Всем привет, меня зовут Пётр, я DevOps инженер компании Nixys. История с алертами и дежурствами для меня, как и для любого DevOps инженера, довольно противная, потому что не знаешь, что вызывает больше негатива: ложный звонок посреди ночи или критичный алерт, который почему-то не…
Кейс о том, почему нельзя слепо доверять автоматической проверке контрагентов от крупных банков. Проводим ретроспективный Due Diligence скам-сделки и разбираем 4 критических маркера аффилированности и финансового кризиса бенефициара, которые полностью проспали роботы. Читать далее
Недавно все мы пропустили важнейшую новость: OpenAI выпустила свой первый чип с огоньком под названием Jalapeño. Его презентовали 24 июня 2026. Это значит, что OpenAI выпустила свой первый процессор для запуска больших языковых моделей!А теперь цифры, которые делают историю интересной. Путь от старта разработки до готовности чипа занял около ДЕВЯТИ месяцев! Обычно инженеры тратят на это 3 года! Это аномально БЫСТРО! Читать далее
Давеча пересматривал «Матрицу» и поймал себя на мысли, что с аналитикой иногда происходит что-то похожее. Ведь самое интересное в Матрице не то, что мир был ненастоящим, а то, насколько убедительно он выглядел. Смотришь на отчёт: конверсия хорошая, CPL в норме, заявки идут. Всё вроде
Когда весь трафик филиала сначала уходит в центральный ЦОД, привычная схема быстро начинает давать побочные эффекты: задержки растут, SSL‑инспекция становится дорогой, а попытка сделать обход через PBR приводит к асимметричным маршрутам. Один из выходов —…
36 недель. Столько, по моему мнению, занимает путь от нуля до выхода на рынок ML-инженером. Не 2-3 месяца, как обещают курсы, — чуть дольше. Зато на выходе у вас будет фундамент, с которым можно пройти не только собеседования, но и испытательный срок.В этой статье — весь маршрут по неделям: что учить, в каком порядке, сколько на это уходит времени и что можно смело отложить до первого оффера. Читать далее
Как обучается классификатор CatBoost? Разберём вывод функции потерь, градиентов и гессианов, выбор сплитов и расчёт ответов листьев. Затем на небольшом датасете шаг за шагом воспроизведём вычисления в Excel и учебной реализации на Python и сравним результаты с библиотекой. Материал рассчитан на читателей, знакомых с основами градиентного бустинга. Читать далее
LLM хорошо справляется с формой тренировочного плана, но связный текст ещё не означает связную методику. Рассказываем, как в 1trAIner план строится каскадом сезон → месяц → неделя → день, что именно попадает в контекст модели из данных Garmin, какие проверки стоят между ответом модели и человеком, сколько стоит запрос и что не получилось с первого раза. Читать далее
Как выглядит смена оператора техподдержки: две трети дня уходит, чтобы прочитать обращения, понять, что там происходит, и переназначить одинаковые запросы типа «где моя заявка». В оставшееся время можно реально порешать какую-то проблему. Что с этим делать?
Что делать, когда процесс разработки с ИИ-агентами уже устоялся, но всё ещё приходиться сидеть рядом с ними и ждать, когда они закончат очередной этап работы, чтобы запустить следующий?У меня это выглядит так. Появилась идея новой фичи для разработки. Я запускаю /opsx:explore скил OpenSpec…