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!

Успех и фейл в течении одних суток

🤪 Со вчерашнего утра API от openai перестало работать в РФ, как следствие, наша киллер фича для LLM курса в виде своей прослойки для выдачи ключей - отвалилась.

😳 Сначала мы испугались, что в РФ ключи для chatGPT перестали работать, но не отчаялись и на морально-волевых мигрировали все сервисы на резервный сервер вне России.

😉 Баг стал фичей - потому что ключи от API для прохождения нашего курса продолжили работать в отличии от официальных внутри России 👍

😈🔗 но угадайте, что произошло дальше ...

Про фейл ...

🕊 Не успели мы вдоволь нарадоваться прошлым успехом, как прилетел еще один черный лебедь.

🦜🔗 LangChain так сильно обновился, что все ноуты и видосы поехали и превратились в урну легаси, ну и сервис-прослойка следом пошла на дно ... Надо быстро все переписывать...

🤬 Тут уже придется нам снова попотеть и перезаписать серию видосов, которые уже даже смонтировали. Бедные мои выходные(

🐲 В общем, будте осторожны, когда запускаете что-то связанное с хайповым новьём

🤫 Теперь это называется LangChain Expression Language (LCEL)

💪 Теперь там свой язык для пайплайнов. И ещё много плюшек ввели, прикольно конечно...

Теперь так:
runnable = prompt | model | StrOutputParser()

Вместо:
chain = LLMChain(llm=model, prompt=prompt, output_parser=StrOutputParser())