Влетел в чемпионат DEFCON31 из поста

Хоть задачи и мини, но некоторые по паре дней забирают, вот пример …

🧠🤔 Описание - это часто загадка. Задания требуют насмотрености. Некоторые задачки про то, как обмануть какую-нибудь нейронку или ml модельку, заставив выдавать не то что надо!

🍕😘 Вот одна из задач по мульти-классификации, где надо сбалансировать скоры классов. То есть подаваемый текст должен быть одинаково нейтральным, негативным и позитивным 🤪.

👊😈 Чтоб выбить вот такие значения пришлось посидеть и побрутфорсить вечерочек. Для получения флага в +1 очко надо пробить 4-й знак после запятой.

🔥👍 Накидайте огней, тогда покажу свой промпт. Он вообще не очевидный 🤪😅

Выполняю обещание за огоньки. Вот вам сбалансированный текст по всем трем классами

c.d aPP bad &.d eal good!! NotstrYng fu.king bad!

🤘 Это одновременно позитивный и негативный отзыв на булочки из Битвиля 😂

😆 После того как написал пост, понял что ошибался в том, что притягивал скоры к 30%, а не 33% из-за чего мой оптимизирующий алгоритм игнорировал верную область текстов 🤬

🥳 Врываемся командой в еще одно направление - LLM.

🤖 «Хватит уже отсматривать хайп в LLM технологиях, пусть люди свои реальные продукты создают. К тому же все русские аналоги сейчас сильно отстают по качеству» - сказали мы внутри своей команды и написали новую программу курса.

💬 А главная фишка этого курса в том, что у всех студентов будут ключи с большим запасом токенов для своих экспериментов. Заходишь в курс и сразу получаешь пачку токенов. Бесшовно! Без VPN, иностранных номеров и счетов в банке. Вне курса токены бы стоили в 10 раз дороже.

🤏 Пока прогоняем курс на группе студентов тестировщиках с прошлого курса, но позже сюда тоже закину ссылку. Ждите!

🏆 Сами догадайтесь в чем тут прикол…

😶‍🌫️ А вот как мы этого добились расскажу как-нибудь отдельным постом... История длинной в год 🙂

Это скрин из документации Catboost от Яндекса с ссылкой на наш курс🥳.

Наткнулся на скрин из презы одной онлайн школы. Вот откуда люди после курсов приходят с запросами на 450к 😅

В любом случае, хорошая планка для роста!

Мне удалось оценить, сколько стоит свобода творчества при работе в IT компании.


🥶 Свобода творчества, а что это? Суть проста. Если вы работаете в очень консервативном месте, например в банке, и придумали идею попробовать что-то новое, то с большой долей вероятности вы услышите: "Звучит классно, супер тема, да, но давай как-нибудь без этого пока, сорри.".

😮 Однако если в культуре вашей компании есть свобода творчества, то расклад будет иным. Если вы занимаете свою роль, то вам доверяют, а значит будут стараться принимать ваши идеи и решения во внимание даже при плотном бэклоге задач. Люди будут двигать идею, если они видят в ней потенциал, ведь у них на это есть свобода.

Новая фича? - Ну давай выкатим!
Новое направление? - Давай, сколько денег надо?
Тебе интересна эта роль? - Забирай, если осилишь!

Сколько стоит такая свобода? Моя оценка очень грубая, но нижную границу я получил. Примерно от 200 000 рублей.

💵 Как интерпретировать? Это значит, что люди готовы уступить 200к по зп, если им предложить такую свободу на старте. И наоборот, люди готовы быть малозаметной деталькой в огромном консервативном бюрократическом механизме за минимум +200к к рыночной вилке. А если вы уже можете вольно творить в своей компании, значит вам скрыто платят еще 200к, которые вы возможно не осознаете!

🤔 Как оценил? Послушал истории провальных контр-офферов. Понаблюдал за разницей между озвучеваемыми кандидатами вилок и принимаемыми офферами. Добавил к этому знакомые мне истории с переходами в другую компанию с фактом понижения зп. И вот, оказывается элемент такой культуры вполне себе можно конвертировать в деньги.

Наконец этот выпуск на ютубе!

В августе экспериментировал с локациями для выпусков с результативными людьми индустрии. Долго подгадывая момент, удалось устретиться с известным по поступлениям на Data Science конференциях - Иваном Максимовым - автором @ml4value.

👩‍🎨 Записали живой и ламповый разговор про карьеру в ML и лидирование команд. Не все вошло выпуск, что-то решили не записывать, но все равно вышло интересно 🤫

Долго монтировали все это дело, и теперь вы можете с кайфом посмотреть.

➡️ Выпуск на ютубе

P.S. Качество звука малех поехало в этот раз, простите. Микрофон уже купил 🙃

🥳 И еще одна приятная цифра - 100 отзывов!

😱 Мы пробили 100 оценок 5 на своем курсе.

😏 Очень высокую планку задаем другим курсам на Stepik. Выдерживаем принцип нулевой терпимости к косякам на курсе!

🔥 Библиотека RAPIDS от NVIDIA cделает Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода.

Нужно прописать только это:
%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd

🤖 Их библиотека RAPIDS cuDF сама определяет, доступна GPU или CPU, и ускоряет обработку.

💪 Колаб чтоб попробовать:
🥳 Репозиторий либы:

@datafeeling

Побывал на встрече преподавателей

🤫 На сам деле это все невероятная Мария @mashkka_ds собрала компанию, чтоб отметить защиту своего PhD с таланливыми и крупными спецами в науке и IT. У скольких с фото вы бывали на лекциях?!

🍕 На фото @kantor_ai @datafeeling @cats_shredinger @reelspraktika @ppolunina

💫 И да, на фото слева тот самый Виктор Кантор, чьи курсы вы когда-то усердно ботали на Coursera и YouTube. Было?) Сейчас Виктор руководит data командой в 500+ человек в МТС.

🥳 Очень рад за Марию. Мне повезло познакомиться с ней, преподавая в Otus. Она выделялась на фоне остальных за счет своей харизмы и само-отдачи качественному обучению других. А еще у нее посты с яркими фотками) Желаю ей дальше не останавливаться на достигнутом!