Мы (Илья и Никита) недавно дружно вышли на рынок труда и успешно с него вышли новую работу. Поэтому по горячим следам записываем гайд о том, как ML-специалисту искать работу в 2025 году. В этом выпуске мы поговорим про: - Что вообще спрашивают и как готовиться? - Как показать свою сеньорность? - Секция с лайвкодингом при помощи ChatGPT — шутка ли? - Чем отличаются собеседования в зарубежные компании от российских? - Ну и конечно же, потравим байки и повспоминаем трэшовые собеседования.

В новом подкаст‑выпуске поговорили с Максимом Спорышевым, руководителем разработки генеративных моделей планирования движения. Разбираемся, как сегодня строят системы автономного вождения: Как задача эволюционировала: от жёстких алгоритмов с компьютерным зрением на подхвате — к идее одной большой модели, управляющей всем процессом Спор века: нужен ли лидар или камер достаточно? 📸🚗 Какие основные статьи и задачи определяют развитие области сейчас Обучение на логах GTA: миф или реальность Если вам интересно, как нейросети осваивают дороги, обязательно слушайте выпуск! 🎧

На этот раз у нас в гостях Николай Савушкин, руководитель направления рекомендательных технологий в Яндексе. Разобрали свежие тренды и прикинули, что ждёт отрасль дальше: - OneRec — статья, где в одном флаконе собрали крупные нейросети, RL‑подходы и мысль «а давайте жить без candidate generation». - Разные сервисы — разные рекомендации: почему для музыки и маркета нужны разные рецепты, и что общего между ними. - Будущее : что же нас ждет и какие вызовы предстоят Слушайте выпуск, кидайте вопросы в комментарии — обсудим вместе, куда движется мир рекомендаций! 🎧🚀

В этом выпуске мы говорим с Андреем Мищенко — руководителем направления машинного обучения в Яндекс.Рекламе. Реклама — одна из немногих областей, где используется вся палитра моделей: от бустинга до модных генеративных моделей. За каждый процент эффективности приходится побороться. В выпуске мы обсудим: 💰 Ликбез: что к чему и где там ML? 💵 Sotheby’s, VCG, GSP — это всё аукционы, поговорим и про них. 💎 Как запускать большие сетки в продакшн: ведь работать должно быстро, а данных очень много. 💸 GenAI в рекламе — зачем он там? 💳 Как "ML-весна" отразится на рекламе? Где технологии выйдут на новый уровень? P.S. Первые 4 минуты 11 секунд звук Андрея записан с повреждениями. Мы старались его исправить, но, к сожалению, безуспешно.

В этом выпуске мы поговорили с Сергеем Дукановым — CTO dubformer.ai. У ребят одна из самых интересных задач в ML прямо сейчас, и в их пайплайнах встречается огромное разнообразие моделей, о которых вы точно слышали (скриншот архитектуры — в комментариях). О чем говорили: 🔹 Что такое dubbing и какие у него вызовы? 🔹 Перевод с зажатым носом — это баг или фича? 🔹 С каким акцентом говорят модели? 🔹 Diffusion, Normalizing Flow, GAN, VAE — берем все подряд. Слушайте, улыбайтесь и не забудьте подписаться на новые выпуски! https://t.me/singularitypodcast🎙🔥

В этом выпуске у нас в гостях Всеволод Викулин. Сева занимается разработкой Нейро. В этом эпизоде на повестке несколько тем: — «обвес» вокруг LLM: RAG, агенты, SFT и RL — как работает поиск и немного про метрики (куда же без них?) — проблемы RAG и наши фантазии о том, как это должно работать в будущем — где агенты будут полезнее всего — когда настанет сингулярность, как ИИ трансформирует нашу жизнь и к чему готовиться Подписывайтесь на канал Севы — t.me/vikulin_ai

В этом выпуске мы говорим с Ильёй Хохловым про карты, маршруты, пробки и всё, что с ними связано. Илья руководит группой, которая занимается машинным обучением и аналитикой для автомобильной навигации в Яндекс.Картах. В этом выпуске мы разберёмся: - как считается пробочный балл - как рассчитывается время в пути - что такое хороший маршрут - как выглядит дорожный граф - как обрабатываются сигналы и немного про фрод - про платную подписку на Карты - ну и, конечно, обсудим теорию заговора о том, что "Карты разделяют потоки транспорта в городе" — куда же без этого!

Кирилл руководит R&D направлением рекомендательных систем в Яндексе. В этом выпуске мы поговорим о следующем: - почему в 2025 году надо заниматься рекомендательными системами, а не LLM - про метрики, баесы и где в рекомендациях можно ошибиться на ровном месте - почему будущее за нейросетевым ранжированием, а не за бустингами - 4 проблемы рекомендаций - модные штуки: семантические id, почему на самом деле рекомендации - это RL, трансформеры, генеративные рекомендации - ещё поговорим про рекомендации музыки, куда же без этого! Подписывайтесь на телеграм-канал Кирилла https://t.me/inforetriever Пейпер про HSTU: https://arxiv.org/abs/2402.17152

🎙️ Свежий выпуск подкаста с Артуром Кадуриным! В этот раз мы погружаемся в захватывающий мир машинного обучения для Life Science. Наш гость — Артур Кадурин, руководитель группы ML для Life Science в AIRI. Вместе мы обсудим область, которая не связана с LLM, и насколько увлекательно заниматься научными исследованиями. 💡 Что вас ждет в выпуске: - 🏆 Как DeepMind получили свою "нобелевскую премию" по биологии и химии. - 🔬 Как физика интегрируется в архитектуру нейронных сетей. - 🧠 Почему LLM не такие умные, как кажутся. - 💊 Обсудим актуальные задачи в drug discovery и много других интересных тем! Этот выпуск получился особенно приятным для меня(Никиты),  5 лет назад я  работал вместе с Артуром и восхищался его широтой знаний. Мы поговорили обо многом захватывающем и вдохновляющем! Не пропустите возможность узнать больше о том, что происходит на стыке машинного обучения и наук о жизни Подписывайтесь на канал AIRI https://t.me/airi_research_institute

У нас в гостях Пётр Вытовтов - руководитель машинного обучения в Яндекс Погоде. В этом выпуске мы обсудим: - задачу прогнозирования погоды, что там интересного под капотом; - немного про дифференциальные уравнения, куда же без них; - что общего у прогноза погоды и генерации видео; - данные с метеостанций и многоканальные снимки со спутников; - как теплопроводность одежды среднего человека влияет на прогноз. Подписывайтесь на телеграм канал Петра t.me/justwml

Как любое СМИ, мы просто не могли пропустить шумиху вокруг DeepSeek. Поэтому мы прочитали все актуальные статьи и посмотрели все мемы за вас. В этом выпуске обсудим: - почему DeepSeek-R1 наделал столько шума; - что там интересного есть внутри; - насколько это изменит текущий расклад сил; - ну и немного обсудим мемы и слухи, куда же без этого?

Илья - NLP-кудесник, автор Сайги, модели которая долгое время была самой крутой на русском языке, и еще многих прикольных штук, в настоящее время работает ML инженером в Booking. В этом выпуске говорим что происходит в современных языковых моделях. В частности обсуждаем: - что сейчас есть интересного из моделей на русском; - как померить что модель крутая и как все хакают эти метрики; - доисторические технологии, как генерировали тексты до 2020х годов; - можно ли запустить ламу на чайнике, холодильнике и другой кухонной утвари; - когда будет AGI и пора ли подыскивать другую работу; - кого слушать и куда смотреть что бы ничего не пропустить. Подписывайтесь на канал Ильи, он прикольный: t.me/senior_augur GitHub Ильи: github.com/IlyaGusev