У нас вы можете посмотреть бесплатно Что изменилось для ML-специалистов с приходом LLM или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Анкета предзаписи: https://vk.cc/cO375f Курс «База ML»: https://clck.ru/3Q7B5f Курс «ML в бизнесе»: https://clck.ru/3Q7B5f Telegram MLinside: https://t.me/+xPCRRLylQh5lMmI6 Готовы ли вы к новой роли – не просто строителя моделей, а архитектора AI-систем? В этом видео, наш спикер Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) рассказывает: • почему классические ML-скиллы уже не дают преимущества • какие навыки нужны ML-инженеру в эпоху LLM • как ChatGPT влияет на ежедневную работу и ускоряет решения • какие задачи становятся ключевыми: от архитектуры данных до RAC и внедрения LLM в продукт Если вы работаете в ML или собираетесь войти в профессию, это видео поможет понять, куда движется индустрия и какие навыки будут решающими в ближайшие годы. Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #машинноеобучение #datascience #mlinside #карьера #ML2026 Если вам понравилось видео — поставьте лайк и подпишитесь на канал MLinside. Здесь выходят честные видео о рынке IT, карьере в ML и машинном обучении без лишней воды. Таймкоды: 00:00 — введение: о чем это видео 00:30 – как было раньше и что изменилось 2:20 – про новые навыки 2:31 – первый навык: Prompt Engineering 4:59 – второй навык: внедрять RAG-системы 5:39 – третий навык: файнтюнинг и оптимизация 7:02 – как изменились ML-задачи с приходом LLM 8:22 – про новые области задач 8:49 – про одно из самых заметных изменений 11:38 – Слово от Виктора Кантора 13:01 – про снижение порога входа в ML 13:29 – про работу в бигтехе 14:26 – Заключение