В понедельник, 13 апреля в 8:00 (МСК) проведём совместный эфир с Яной Тимохиной.

Поговорим на ооочень важную тему👇

🔥Выгорание: как распознать вовремя и не сгореть

Обсудим:
— Что такое выгорание на самом деле
— Личный опыт Димы Аношина (как это ощущается изнутри)
— Основные симптомы, которые многие игнорируют
— Причины: почему это происходит даже у «успешных»
— Стадии выгорания — как не довести до крайности
— Как отличить выгорание от усталости или депрессии
— Что делать, чтобы помочь себе и восстановиться

Вам точно на эфир, если вы:
— чувствуете усталость, которая не проходит
— теряете интерес к работе или жизни
— много делаете, но не чувствуете отдачи

Про Яну:
— Бизнес-психолог
— Сертифицированный коуч
— Карьерный консультант
— Еx-HR в международной компании

📍Эфир пройдет в ZOOM
⏱ Продолжительность: ~1 час

Ссылка на Zoom:
https://us06web.zoom.us/j/87588523656?pwd=5xnE1Cp6Uwad4j8dcoDIIjH60qhAZg.1

Идентификатор конференции: 875 8852 3656
Код доступа: 581962

Пишите ваши вопросы в комментариях 🙂

До встречи!

Сылка https://calendar.app.google/Tuhj6ZCRtKgEPKi9A чтобы добавить в календарь

Кто не приходил в зум, многое пропустил🫣🤯
Давайте продолжим в meet

Update: ссылку убрал.

21 апреля пройдет митап «Лаборатория решений DataLens» — офлайн-встреча про BI и аналитику данных

📍 Москва, Loft Hall (Avantage)
🕓 Сбор с 16:30, старт в 17:00

Формат: бизнес-команды заранее поделились своими задачи, а эксперты из p Навикон, КОРУС Консалтинг, Смарт-Аналитикс и SQEEL реализовали решения на базе BI. На встрече покажут, как именно они это сделали — от источников данных до финальных дашбордов. Кейсы собрали разнообразные: из ритейла, финансов, госсектора и фармы.

Также — доклад команды DataLens о развитии платформы, Q&A по техническим деталям и нетворк.

Для кого: data engineers, analytics engineers, BI-разработчики и лиды, отвечающие за инфраструктуру данных.

🔗 Регистрация по ссылке.

Андрей Карпатый разделяет пользователей на 2 группы

Первая проблема, на мой взгляд, — это актуальность и уровень использования. Думаю, многие попробовали бесплатный тариф ChatGPT где-то в прошлом году и позволили этому опыту слишком сильно повлиять на их взгляды на ИИ. Это группа людей, которые смеются над различными причудами моделей, галлюцинациями и т. д. Да, я тоже видел вирусные видео, где расширенный голосовой режим OpenAI тупит на простых вопросах вроде «мне лучше доехать до автомойки или дойти пешком». Дело в том, что эти бесплатные и устаревшие/снятые с поддержки модели не отражают возможностей новейшего поколения передовых агентных моделей этого года — в особенности OpenAI Codex и Claude Code.

Но это подводит меня ко второй проблеме. Даже если люди платят 200 долларов в месяц за использование передовых моделей, многие из их возможностей относительно «точечны» в узкотехнических областях. Типичные запросы — поиск, написание текстов, советы и т. п. — это не те области, в которых произошли наиболее заметные и драматические скачки в возможностях. Отчасти это связано с техническими особенностями обучения с подкреплением и использованием верифицируемых наград. Но отчасти и потому, что эти сценарии использования недостаточно приоритизированы компаниями в их гонке за улучшениями, поскольку не приносят столько денег. Золотые жилы находятся в другом месте, и фокус внимания смещается туда.

Это подводит меня ко второй группе людей, которые одновременно 1) платят за и используют передовые агентные модели (OpenAI Codex / Claude Code) и 2) делают это профессионально в технических областях — программировании, математике и исследованиях. Именно эта группа людей в наибольшей степени подвержена «ИИ-психозу», потому что недавние улучшения в этих областях в этом году были просто ошеломляющими. Когда вы даёте одной из этих моделей доступ к терминалу, вы можете наблюдать, как она разбирается с задачами программирования, на которые обычно ушли бы дни или недели работы. Именно эта вторая группа людей придаёт гораздо большее значение возможностям моделей, их темпу роста и различным последствиям в сфере кибербезопасности.

TLDR: Люди из этих двух групп просто говорят на разных языках. Это действительно одновременно так: бесплатный и, думаю, слегка заброшенный (?) «Расширенный голосовой режим» OpenAI будет тупить на самых глупых вопросах в вашем Instagram Reels — и в то же самое время платный Codex от OpenAI высшего уровня будет час за часом методично переструктурировать целую кодовую базу или находить и эксплуатировать уязвимости в компьютерных системах. Это действительно работает и сделало драматический скачок благодаря двум свойствам: 1) эти области предлагают явные функции вознаграждения, которые поддаются верификации, а значит, хорошо поддаются обучению с подкреплением (например, пройдены ли юнит-тесты — да или нет, в отличие от написания текстов, качество которых гораздо сложнее оценить объективно), но также 2) они значительно ценнее в B2B-сегменте, а значит, наибольшая часть команды сосредоточена на их улучшении. Вот где мы сейчас находимся.

Я так же замечаю это особенность про два типа пользователей. Первая группа - их большинство. Они не сильно используют AI, ведь он тупой. Вторая группа сидит на Claude Code с тарифом за 200$ в месяц и им мало токенов.

Про результат и перспективы каждой из групп можете догадаться сами.

Только сегодня встречался с боссами большой публичной американской компании. Они всем дали Claude Code и никто его не использует, они не понимают, что делать и как.

И так везде.

Я предложил им нагрузить работой всех так, что без AI они просто не вытянут.

Мы согласились, что все кто не хочет меняться и использовать AI в работе буду уволены.

И в подтверждение этому, на прошлой неделе другая публичная американская компания уволила куча людей, включая две команда дата инженеров. Почему? AI оптимизация.

Модель вашей жизни

Иван Крутко сделал хорошее интервью.

Важная мысль -- мы не объекты, мы субъекты своей жизни.
Плохо получится само, над хорошим надо работать.

Я искренне поделился своими мыслями

О предпринимательстве и бизнесе. Как предпринимателям проверять жизнеспособность своих идей? Стоит ли давать второй шанс убыточным проектам? Что делает проекты успешными — интуиция или удача?

Об инвестициях. И здесь не только про финансы. Регулярный спорт и тренировки — это тоже инвестиции в свою энергию, здоровье и дисциплину, которые прямо влияют на продуктивность.

О жизни в релокации, хобби и планах на будущее.

https://www.youtube.com/watch?v=w-gRLhyNfz4

Дата-инженер, пора на прокачку

Если хотите в 2026 не просто “поддерживать пайплайны”, а лучше понимать архитектуру, ускорять разработку и принимать более сильные технические решения — регистрируйтесь на серию вебинаров от команды Дата-сервисов VK Tech.

🦾 В одной серии — сразу 3 практических вебинара:
20 апреля — ClickHouse в 2026: сценарии, сильные стороны, лучшие практики
20 мая — Наш опыт построения Lakehouse: ошибки и выводы 2025
10 июня — Вайбкодинг в data engineering: как ускоряться, не ломая прод

🏆 Кому будет полезно:
Дата-инженерам, senior-аналитикам, архитекторам данных, руководителям дата-платформ и всем, кто строит или развивает контур аналитики, BI и ML.

💪 В чем можно прокачаться:
— понять, где ClickHouse реально силен, а где его не стоит ставить “по умолчанию”
— разобраться, как грамотно использовать ClickHouse в DWH и Lakehouse-архитектуре
— увидеть типовые ошибки при построении Lakehouse и не повторять их у себя
— лучше понять связку S3 + Iceberg + Trino / Spark / ClickHouse
— разобраться, где ИИ помогает в data engineering, а где создает риск для качества и прода
— ускорить разработку SQL, ETL/ELT и витрин без потери контроля

💸💸💸 Дополнительный мотив зарегистрироваться:
Получить бонусные рубли для тестирования ClickHouse и Lakehouse в VK Cloud.

📢 Спикер:
Алексей Белозерский, руководитель профессионального сервиса VK Data Platform, VK Tech.

Ведет Telegram-канал «Архитектор Данных» — там про архитектуру данных, внедрение ИИ, аналитику. Подписаться на канал Алексея.

✍️ Зарегистрироваться на вебинары:

ClickHouse

Lakehouse

Вайбкодинг

Подписаться, чтобы не пропускать новые материалы и анонсы:
👉 Данные на стероидах — Telegram-канал команды Дата сервисы VK Tech о практиках и подходах для извлечения максимальной пользы из работы с данными. Подписаться на канал.