачные решения.В творческих профессиях это называют насмотренностью и начитанностью. А затем человек комбинирует знания и приёмы, придуманные до него, — и создаёт нечто, что мы считаем уникальным.Д
Нескучный Data Science
9 авг., 08:10изменён
Как понять по письму, что задача не выполнена? 📨За годы работы в крупных компаниях мне пришлось прочитать очень много писем. Иногда их приходит до сотни в день. Поэтому навыки анализа данных приходится применять и здесь.Представьте: вы поставили кому-то задачу, подошёл срок — и вам присылают отчёт. Это может быть один абзац, а может быть целый лист А4. Вы читаете про процесс, коллег, сложности и то, как все героически преодолевали препятствия. Первый абзац, второй, третий… Очень интересно. Все явно вспотели 😅Письмо заканчивается, а вы так и не поняли: задача выполнена или нет? 😅Чем выше вы поднимаетесь в компании, тем сильнее вас интересуют две вещи: какой результат получен и сколько пользы он принёс бизнесу в рублях 💰Письма с результатом обычно короткие:✅ «Задача выполнена. Конверсия выросла с X до Y. Эффект для компании — N миллионовНескучный Data Science
8 авг., 13:03
переслано из @rads_ai
На конференциях только и разговоров, что об агентах.Вообще, я бы назвал это harness'ами. Они могут приносить кучу пользы, и их огромное количество: Claude Code, Codex, pi, Hermes, OpenClaw, Cursor, Muse Code...Хорошая новость в том, что под капотом +- одни и те же механизимы, и если в них разобраться, почти не важно, какой harness у вас под рукой.Поэтому проведу в понедельник, 10 августа в 18:30 открытый вебинар «Агенты без магии».Разберём: как правильно ставить задачи агенту что такое скиллы, MCP и зачем они нужны в чем разница с пайплайнами, и почему для повторяемых задач они лучше подходят (например, n8n)И с теорией, и с примерами. Свои подписки не требуются (но точно не будут лишними :) )Участие, как и в предыдущий раз, свободное. Но нужно будет заполнить формочку (чтобы я знал, сколько вас будет).А если есть вопросы или кейсы, которые хочется разобрать – пишите вgirafe.aiMSAI – онлайн-магистратура по искусственному интеллекту и машинному обучениюДля тех, кто переходит в ML, развивает карьеру в AI или хочет усилить фундаментальную подготовкуНескучный Data Science
7 авг., 19:37
❓ Научитесь отвечать на вопрос «зачем?», прежде чем ставить задачу ИИМоё знакомство с Codex началось, когда появилась вполне конкретная задача: собрать сайт для @mirabistro.Сайты я делал и раньше — первый написал на PHP ещё в восьмом классе. Но никогда не вайбкодил и относился к этому довольно скептически. Несмотря на десять лет работы в анализе данных, мне казалось, что нормальный рабочий продукт всё равно придётся долго собирать руками. А тратить время на проект без понятной цели я не хотел.🌐 Здесь наконец появилась конкретная цель. К тому же все «эксперты по ИИ» в соцсетях уже рассказывали, что теперь такие вещи можно собрать чуть ли не за один вечер. Я решил проверить — и сайт действительно получился. Напишите в комментариях, как он вам 👇После этого я начал вайбкодить почти каждый день. 😁Но именно тогда я
Нескучный Data Science
6 авг., 16:04изменён
🔥 ODS Moscow × Нескучный Data Science: бранч в эту субботуПосле поста про МИРА можно уже не делать вид, что выбор места — случайное совпадение и не очень нативная рекламная интеграция 😅В эту субботу снова собираемся там на офлайн-бранч вместе с ODS Moscow.Будем знакомиться, есть и обсуждать ИИ, Data Science, карьеру и собственный бизнес. Заодно можно будет посмотреть на тот самый «очень дорогой pet-проект» из предыдущего поста и спросить, что в нём уже удалось оцифровать, а где операционка пока побеждает ИИ.📆 Когда: суббота, 8 августа 🕛 Время: 12:00 📍 Место: @mirabistro, МИРА бистро, Тверская ул., 16, стр. 1 Вход со стороны метро «Тверская» / «Пушкинская»Бронь на имя Даниель ODS.Ставьте 👍, если планируете прийти — будет полезно понимать примерное количество людей.Буду рад увидеться!Яндекс КартыМира бистро, кафе, Тверская ул., 16, стр. 1, Москва — Яндекс Карты⭐️ Рейтинг 5,0. 181 отзыв, 268 фото. Забронировать столик, посмотреть меню, номер телефона, часы работы, вход на карте и построить маршрут вы можете в Яндекс Картах.Нескучный Data Science
4 авг., 10:19
🎉 Мы запустили МИРА бистро — это очень дорогой pet-проект 😅👀 Внимательные читатели уже могли что-то заподозрить: последние бранчи ODS Moscow × Нескучный Data Science проходили именно там.Пора признаться — это было не случайное совпадение и не очень нативная рекламная интеграция.🏦 Четыре с половиной года назад, когда мой банковский стаж уже перевалил за пять лет, в самом первом посте я признался, что никогда не собирался работать в крупных компаниях, тем более в банках.К настоящему моменту стаж приблизился к десяти годам, а я прошёл путь от джуна до управляющего директора с командой из 150 человек. Прогноз оказался неточным, зато обучающая выборка получилась отличной.🤖 Все эти годы главной темой канала было практическое применение ИИ в бизнесе — ровно то, чем я занимался в
Нескучный Data Science
3 авг., 07:14изменён
От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬Наконец-то дождались 🗿Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов: 1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой
Нескучный Data Science
2 авг., 06:01
24 сентября скучно не будет – в этот день пройдёт Yandex Scale 2026, флагманская технологическая конференция Yandex Cloud.🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨🎨 🎨🎨Нескучный Data Science
30 июл., 08:29
🥩 Как перестать быть жирным как поезд пассажирный?Сейчас я снова в «отпуске» и наконец возвращаюсь к серии постов про work-life balance.Год назад в предыдущем посте я рассказывал про свой первый подход к снаряду — борьбе с лишним весом:Я собрал дома спортзал, регулярно тренировался, купил велосипед и иногда проезжал на нём по 80 километров. Но желаемого результата не было.Тем не менее я продолжал пытаться.🌍 Как мне помогли полгода путешествийВолею судьбы я провёл полгода в путешествиях: Турция, Казахстан, Таиланд, ОАЭ, Сейшелы и Армения. Вроде ничего не забыл.С едой возникло сразу несколько проблем.Во-первых, я довольно привередлив. Во многих ресторанах мне не нравится, когда настоящий вкус продукта пытаются спрятать под тонной соуса.Во-вторых, в каждой стране своя кухня. А ежедневные эксперименты создавали дополнительную нагрузку не только на желудок, но и на бюджет.
