Что будет в ML через 3 года

📌 Заполни анкету прямо сейчас и получи чек-лист «15 самых популярных вопросов с собеседований и ответы на них» Даже сейчас ML-инженеру недостаточно просто знать Python и обучать модели в ноутбуке. А через 3 года решающими станут системное мышление, умение работать с продакшн-ML и регулярное использование LLM как инструмента разработки. В этом видео Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) рассказывает, почему роль Data Scientist меняется, какие навыки дадут реальное преимущество на рынке и как мультимодальные модели повлияют на бизнес-задачи. Если вы уже чувствуете, что «делать модельки» больше не хватает, это видео поможет понять, куда двигаться дальше и как подготовиться к изменениям заранее. Подходит: • ML‑инженерам и Data Scientists, которые выкатывают модели в прод и хотят честно измерять их влияние на бизнес. • Аналитикам данных и продуктовым аналитикам, отвечающим за A/B‑тесты, метрики и воронки. • Разработчикам рекомендательных систем, антифрода, кредитного скоринга и других ML‑сервисов. • Продуктовым и проектным менеджерам, решающим, когда и как раскатывать новые фичи и модели. • Специалистам, которые хотят перейти в Data Science/ML и прокачать понимание экспериментального дизайна в реальных продуктах. Спикер: Александр Дубейковский — ML-эксперт, экс-Яндекс, Авито, преподаватель и ментор MLinside. Наш курс «База ML» помогает войти в индустрию, получить реальный проект в портфолио и подготовиться к первому собеседованию. #ML2026...