С языками кстати интересная штука Я вообще сторонник того, чтобы все в мире говорили на одном языке, желательно, конечно, на русском английском Но кажется, что благодаря нейронкам будет происходить ровно обратное Текст нейронки уже легко переводят на любой язык практически налету. Аудио/видео пока еще похуже, но можно сказать что это уже решенный вопрос Получается, что в онлайне барьеров уже нет. Уже сейчас вы можете выйти на звонок с китайцем, каждый будет говорить на своем языке, и вы отлично друг друга поймете Вживую пока еще сложнее, но в целом, думаю, уже понятно, что рано или поздно у всех в AirPods будет синхронный перевод с любого языка Получается, через какое-то время мы придем в мир, где каждый может говорить на своем языке и при этом все равно будут друг друга понимать В этом смысле иностранные языки можно и не учить При этом я думаю, что личные тесные связи все равно еще долго будут строиться между людьми, говорящими на одном языке. Поэтому при прочих равных я считаю, что знание языков все равно будет оставаться конкурентным преимуществом в мире еще долго

Про умение vs владение Наверное многие из вас удивляются, почему AI вроде бы дает буст продуктивности, но богаче никто особо не стал. А потому что ценность труда все время падает, а владения чем-то растет! Это пост рубрики выбор карьерного пути, ч.2. 1️⃣ График к посту кого-то заставит серьезно призадуматься о своей карьере: на нем изображено, какая доля долю созданной стоимости в США уходит работникам. И тренд устойчивый 80 лет, усилившийся в XXI веке: капитал забирает себе все больше, а работник - все меньше. Если кто-то считает, что AI сможет заменить многие профессии, то этот грустный тренд только усилится. 2️⃣ Наверное все понимают, что зарплата зависит не от созданной сотрудником ценности для компании, а от альтернатив на рынке труда, в виде других кандидатов, кто может сделать работу за меньшую з/п. Это же, чуть проще и жестче: компания платит вам не за то, сколько вы ей приносите, а за то, сколько ей стоит вас заменить. 3️⃣ А если стоимость/ценность труда будет падать (из-за AI или чего-то другого), навыки обесцениваться, то важным будет не умение, а ВЛАДЕНИЕ. Другими словами, если все большая часть дополнительного выпуска создается с помощью капитала (софта, моделей, вычислений, автоматизации и др.), то и все большая часть дохода уходит владельцам этих активов, а не работникам, продающим свои рабочие часы. 4️⃣ Какой можно сделать вывод? В будущем придется еще больше стремиться к ownership! Потому что главный разрыв может проходить не между высококвалифицированными и низкоквалифицированными, а между owners и non-owners. 5️⃣ Можно сказать, что в будущем AI действительно может повышать продуктивность, и одновременно с этим снижать доход работников. Точнее сказать так: работник может становиться богаче в абсолютных цифрах, но одновременно получать все меньшую долю пирога. Потому что сливки (маржу) заберут себе владельцы моделей, софта, каналов дистрибьюции и т.д. Подобное перераспределение уже происходит на рынке текстового контента в интернете (пост об этом). 6️⃣ Короче, в карьере будущего что-то обязательно должно капитализироваться! Доля в компании, база клиентов, роялти, аудитория, недвижимость, канал дистрибьюции, бренд и т.д. - то есть капитализируемым активом может быть многое. В предыдущем посте рубрики была формула: [TAM] x [рычаг] x [отчуждаемость] x [экспертиза] К ней можно задать себе экзистенциальный карьерный вопрос: Если я еще пять лет буду делать ровно это же, то чем я буду владеть спустя эти пять лет? @kyrillic

Автоматизация тестирования: возьми от IT всё Из тестирования в разработку — привычный карьерный маршрут. У специалиста 2ГИС всё сложилось в обратном порядке: сначала Python backend, затем первые e2e-тесты и переход в AQA. Возвращаться к прежней работе он не собирается, хотя со стороны автоматизация тестирования может выглядеть как бесконечное написание однотипных проверок. Стоит взяться за очередной тест, и выясняется, что отдельно он проходит, а в общем запуске падает, на ноутбуке всё зелёное, в CI красное. Приходится разбираться с окружением, базами данных, требованиями к продукту и причинами неожиданных падений. В какой-то момент обнаруживается, что на соседнем проекте срочно нужно исправить тесты в пайплайне. Так вместо одной запланированной задачи появляются ещё пять, каждая со своими проблемами и техническими нюансами. Самое забавное, что до написания того самого теста руки могут так и не дойти. И всё же именно в такой работе специалист нашёл достаточно причин, чтобы остаться в AQA.

Я больше никогда не буду преподавать Некоторые из вас сталкивались со мной в процессе прохождения курса по RL в ШАД или вышке. Моя образовательная "карьера" продолжалась несколько лет. Началась она, как было упомянуто в мемуарах про 2016, довольно странно. Я был 18-летним второкурсником, такого предложения уж точно не ожидал, но не смог найти причины отказать - задним местом чувствовал, что это сыграет на руку. Однако, сейчас я бы точно не хотел заниматься преподаванием. Деньги Если вы не сапожник без сапог, то денег на преподавании особо не заработаешь. Если мои шадовские гонорары пересчитать на час потраченного времени и головную боль, то вообще не стоит того по сравнению с условной работой в яндексе. Ну а щас сравнивать совсем бессмысленно. Жизнь артиста Есть люди, которые искренне получают удовольствия от выступления перед аудиторией. Им нравится толкать речь, нравится внимание студентов, у них это натурально выходит и получается полноценное представление. Крутой препод излучает топ ауру и захватывает своей харизмой. Я вообще не такой - не умею и не в кайф. Просвещение молодёжи А вот это самое обидное. Студенты проходят какую-то образовательную программу. В процессе им читают курс, который они либо не выбирали, либо выбрали как наименьшее зло - это не выбор "курс или ничего не делать". Итак, какие могут быть сценарии у конкретного студента? - Ему пофигу на происходящее, он кое-как пробирается через задания и закрывает курс. Нормальному преподу впихивать информацию против воли студента не приносит удовольствие, только неудачникам-вахтёрам с больным эго. Такой студент - не какой-то плохой человек, просто ему это не всралось в моменте. - Он уже и так всё знает. Читать такому студенту курс может быть и весело, но это не просвещение - это вы просто хорошо проводите время. Я бы лучше с таким челом кофе попил, а не лекцию ему читал. Препод, честный перед собой, понимает, что его роль в успехе такого студента крайне мала. - Замотивированный человек, готовый поглощать ваши знания и расти вместе с сюжетом вашего курса. Тут всё как с нормальными людьми, ставшими бездомными из-за высоких цен на недвижимость. Как с людьми, которые не худеют, несмотря на то, что они едят 1200 калорий в день. Как с социалистом, понимающим, как работает экономика и желающим развития общества. Как с умным и приличным человеком, который поставил себе цель разбогатеть, но остался бедным. Многие думают, что таких много, но встретить такого в природе крайне сложно, потому что это всё неустойчивые состояния, как иголка, стоящая на своём острие - либо она уже упала, либо на самом деле не иголка. Если повезёт, то увидите её в процессе падения. Всё сказанное выше не обозначает, что образовательные учреждения бессмысленны. Только сами курсы. Я вас уверяю - если бы студенты ШАДа вместо них 2 года ходили пить чай в те же аудитории, их карьеры бы развивались примерно также. В ШАД приходят уже замотивированные студенты, прошедшие вступительный отбор. Их всех собирают в одном помещении и дают повод пообщаться с экспертами в разных областях и друг другом. Этого достаточно. И всё же - по-настоящему замотивированные не дожидаются поступления в ШАД, чтобы там с кем-то познакомиться. С проникновением интернета вообще нет ничего проще, чем познакомиться с человеком из индустрии. Говорю это как тот, кто сам делал это раньше, и как тот, с кем не пытаются познакомиться 😢 (мне всё равно). Получается, если совсем грубо, то баланс между спросом на знание и его предложением перекошен в сторону предложения. Люди и так бесплатно всё выкладывают в интернет, потому что им в кайф делиться и объяснять. Мне отчасти тоже, поэтому в том числе и пишу в канал, но это не образовательная карьера. Просто это весело. Зачем усложнять и делать курсы? @knowledge_accumulator

В связи с происходящими событиями в мире, вот уже лет 5-7 думаю, что образование надо было получать в сфере политических и экономических наук, но совершено никак не журфак🙄 В 2023 году я училась на программе International Development в New York University, где мы изучали human rights, экономический рост и бедность, проблемы глобальной медицины и неравенство мужчин и женщин во всех аспектах. Это образование мне очень помогло в понимании геоэкономического взаимодействия между странами и регионами, но дальше надо было углубляться. И вот я стою на пороге важного вопроса: в какое образование инвестировать дальше? В марте 2027 я планировала идти на MA in Art Business, но сейчас задумалась, а не рассмотреть ли Politics and Social science? Что посоветуете мне?

Короткая мысль про Kaggle Сегодня у меня была очень ироничная ситуация. Вначале мне в LinkedIn пишет незнакомый человек: "I'm moving from leading AI education ... into applied ML and AI product work, so your path into Careem and Meta really caught my eye. Can I ask what you think got you hired? Was it mainly your Kaggle record, or were there particular projects that helped you stand out?" Я хотел было ему ответить, мол Kaggle - это хорошо, но в наше время в больших компаниях он мало значит. И вдруг, буквально через пару часов, вижу, что мне кто-то написал в личку на работе. Смотрю - а это advisor моего текущего проекта (IC7 ~principal) написал мне "btw Andrey... just saw that you are a kaggle grandmaster. Cool!" Теперь я не могу сказать, что Kaggle мало полезен в бигтехе. #kaggle #career

Краеугольный камень успеха - амбиции Человек без амбиций вне зависимости от компетенций и навыков не добьется ничего и никогда. Человек с амбициями шанс имеет. И я говорю не только про деньги. Я и про личные, профессиональные амбиции - стать лучшим хирургом или учителем, или ученым. И нет, я не про эту пошлость, что для успеха надо лишь этого успеха захотеть. Одного желания мало. Но без деятельного желания - точно ничего не получится. Тем удивительнее, как редко встречается это качество. За свою карьеру я встречал огромное количество талантливых и перспективных ребят, но совершенно не амбициозных. И каждый раз даже мне за них было как-то обидно, а им за себя почему-то нет. А потом они любят рассуждать про work-life balance, начинают копить, чтобы обрести финансовую независимость или жить ради других людей (детей, жены…). Но как же много они теряют просто потому, что «не захотели». Амбиции - удивительно редко встречающийся в природе ресурс, который и движет всё человечество вперед.

Пятничный совет молодым выпускникам топовых ВУЗов Вы - большие молодцы. Если вы не ебланили - у вас большой потенциал. Вы выдержали ментальную нагрузку и надеюсь научились учиться всему. Еще круче если кенты нормальные были, которые тоже потели, а не бездари с пивом охота крепкое. Вам возможно внушали, что вы проучились в элитном учебном заведении, с крутой историей. Но помните одну пословицу про умного и тупого предпринимателей, которую мне как-то друг поведал: - умный предприниматель постоянно планирует, все просчитывает, и как обычно, тормозит, потому что хочет сделать все правильно - тупой особо не думает, а просто берет и начинает Если будете ссать и слишком много планировать - вас обгонит по жизни ПТУшник, который сделает какой-то сайт, который неожиданно нихуево так приносит денег. Самое главное ваше оружие - это закаленный ментально мозг, способный меняться и заботать все, что придется для достижения целей. И нетворк. И самое главное - труд. Вся высшая математика и уравнения математической физики это лишь закалит мозг, но по факту весь жизненный мат- аппарат это экселька, способность когорты посчитать и дебет с кредитом свести. Остальное было крутой разминкой, чтобы разобраться потом с лабиринтами разума кто кого наебывает. А и да, никто не будет ценить ваш пиздатый диплом, вас будут ценить за пользу, которую вы приносите. И научитесь приносить пользу, ведь рано или поздно вы поймете какую пользу приносить, чтобы клиенты вам платили. После выпуска, даже если вы ищете работу или начали работать, сидите ботайте как делать сайты, чтобы замутить какую-нить онлайн директорию, которая внезапно 1-2 тыс долларов в месяц приносит или Телеграм-канал / YouTube. Это, поверьте, 100% надежная инвестиция. Темки приходят и уходят, а аудитория и способность интересно вещать и писать - это актив

Меня тут на еще один подкаст пригласили. Про личный бренд и карьеру, конечно Только что записали. Здесь для истории хочу отметить свой прогресс. Я анализировала прошлые записи подкастов с ИИ. Одна из главных зон роста, которую он отметил — лаконичность. На один вопрос я могла отвечать по 10-15 минут😂 Развивая мысль все дальше и дальше, растекаясь ей по древу, что называется. Сегодня было не так. Более фокусно, более предметно, но при этом глубину не потеряла. Правда, я несколько раз запнулась, потому что внимательно следила за тем, что говорю. Но мне нужно время, чтобы закрепить этот навык, так что it’s okay. В общем, как выйдет подкаст — дам ссылку.

Недавно у меня была сессия с Евгенией, которая живет в Париже Думаю, можете догадаться, какова была тема нашего small talk. Безусловно, ситуация критическая, я сопереживаю Франции, жителям Парижа. У меня несколько клиентов живут там. Всем написала, узнать, в порядке ли они. Что я могу отметить относительно глобальных процессов и того, что с этим делать. Я и сама вижу, и Женя подтвердила, что изменения в обществе происходят очень серьезные, структурные. И закончится это не скоро. Мир уже не будет прежним. И он, скорее всего, будет сильно отличаться от того, к которому мы привыкли. Стабильности все меньше, как и безопасности. И в этом разговоре мы с Женей пришли к мысли, что сейчас особенно важно формировать собственный капитал, собственные активы. Здесь я имею в виду не только деньги, а систему фарминга этих денег и вообще любых ресурсов. И (важно!) чтобы быть максимально независимым от внешних структур, от того же работодателя, например. Вот для чего нужен личный бренд. Чтобы вас знали как профессионала как можно больше людей. Чтобы у вас была репутация, чтобы люди вам доверяли. Чтобы вы не оказались в ситуации, когда приходится писать первый пост и сразу с посылом «а порекомендуйте меня на работу или купите у меня что-то». А вас на уровне доверия знают всего пару-тройку десятков ваших бывших коллег. Вот так мы подытожили наш small talk и перешли к работе. Всем читающим этот пост, кто в Париже — сил.

В продолжение того, кто востребован в современном мире, а кто нет. Выше писал про угасание ценности инструментального навыка. Вместе с тем — вижу явный спрос на способность быстро врубаться в темы, учиться и то самое системное мышление. Только на практике, а не то, что вы под этим словом привыкли слышать. Системное мышление — это способность прочитать учебник по незнакомой дисциплине. и через три дня сдать по нему экзамен на отлично. Как это вообще возможно? Зазубрить факты с такой скоростью не выйдет. Но если ты знаешь по каким принципам живет мир, и включишь логику, то до большинства вещей быстро догадаешься, даже если они скрыты под трехэтажным слоем местечкового снобизма и аббревиатур. Так вот, как я вижу, люди с такими способностями сейчас получают x1000% буста от нейросетей. А значит — в принципе в любом рабочем интеллектуальном аспекте (использовать только свой мозг уже де-факто является анахронизмом и даже несерьезно к рассмотрению) Раньше они от своих навыков скорее страдали, задерживаясь в редких ролях типа продактов или аналитиков — тяжело применить кругозор и скорость мышления в мире специалитета. Сейчас же те из них, кто отвергли свою выученную беспомощность, выходят на невероятный перфоманс. Против них играет обратный даннинг-крюгер. Если ты умный и способный, то тебе и все окружающие кажутся такими. Но правда в том, что "что тут сложного?" для тебя, на практике является невероятно сложным для 95% вокруг и никакой клод им в этом не поможет. Потому что нейронка — усилитель/резонатор способа и качества твоего мышления, сформированного десятилетиями до этого. И если это есть, то эти способности востребованы. Кратно демпингуй тех, кто делает работу по старинке. Делай в 10 раз больше и одновременно, в 10 раз быстрее. И у тебя и сейчас будут и заказчики и хлеб с маслом. Да, будет трещать башка и ты будешь ныть, что выгораешь. И будешь считать, что все вокруг несправедливо — ты же работаешь больше чем раньше, а на круг выходит столько же! Но кто тебе вообще обещал, что будет легко? Кстати, уровень протекания кукухи от нагрузки сейчас тоже — один из факторов конкуренции. Все привыкли к медовым рекам растущего рынка. На падающем задача либо сбежать, либо держаться дольше остальных и быстро-быстро шевелить для этого лапками.

Комфортный доход в 2025 Хотите, чтобы зарплата не диктовала ваш ритм жизни? Комфортный доход начинается с правильного выбора профессии. В 2025 году на лидирующих позициях — IT, финансы, продажи и технические сферы. Добавьте возможность удалённой работы на зарубеж — и ваш доход уже в евро или долларах. 💼 Подработки и инвестиции — не просто бонус, а страховка. Даже 10–20 тыс. рублей пассивного дохода в месяц снижают стресс и дают свободу выбора. Но ключ не только в размере дохода, а в том, как вы им распоряжаетесь. Даже 200 тыс. рублей в месяц не сделают жизнь комфортной, если большая часть уходит на кредиты и импульсивные траты. Финансовое благополучие строится на грамотном бюджете. 📌 Минимальные ориентиры для комфорта: • доход от 100 тыс. рублей на одного человека • минимизация обязательных расходов (аренда, кредиты) • формирование финансовой подушки — хотя бы 3–6 месячных бюджетов Фаундер | Бизнес и Стартапы

Что меняется при переходе от разработчика к тимлиду? Для разработчика переход в управление означает непривычную смену приоритетов. Можно писать меньше кода, но работать больше. Вместо собственных закрытых задач приходится отвечать за сроки, чужие ошибки, конфликты и результат всей команды. При этом одной технической экспертизы уже недостаточно. Зато и зарплатные перспективы соответствующие. По данным Хабр Карьеры, медианная зарплата лида бэкенд-разработчиков составляет 450 тысяч рублей в месяц, а ML-разработки — 503 тысячи. Но как понять, что вы готовы к такой роли, какие навыки стоит развивать и с чего начинать переход в управление? Давайте разбираться.

Когда лучше запускать бизнес Миф о том, что чем раньше начать бизнес, тем быстрее придёт успех, живёт долго. Истории Марка Цукерберга и Билла Гейтса только подкрепляют его. На деле исследования показывают: реальный успех чаще приходит к предпринимателям в 30–35 лет. К этому времени у большинства уже есть: 🎓 Высшее образование. 95% успешных предпринимателей его получили. 🤝 Необходимые связи. К 30 годам формируется полезная деловая сеть. 💼 Опыт работы. 6–15 лет в отрасли дают понимание процессов и рынка. 💰 Финансовая база. Накопления снижают риск проблем на старте. 📌 Совет: не спеши начинать бизнес слишком рано — сначала накопи опыт и подготовься. Но и не откладывай, когда всё готово к запуску! Фаундер | Бизнес и Стартапы

Дочитала «Стратегию жизни» Я эту книжку таскала с собой с июля, в отпуске слушала, потом бросала, потом возвращалась - и дочитала только сейчас. Если кто не в теме: Клейтон Кристенсен, тот самый профессор с «Дилеммой инноватора», взял свои же теории про корпорации и приложил их к человеческой жизни. Звучит как заход на мотивационную литературу, но он, к счастью, экономист, поэтому вместо «поверь в себя» там довольно неудобные выводы. Главная идея в том, что он переносит принципы стратегического мышления из бизнеса в личную жизнь и отвечает на вопрос, почему умные, талантливые, принципиальные и целостные люди вполне способны добиться огромных успехов в карьере, а в результате оказываются опустошёнными и абсолютно несчастливыми в жизни. Или, что ещё хуже, преступают закон - и тогда рушится не только личная жизнь, но и карьера заодно. Зацепили меня три вещи. Первое. Стратегия - это не то, что ты объявил, а то, куда реально уходят ресурсы. Можно сколько угодно говорить, что приоритет - команда, клиентский сервис и семья, но если посмотреть на календарь и на то, куда ушли деньги, внимание и силы за последний месяц, то выяснится настоящая стратегия. И она, как правило, совсем не та, которую ты красиво написал в плане на год. Второе. Теория маржинальных издержек. Кристенсен говорит, что компании рушатся не на больших решениях, а на маленьких: каждый раз, когда считаешь по-граничному, кажется дешевле уступить один разочек. Один раз закрыть глаза на мастера, который не выполняет стандарт. Один раз продлить гарант, потому что жалко. Один раз согласиться на условия, которые не нравятся. И в каждом отдельном случае это выглядит разумно, а в сумме - именно так и теряются принципы и деньги. В 100% случаев цена «одного раза» оказывается больше, чем ты рассчитывал. Третье. Отдача приходит в разное время, и поэтому ресурсы утекают в бизнес. Бизнес даёт обратную связь быстро: вложился - увидел выручку, сделал акцию - посчитал конверсию. А вложения в отношения, в детей, в собственное здоровье отдают через годы и очень тихо. Поэтому мозг честно выбирает то, что даёт результат сегодня, и ты абсолютно искренне откладываешь на потом то, что потом уже не наверстать. Собственно, ради этой мысли книгу и стоит читать. Отдельно там есть прекрасный кусок про аутсорсинг - как компании отдают по кусочку то, что казалось неважным, а в итоге отдают весь бизнес целиком. Рекомендую.

⭐️ Как оценивать вакансии, чтобы не пожалеть о выборе работодателя? Уже на самом первом этапе (откликах) важно отсеивать работодателей, с которыми вы явно не сработаетесь, чтобы не тратить свое время на общение с ними. И как правильно оценивать компанию по вакансии разберем на примере Продакта. 📝 Задачи: что конкретно от вас хотят? Ищите не общие слова вроде «развитие продукта», а конкретные обязанности. Например, если в задачах продакта только сбор требований и написание ТЗ, скорее всего, компания ищет delivery-менеджера. Сопоставляйте задачи с тем, куда хотите развиваться. Иначе можно получить оффер на позицию с подходящим названием, но совершенно неподходящей работой. 🧐 Полномочия: сможете ли вы влиять на результат? Кто определяет приоритеты, формирует roadmap и принимает решения? Если вы отвечаете за метрики, но не можете влиять на продукт и распределение ресурсов, добиться результата будет сложно. 🤝 Команда: у кого вы будете учиться? Изучите состав команды и уровень руководителя: сильный менеджер может ускорить ваше профессиональное развитие, слабый будет ограничивать его и вставлять вам палки в колеса. 🤩 Перспективы: что даст вам эта работа через год? Оцените, какие результаты сможете положить в резюме. Запуск продукта с нуля, выход на новые рынки или ответственность за P&L усилят вашу экспертизу. Год поддержки существующего функционала почти ничего не добавит к вашему опыту. 😎 Репутация: что говорят бывшие сотрудники? Изучите отзывы и пообщайтесь с бывшими сотрудниками компании. Ищите повторяющиеся жалобы на переработки, токсичное руководство, хаотичные приоритеты и регулярные увольнения. Также обратите внимание, не публикует ли компания одну и ту же вакансию снова и снова – это может указывать на высокую текучку.

📌 Главный принцип: оценивайте не то, насколько красиво описана вакансия, а то, какие задачи вы будете решать, какими полномочиями обладать, с кем работать и какой опыт получите.

А вы тщательно отбираете вакансии? 🔥 - да ⚡ - откликаюсь везде, потом уже присматриваюсь

Расскажу вам забавную историю. Увидел у Макса Королькова вот такой пост: Чел на реддите признался, что ему на собесе дали сложное задание, которое он понятия не имел как решать. И он сказал: "Знаете, я это уже решал...", и эйчар ему... поменяла задание! Новое оказалось для него сильно проще, он его размотал на изи и в итоге получил оффер. Мне это очень напомнило консалтинговый холивар:

Если тебе на интервью в McKinsey или BCG дали кейс, который ты уже решал - нужно ли честно сказать об этом интервьюеру?

Консенсус гласил, что да, лучше признаться. Мол, полноценный кейс на интервью - это слишком сложная штука, чтобы можно было имитировать сильное решение и не спалиться, что всё знаешь заранее. А если не скажешь и спалишься - это уже попытка читерства и автоматический отказ, а то и пожизненный бан на найм в эту компанию, занесение в эйчаровские чёрные списки и вообще гроб гроб кладбИще. К тому же, на интервью в компанию мечты все нервничают и плохо себя контролируют, а значит сыпятся и палятся ещё сильнее. Так вот, не является инвестиционной рекомендацией, но я данному консенсусу не внял. Когда я в 2017 году (капец, почти 10 лет уже прошло, охренеть) проходил отбор в консалтинг - мне на первом раунде дали кейс, который я тренировал буквально за день до этого. И я не признался. В итоге интервьюер меня пропустил (хотя потом сказал, что его слегка "напрягла моя идеальность" странно, меня она совсем не напрягает 😂), другие два раунда я тоже прошёл и в итоге приземлил оффер. После чего проработал в консалтинге почти 5 лет, сформировался там как профессионал, а потом ещё выпустил про эту индустрию несколько вирусных статей и видосов (вот, вот и вот), сделавших для имиджа консалтинга в РФ больше, чем все пиар-отделы Маккинзей вместе взятые. В общем, консенсус консенсусом, но думать лучше всегда своей головой. Обычно получается выгоднее. Такая вот история. Дизраптор

В какой-то момент обучения кажется, что в любой области – бесконечное количество тем и их никогда все не изучить. При работе же иногда возникает ощущение, что достаточно хорошо понять лишь с пару десятков фундаментальных вещей и они закроют 95% всех задач, которые вам встретятся. А многие прорывные работы – просто умное использование или расширение этих тем. Вот то, что встречается постоянно в вычислительной биологии: 🤘 Линейная регрессия. Разберитесь в этой теме и вы поймёте огромное количество статистических методов. Кроме того, линрегом можно решить удивительное количество задач и без всяких нейросетей. Ну и логистическую регрессию туда же. Чисто AGI на минималках 🤘 Principal component analysis (PCA, он же метод главных компонент). Этот придуманный 100 лет назад метод до сих пор рвёт многие foundational large scale general purpose gluten free organic модели. Не шутка 🤘 p-value. Это далеко не идеальная штука, но уж очень распространённая. Просто разберитесь один раз как она на самом деле работает и что означает, посчитайте руками на разных примерах. И вам этот мир станет сильно более понятен 🤘 Разбиение на тренировочную, валидационную и тестовую выборки. Почти в любой области вот прямо сейчас можно написать хорошую работу, найдя примеры дурацких разбиений в популярных статьях 🤘 Основные задачи машинного обучения – регрессия, классификация, representation learning, генеративный ИИ. Хотя бы что это такое, лучше – с метриками для оценки, их особенностями и недостатками 🤘 Хотя бы на пальцах (если вы не разрабатываете методы) – что такое полносвязные и свёрточные нейросети, а также трансформеры. Если вы ML-разработчик, нужно уметь написать их все руками с как можно меньшим использованием библиотек. Смотрите Карпатого для эталонных примеров 🤘 Байесовский подход. В зависимости от личных предпочтений, можно как ознакомиться с основами, так и закопаться в него на всю жизнь. Но хотя бы в общих чертах понимать надо А если вы разрабатываете новые методы машинного обучения, в дополнение к предыдущим постоянно встречаются следующие темы: 🤘 Метрики. Вы должны понимать метрики из вашей области как вашего родного брата. Если брата у вас нет, можно будет представить, что у вас он появится со странным именем Рокаук. Не берите метрики просто так из книги, курса или другой статьи. Знайте как они ведут себя на ваших данных, что они показывают, а что пропускают. Посмотрите на данные глазами и заметьте паттерны, а затем превратите их в метрику. Часто подбор правильной метрики – это как минимум пол пути к разработке нового метода 🤘 KL divergence. Просто удивительно часто встречающаяся штука 🤘 Singular Value Decomposition. Лучше разбираться вместе с PCA. Постоянно встречается в математических выводах 🤘 Неравенство Йенсена туда же. Я лично никогда не применял в работе, но в выводах читаю постоянно 🤘 Градиентные методы оптимизации. Хотя бы прочитайте раздел в книге Deep Learning и оригинальную статью по Adam, посмотрите пару лекций и напишите всё руками 🤘 Основные лосс-функции – хотя бы MSE и кросс-энтропия вам должны быть знакомы как мама родная. Если двух родителей вам мало, посмотрите ещё статью по InfoNCE 🤘 Преобразование Фурье. Не во всех областях встречается часто, но тоже очень фундаментальная вещь, которую нужно понимать Мне нравится изучать темы через применение, понимание, а затем их поломку. Сперва разберитесь, зачем что-то нужно на практике, используя как чёрный ящик. Потом поймите как это работает. И наконец найдите случаи, когда это не работает. Для относительно новых методов лучше всего начать с чтения оригинальных статей, там часто всё очень хорошо написано. Скормите это сообщение любимому чат-боту, он придумает вам подробный план Базу для этого – матан, линал – тоже, конечно, знать нужно. Заботайте эти темы, дополируйте парой практических проектов и будет вам счастье в карьере и жизни (но это не точно). И не надо думать, что учиться бессмсленно, потому что ИИ всё знает лучше. Понимание этих тем выведет ваше общение с ИИ на совсем другой уровень. И как бонус – позволит проходить собеседования Что пропустил? Пишите в комментариях! А если вы ведёте телеграм-канал, напишите такой же список по вашей области, буду рад собрать их в подборку

сидим на сессии с клиентом. ему 66, несколько лет назад он прекрасно exit-нулся, продал долю партнерам, обеспечен на несколько жизней вперед. энергия прекрасная, здоровый, спорт. но после выхода что-то посыпалось внутри и он забухал. смысл, на котором он ехал всю жизнь, вот эта мечта, внезапно перестала быть актуальной. переизобретать себя он не привык. и он все время вниманием возвращается в прошлое и вспоминает, как там было прекрасно. ровно это и затаскивает его обратно в алкоголь. ну а что сейчас? а зачем я? а кто я? а с друзьями, у которых венчурный фонд в долине, недавно говорили про наше ai-будущее. я вижу, что десятки процентов людей увольняют из компаний и этот процесс будет только убыстряться — я тут неравнодушен. один из них говорит: нам надо учить людей учиться. я думал эту мысль. она хороша лишь отчасти. человек работал с девяти до шести, потерял работу, окей, найду другой скилл, научусь, устроюсь обратно. но это смена обертки, агония перед смертью. нужен фундаментально другой шифт: научить людей быть в контакте с собой, чувствовать, где их предназначение (простите за пафос), где они горят, где они живые. но если человек всю жизнь крутился в колесе, это пиздец как сложно. а как это сделать? не маржинально расширяться, а принципиально по-другому. выйти за пределы картинки своей текущей вселенной. мы разучились мечтать. в мире kpi, грейдов и карьерных треков этот навык скорее вызывал раздражение — ну как же я окажусь вот там, когда я здесь. а, кажется, скоро для многих не останется выбора. и, возможно, совершенно неожиданным образом, ai заставит нас снова осмелеть мечтать. - а клиент ушел с сессии с мечтой. сырой, без плана, пока только на уровне идеи. но глаза горели. в 66. переизобретать себя можно только так.

Forward Deployed PM: почему за ними охотятся AI-гиганты Не успели мы привыкнуть к новой роли Product Builder, как на горизонте замаячила новая волна интереса к роли Forward Deployed Product Manager (FDPM). Разбираю, что это такое. 1. Кто такой FDPM и чем он занимается? Обычный PM сидит в офисе своей компании и отвечает за продукт вообще. FDPM десантируется прямо на сторону клиента. Он погружается в реальный операционный хаос заказчика, сидит с его сотрудниками, разбирает их инфраструктуру и отвечает за бизнес-результат конкретного аккаунта. Посадить продуктовика с ценником FDPM внутрь клиента - дорогой шаг, поэтому FDPM отправляют только в два типа аккаунтов: 1. Tier-1 Enterprise (High-LTV): клиенты с чеком $500k – $1M+ ARR, уход которых критичен для бизнеса. 2. Бета-проходцы новых AI-продуктов: когда запускается сложная модель или интеграция, а рынок еще не понимает, как внедрять софт по стандартным инструкциям. Для малого и среднего бизнеса эта модель не применяется, там работают стандартный Self-Serve и отдел CSM. 2. Что по зарплате и вакансиям * Динамика роста: на платформе The Bench число вакансий с формулировкой Forward Deployed выросло с 1 открытой позиции в январе до 170 активных ролей в 98 компаниях к концу июля. * Кто и где нанимает: основной спрос сосредоточен в США (Bay Area, Нью-Йорк, Вашингтон), Великобритании (Лондон) и европейских хабах вроде Берлина и Амстердама. Нанимают Scale AI, Salesforce, Adobe, Accenture, Cresta и Palantir. * Зарплаты: вилка базового оклада для FDPM в США варьируется от $180,000 до $250,000+ (в Scale AI на Public Sector вилка доходит до $345,000). 3. Примеры открытых вакансий Посмотреть на требования и задачи этой роли на рынке можно на листингах: Tribe AI - Forward Deployed Product Manager : транслировать сложнейшие задачи клиентов в готовые продуктовые AI-решения и вести внедрение вместе с продуктовой командой. Sela AI - Forward Deployed Product Manager: отвечать за внедрение AI-агентов под ключ, пересобирая их под то, как реально работают банковские процессы у клиентов. CruxOCM - Forward Deployed Product Manager: работать с техническими лидами заказчика, использовать AI-инструменты для прототипирования и переводить спецификацию конкретного завода в фичи бэклога. Causal Labs - Forward Deployed Product Manager: вести ключевые запускные проекты для требовательных enterprise-клиентов и замыкать кастомные решения на ядро системы. 4. Окей, открываю позицию FDPM. Как нам не скатиться в заказную разработку? Главный риск для FDPM - уйти в бесконечное пиление кастома под одного громкого заказчика. Чтобы защитить ядро платформы, используют правило триангуляции: 1. Быстрый костыль: решаем проблему конкретного клиента локальным кодом или скриптом прямо сейчас. 2. Валидация: ищем, повторяется ли эта проблема у других 3–5 клиентов платформы. 3. Экстракция в Core: если боль системная, фича уходит в бэклог основной платформы. Если она нужна только одному заказчику, то остается локальным костылем на его стороне. Источник: https://www.mindtheproduct.com/what-is-a-forward-deployed-product-manager-anyway/ @productgames

Сеть отелей, где управляющим можно стать и без стажа Традиционные японские гостиницы с горячими источниками, татами, циновками на полу и весьма скромным убранством называются рёканы. В Японии их около 45 тыс., почти все семейные. Одна из таких сетей отелей Hoshino Resorts. В 1914 году это был один горячий источник в Каруидзаве, сегодня у правнука основателя около 70 гостиниц с 5 тыс. сотрудников. Как у них с клиентским сервисом не знаю, но есть кое что примечательное в том, как он они управляют людьми: ■ Дважды в год любой сотрудник, даже без стажа, может выдвинуть себя в любого ранга руководителя, хоть в управляющего. Кандидат 25 минут защищает стратегию перед коллегами, и если всем ОК, руководство его выбирает. Каждый кандидат получает обратную связь от коллег и своего руководителя. Примерно половина проходит. ■ Уход с руководящей должности здесь тоже воспринимают спокойно - называют "периодом перезарядки", а не понижением. ■ Один сотрудник может работать на разных участках - в течение дня переходя между ресепшеном, кухней, рестораном и уборкой. ■ Гость перед заселением заполняет анкету, указывает свои предпочтения, её затем видят все сотрудники и понимают как ему угодить. Её же используют, когда гость приезжает снова. Из 15 млн гостей 30% приходят по рекомендации. В чём disrupt? Текущий СЕО прямо говорит, что решения принимает не демократически, но спорить с ним можно открыто. Как-то коуч ему посоветовал довольствоваться хотя бы 60% от ожиданий к людям, ему хватает и 30%. Для него самое важное - чтобы на работе были правильные люди и чтобы у них сохранялась мотивация - это влияет на душевное и физическое состояние сотрудников. Думается, что в компаниях, где нормально расположены к сотрудникам - и к клиентам нормальное отношение. Да и размер активов в управлении на $1,6млрд тоже о чем-то говорит. #disrupt _____ Моя книга "Зрелый бизнес" - на сайте издательства, Озон, Авито, Я.Маркете и в Лабиринте и на всех электронных площадках