🔥10 октября в Москве — конференция «ИИ: Наука в действии»

Sber AI Lab и Университет ИТМО собирают исследователей, инженеров и лидеров индустрии, чтобы обсудить переход от передового AI-ресерча к реальным продуктам.

🔆В программе:
🔘11 докладов от топовых исследователей из Сбера, ИТМО, МФТИ, Сколтеха, AIRI и T-Bank.
🔘Панельная дискуссия «От науки к бизнес-внедрению» с участием профессоров и топ-менеджеров ведущих AI-центров.
🔘Международный keynote спикер.

🔆Ключевые темы:
🔘Фабрики LLM-агентов, управление знаниями и мультиагентные системы для автоматизации исследований и разработки.
🔘Эффективный инференс, сжатие MoE-моделей и оптимизация контекста в RAG-системах.
🔘Надежность и оценка LLM: детекция галлюцинаций, доверие к моделям и LLM-as-Judge.
🔘Обработка банковских данных и внедрение ИИ-решений.

Зачем быть очно?
☑️Разобрать практический опыт внедрения
☑️Задать вопросы авторам исследований напрямую
☑️Нетворкинг с командами Sber AI Lab

📍Москва, Офис Сбера
📆10 октября, 11:00–18:00

➡️Программа и регистрация по ссылке!

✈@sb_ai_lab

Читать полностью…

⚡️Sber AI Lab на AAMAS 2026

4️⃣ статьи представили на демо треке AAMAS 2026 исследователи Sber AI Lab:

🎤SpeakerAICoach: A Multi-Agent Mobile Presenter Training
Мультиагентный мобильный тренер для выступлений с мультимодальной обратной связью.
Проблема: коучинг должен учитывать не только текст, но и динамику речи, жесты, взгляд, эмоции.
Подход: агенты для речи и видео анализируют фрагменты, агрегатор собирает timeline, LLM превращает данные в рекомендации.
Результат: Android-демо с объяснимой обратной связью по каждому фрагменту.
📄 PDF

🤖LightAutoDS-Tab: Multi-AutoML Agentic System for Tabular Data
Мультиагентная AutoML-система для табличных данных.
Проблема: AutoML на основе LLM гибок, но дорог и нестабилен. Классические инструменты надёжны, но хуже адаптируются.
Подход: агент выбирает между генерацией кода или использованием специализированных AutoML-инструментов в зависимости от задачи и времени на нее
Результат: преимущество над AutoKaggle и AIDE.
📄 PDF

⚙️Towards Automated Integration of Novel ML Tools Into LLM-Driven AutoML Agents
Автоматическая интеграция ML-библиотек в LLM-агентов.
Проблема: LLM-агенты ошибаются в API специализированных библиотек, особенно новых.
Подход: система извлекает структуру API, сигнатуры, примеры и строит граф для точного вызова инструментов.
Результат: фреймворк для AutoML-агентов с отслеживаемым использованием инструментов.
📄 PDF

🚒 LLM-Guided Multi-Agent Evacuation Coordination via Episodic Memory and Cognitive Task Analysis
LLM-координатор + эпизодическая память для управления эвакуацией при пожаре.
Проблема: мало данных, смена сценариев, высокая цена ошибки.
Подход: локальные политики агентов + LLM-командир. Эпизодическая память хранит похожие ситуации.
Результат: в ситуации с новым очагом пожара (которого не было в обучающих данных) доля успешно эвакуировавшихся увеличилась с 67% до 82.5% благодаря использованию эпизодической памяти..
📄 PDF

🔥 - если хотите детальный разбор любой из этих работ!

❤ @sb_ai_lab

Читать полностью…

Забыли рассказать, что наша команда в лице Дмитрия Симакова, Леонида Федосеева и Ринчина Дамдинова заняла 3 место во внутренней премии Сбера в номинации «R&D-прорыв 2025 года» 🚀🚀🚀

Команда представляла проект «Приоритезатор банковских продуктов». В нем использовалась наша библиотека градиентного бустинга Py-Boost 💡, разработанная для multi-output задач с большим числом выходов. Также над проектом работал наш бывший коллега Александр Рыжков 🤴

Читать полностью…

✈️ Сегодня на лидерборде табличных алгоритмов доминируют фунд модели, поэтому полезно посмотреть обзор на них от Димы Симакова: https://www.youtube.com/watch?v=n3Th8RThiGE

В обзоре:
🔘️️️️️️ Фундаментальные модели для табличных данных, которые решают задачи в режиме In-Context Learning. Обучение трансформеров на синтетических данных и эволюцию подходов от первых версий TabPFN до современных систем с поддержкой регрессии и расширенным контекстом.

🔘️️️️️️Перспективы использования LLM для табличных задач через сериализацию данных, а также практические аспекты: затраты памяти на инференсе и возможность интеграции этих моделей в качестве «умных» бейзлайнов в промышленную разработку.

Читать полностью…

🦙💡🔮↗🔍🤖🍃
Конкурс!

Расскажите о своём кейсе использования open-source инструментов Sber AI Lab (LightAutoML, Tsururu, Py-Boost, AutoWoE, RePlay и др) и получите подарки!

Вариант 1:
- Опубликуйте пост на Хабре/Medium или любой другой популярной площадке с рассказом об опыте использования инструментов -- получите мерч Sber AI Lab и другие подарки!
- Заполните короткую форму с описанием вашего кейса. Лучшие кейсы мы будем рады пригласить выступить на наших мероприятиях!

Вариант 2:
Если же вы не можете опубликовать ваш кейс, расскажите о нем в форме с описанием без деталей, мы будем очень благодарны :)

Будем ждать ваши отклики до 1 февраля 2026
➡️ Полный список наших инструментов на GitHub

Читать полностью…

⚡️AI Driver & RecSys: создаем будущее рекомендательных систем вместе!

Приглашаем на конференцию, где соберутся ведущие эксперты по рекомендательным системам из Sber AI Lab, AmazMe, T-банка, Lamoda , MTS и других команд.

Что ждёт участников:
🔘 Новейшие исследования и открытые датасеты
🔘 Практические кейсы
🔘 Живое общение с профессиональным сообществом

Обсудим вместе:
🔘Современные подходы к персонализации
🔘Актуальные тренды и развитие рекомендательных систем


📆 28 ноября, 10:00
📍Сбер, Кутузовский пр-т, 32

➡️Регистрация по ссылке

Читать полностью…

Товарищи фанаты и фанатки LightAutoML!

Мы очень извиняемся за вечерне-ночной пост, но тут у нас дело, не требующее отлагательств - наш друг и коллега, админ канала @dealerAI Саша Абрамов участвует в номинации "ИИ Гуру" Всероссийской премии RuCode и ему как никогда нужна поддержка всех нас 🚀

Что нужно сделать - всего 2 простых шага:
1️⃣ Перейти по ссылке https://vk.com/wall-44001716_10214
2️⃣ Найти внизу поста голосование и выбрать Сашу Абрамова среди претендентов

‼️ Голосование продлится до 5 ноября в 23:59 по МСК, так что успейте внести свой вклад в Сашину победу!

Да прибудет с нами сила LAMA-коммьюнити 🌍

Читать полностью…

Кчау, а у нас новый выпуск!

В этом выпуске разобрались с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?

Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.

– Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме?
– Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках?
– Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?

Обсуждали все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.

Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы

Читать полностью…

Стартуем через 15 минут 🚀

Ссылка для онлайн просмотра, для подключения рекомендуем Яндекс Браузер

Читать полностью…

17 июля в 17:00 пройдет обещанный разбор решения 2-го места на RecSys 2025, подключайтесь!

Читать полностью…

🔥 2 место на RecSys Challenge 🔥

Коллеги из группы RecSys нашей Лаборатории (Антон Кленицкий, Артем Фаткулин, Антон Пембек, Дарья Денисова и Леша Васильев) заняли второе место в соревновании конференции RecSys25 - RecSys Challenge.

Задача заключалась в генерации эмбеддингов на основе действий пользователей, далее поверх них обучалась нейронка организаторов, которая решала 6 даунстрим задач, 3 из которых даже не были известны. Кроме этого сложность заключалась в том, что организаторы не очень хорошо подготовили задание, поэтому соревнование регулярно продлевалось, а данные один раз заменили на новые из-за лика. В челендже приняло участие более 100 команд, 4 место заняли коллеги из RecSys группы Яндекса.

Ссылка на лидерборд: тык
Скоро будет решения 😉

Читать полностью…

💥 Привет! А ведь давно не публиковали про соревнования!

🤴🤴
31 мая на DataFest в гостях у Авито на панельную дискуссию “Мифы и правда о соревновательном ML” собрался звездный состав из мастеров и грандмастеров Kaggle (в числе них наш бывший и текущий сотрудник): Саша Рыжков, Дима Симаков, Саша Гущин, Миша Каменщиков.

Обсудили холиварные и не очень вопросы про соревнования, рассказали разные куллстори. Ссылки на видео:
🎥 YouTube
📺 VKVideo (таймкод: 2:41:47)

Читать полностью…

🔄 Обновление LightAutoML v0.4.1 в PyPI 🚀

В новой версии внедрили ряд исправлений, улучшающие стабильность и надежность библиотеки. Основные изменения:
🔘Исправление перемешивания колонок после загрузки модели: баг мог возникать при загрузке модели из файлов -- это приводило к снижению качества модели или ошибкам "IndexError: index ... is out of bounds for dimension 0 with size ...".
🔘Исправление падения с ролями NumericRole:
Ошибка "KeyError: Numeric role ...", которая возникала при использовании класса NumericRole, возникала в основном в AutoUplift (строковое задание роли работало штатно).

‼️Важно:
Первая из перечисленных проблем была критической, поэтому версия v0.4.0 будет изъята из PyPI. Настоятельно рекомендуем обновиться до версии v0.4.1. Спасибо за ваше терпение и поддержку!

Читать полностью…

📆 Последний доклад был очень интересным, и сегодня продолжим обсуждение агентов уже на панельной дискуссии в 17:00, от нашей команды снова выступает Миле. Еще можно успеть присоединиться онлайн!

👋 Кому тема интересна, рекомендуем канал Миле: там он рассказывает про свой опыт, новости ML/агентов/LLM/AutoML, добро пожаловать!

Читать полностью…

А это твой ансамбль бустингов и неройнок закусился с AutoML’м в топе лидерборда 🦙

Читать полностью…

От стажёра до Head of DS: что я узнал, изучив почти 700 карьер в Data Science 🧬

Наконец-то дождались 🗿

Чуть больше года назад вы заполнили мой зарплатный опрос. Я обещал проанализировать результаты, но 695 анкет превратились в технический долг, о котором мне регулярно напоминали в комментариях.

Сегодня я этот долг возвращаю. Кажется, даже с процентами: вместо очередной таблицы «кто сколько получает» получилось большое исследование карьер в Data Science.

Да, за прошедшее время зарплатные вилки успели сдвинуться. Но карьерные зависимости никуда не делись, поэтому статья не только о суммах, а о профессиональном росте, удовлетворённости работой и готовности её сменить.

Внутри вас ждет лонгрид, где в том числе есть ответы на пять не самых очевидных вопросов:
1️⃣ Можно ли удержать недовольного дата-сайентиста высокой зарплатой и запереть его в золотой клетке?

2️⃣ Какие навыки помогут быстрее вырасти в грейде и больше зарабатывать?

3️⃣ Одинаково ли зарабатывают мужчины и женщины с одним грейдом и опытом?

4️⃣ Что дата-сайентисты хотят сказать Head of DS, когда отвечают анонимно?

5️⃣ Как часто дата-сайентисты ******* и связано ли это с доходом и удовлетворённостью работой?

Ещё там премии стажёров, ШАД на скейтборде, зарплата CDS до 4,5 млн рублей 😳, переработки и попытка понять, где заканчивается развитие и начинается менеджмент. В анализ вошли 694 анкеты.

Спасибо «Start Career in DS», «DziS Science | Data Science», «girafe.ai», «Artificial stupidity», «LightAutoML framework» и «Борис опять»

👉 Читать на Хабре

Читать полностью…

🔥Присоединяйся к Sber AI Lab: новые проекты в EdTech, HR, агентах для бизнеса и LLM-инференсе

Работай над продуктами и исследованиями в области LLM и агентных систем.

EdTech - одно из направлений, где мы:
🔘создаём агентов для учеников и учителей,
🔘инструменты проверки заданий и генерации контента.
🔘проект сочетает LLM (RAG, агенты, fine‑tuning) с задачами OCR, document understanding и оценкой качества генераций.
⚡️расширяем команду и ищем:

➡️Senior Data Scientist / AI Researcher в команду ИИ в образовании

Что делать:
🔘разрабатывать LLM‑агентов и RAG для учебных сценариев; решать OCR и document understanding (структура учебников, обработка PDF/изображений);
🔘настраивать multi‑agent оркестрацию (LangGraph, LangChain, schema‑guided pipelines);
🔘экспериментировать с GigaChat, Gemini, Qwen и др.;
🔘проводить fine‑tuning (instruction‑tuning, adapters, LoRA, SFT);
🔘строить метрики и evaluation pipeline.
🔘Нужен: практический опыт от 3 лет в NLP/LLM/агентах.

Актуальные вакансии в других командах:

➡️LLM Engineer / Inference Engineer в команду развитие OpenSource технологий

🔘Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса.
🔘Нужен: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.

➡️Middle/Senior ML Engineer в команду GenAI для HR

🔘Строить прикладных AI-агентов для HR-направления.
🔘Нужен: практический опыт вывода в прод агентов или LLM-решений.

➡️ML Engineer в команду ИИ агенты и оптимизация

🔘Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1.
🔘Нужен: сильный Python, PyTorch, опыт с LLM и агентами.

➡️ML Engineer в команду ИИ-агенты для бизнеса

Проект: разработка ассистента руководителя для автономного решения рутинных задач.
Разрабатывать NLP и мультимодальные пайплайны, RAG-системы, создавать ИИ-агентов и мультиагентные системы.
Нужен: сильный Python, опыт в разработке агентов, понимание всех этапов вывода агентов в промышленную эксплуатацию.

📍Москва, Кутузовский проспект, гибрид.

💚Если хотите строить LLM-решения, которые реально работают в продуктах - ждём ваш отклик.

#job #вакансии
✈ @sb_ai_lab

Читать полностью…

🔥 Карьера в Sber AI Lab!

Открываем новую рубрику и рассказываем о нас и вакансиях 👇

Мы в Sber AI Lab - Центре практического ИИ
🔘Создаём технологии и продукты, решаем сложные задачи для бизнеса (LLM, мультиагентные системы, RAG, open-source)
🔘Публикуемся на AAAI/ICML/NeurIPS/KDD/RecSys и других типовых конференциях

Кого мы ищем прямо сейчас👇

🔆 Senior LLM Researcher

Придумывать новые алгоритмы, проверять гипотезы, писать статьи A*/Q1 и видеть, как идеи превращаются в продукты.
Cтек: Python, PyTorch, глубокий опыт работы с LLM (fine-tuning, RAG, агенты).

🔆 LLM Engineer / Inference Engineer

Обучать LLM на GPU-кластерах, доводить модель до продакшена, выжимать максимум из инференса в жёстких контурах.
Стек: практический опыт обучения LLM, Python от 3 лет, distributed training.

🔆ML Engineer (Middle/Senior)

Строить end-to-end AI-решения для бизнес-задач.
Стек: ML/DL (Tabular/TS или NLP), Python, PyTorch, Docker/K8s

🔆ML Engineer (NLP / Agents)

Создавать RAG-системы и мультиагентные решения.
Стек: NLP, опыт RAG и разработки агентов, Python, FastAPI, K8s, CI/CD.

📍Локация - Москва, Кутузовский проспект, гибрид

🔆Интересно работать у нас в команде- отправляй отклик

#job #вакансии
✈️ @sb_ai_lab

Читать полностью…

🔄 Обновление LightAutoML v0.4.2 в PyPI 🚀

В новой версии добавили поддержку Numpy 2+, Pandas 2+, добавили модели TabM и TabICL, Piecewise эмбеддинги для числовых признаков и пофиксили разные баги: https://github.com/sb-ai-lab/LightAutoML/releases/v.0.4.2

✉️ Если вы уже использовали LightAutoML, расскажите об этом и получите наши классные толстовки и другой мерч: /channel/lightautoml/211

Читать полностью…

📣 29 ноября проводим "Sber Conf: Open Source & AI Agents"
Много мероприятий не бывает :) В этот раз фокус на научном и индустриальном ML open source, ну и куда же сегодня без агентов!

В программе:
🔘 Доклады от экспертов Сбера, Sber AI Lab, Яндекс, Т-Банка, МТС AI, ИТМО
🔘 Панельная дискуссия: «Будущее Open Source в эпоху LLM»
🔘 Реальные кейсы и инструменты для создания AI-агентов

Среди спикеров будут сотрудники нашей команды: Ринчин расскажет про наши open source библиотеки, Миле про AutoML агентов, Азиз про открытый код в научных исследованиях.

📆 29 ноября, 11:00
📍Сбер, Кутузовский пр-т, 32

➡️Регистрация и подробности по ссылке

Читать полностью…

⚡️AI Journey 2025 началась!

Сегодня стартовала международная конференция по искусственному интеллекту AIJ.
Событие пройдёт с 19 по 21 ноября и будет включать три тематических блока: общество, бизнес и наука.

В этом году Sber AI Lab  🧬 представлена во всех активностях:
➡️Выступаем с докладами в основной программе и питч сессии:

20.11.25
🔘16:30-17:00 - Джантемир Киков workshop по теме Advanced Deep Research: превращаем поиск в исследование
🔘17:25-18:45 - Константин Егоров, Липидный профиль в мультимодальном ассиcтенте GigaDoc

21.11.25
🔘11:30-13.00 - Глеб Гусев, директор Sber AI Lab в треке Фундаментальные модели и обучение представлениям
🔘11:35-13:15 - Андрей Савченко, директор по науке в треке Агенты и Глобальная память
🔘12:35-12:44 – Петр Филоненко, ОНКО-МИС: медицинская интеллектуальная система популяционной онкопрофилактики
🔘12:55–13:05 - Иван Свиридов, 3MDBench: мультиагентый бенчмарк для оценки качества диагностики и коммуникации больших языковых моделей в телемедицине
🔘14:50–15:00 - Алексей Шестов, Омар Золоев, LLM4ES: обучение представлений пользователей из последовательностей событий с помощью Больших Языковых Моделей
🔘15:00–15:10 - Юлия Беликова, Рауф Парчиев, Эффективная оценка контекстно-зависимых ответов в больших языковых моделях с использованием мета-моделей
🔘17:50–18:00 - Алина Костромина, Tsururu: библиотека на основе Python, посвященная стратегиям прогнозирования временных рядов

➡️Представляем научные работы в постерной сессии
➡️Курируем секцию по ИИ в медицине и здравоохранении

➡️Подробная программа и трансляция на сайте. 

До встречи на конференции!

#анонс
❤ @sb_ai_lab

Читать полностью…

Big tech night в Сбере!

📆 Ночь больших технологий все ближе! 12 сентября крупные компании одновременно откроют двери офисов и расскажут как строят будущее.

🤖 Главные события big tech night в Сбере сфокусированы на LLM и агентах, но кроме докладов будет много активностей, будет интересно! Подробности здесь.

💻 Присоединиться можно как офлайн, так и онлайн. Мероприятие бесплатное, регистрируйся по ссылке!

Читать полностью…

В комментах к последним постам про логарифмирование таргета (а в комментах был материал про другие модификации и их свойства) задавались вопросы по прогнозированию временных рядов.

Ок, лучшее, что я могу посоветовать - презентация с наших совместных с ВШЭ ML-тренировок by Дмитрий Симаков, Kaggle competitions master, тимлид Sber AI Lab

Прежде чем покупать и листать большие книги -- а по рядам их написано много -- макроэкномисты и биржевые спекулянты продолжают искать философский камень -- я бы начал с этой презентации -- максимум практики и опыта в одном месте.

Читать полностью…

Наука + бизнес = идеальный мэтч в ИИ ❤️

Наука помогает понять, как всё работает, и находит новые решения. А бизнес даёт ресурсы, чтобы эти решения стали реальностью.

Но это если кратко и в теории. Реальные кейсы такой синергии и возможности для молодых исследователей обсудим на паблик-толке 17 июля в нашем офисе на Лесной и онлайн.

Вместе с Иваном Оселедцем, генеральным директором Института ИИ AIRI и Андреем Рыбинцевым, старшим директором по ИИ Авито разберём:

☑️что такое RnD в компании, и как это работает;
☑️может ли бизнес без фундаментальных исследований и могут ли они приносить прибыль;
☑️какие новые задачи появятся у учёных в эпоху ИИ;
☑️как не ошибиться в выборе — научной карьере или развитии в бизнесе.

Встреча будет особенно полезна начинающим исследователям и тем, кто хочет развиваться в RnD. Зарегистрироваться можно тут*.

*Количество мест на встречу ограничено, поэтому рекомендуем не откладывать. Также внимательно заполняйте форму: приглашение участникам будем рассылать исходя из темы паблик-толка.

#ds

Читать полностью…

Кстати, у коллег есть курс по рексистемам и библиотека RePlay для работы с ними. Вперед перенимать опыт! 🚀🚀🚀

Читать полностью…

Наконец-то выложили запись разговора с Сашей Рыжкова -- уникальным 4x Kaggle GM
Мой первый опыт в роли интервьера)

Ниже анонс от коллег:

Что ждет AutoML и как побеждать на Kaggle? 🔥

На недавней конференции MTS True Tech Day состоялось крутое интервью, которое нельзя пропустить! Никита Зелинский (CDS MTS) пообщался с Александром Рыжковым — ex-руководителем LightAutoML, а ныне Avito R&D unit lead.

Обсудили самое мясо:
🏆 Победа на Kaggle AutoML Grand Prix 2024: инсайты и стратегии от победителя.
🚀 Будущее AutoML: куда движется индустрия и какие тренды нас ждут?
🤖 AI-агенты: как они уже меняют нашу работу и жизнь.

Получился концентрированный разговор о передовых технологиях и практическом опыте. Очень рекомендуем к просмотру!

▶️ Смотреть запись интервью: тыц

Читать полностью…

👋Привет! Выкладываем видеозапись выступления Саши Рыжкова на ФКН ВШЭ про LightAutoML 🦙
https://www.youtube.com/watch?v=-1JL8h-SM50

Читать полностью…

📆 Также вчера Александр Рыжков выступил на митапе у ОТП банка с рассказом про open-source и развитие LightAutoML -- видеозапись прилагается в комментариях 😉

💔 Увидели пасхалку в посте ОТП? 💔

Читать полностью…

📺📺📺
Привет! Помимо работы над LightAutoML, мы занимаемся и следим за многими другими темами в области ML.

Завтра сотрудник нашей команды Миле Митрович выступит на научном семинаре с обзорным докладом на тему агентов, ждем вас онлайн!

Читать полностью…

💸 Сколько ты зарабатываешь на Data Science?

👉 Пройди опрос сейчас, не откладывай на потом❗️

🤔 Вы можете примерно оценить вилку на вашей позиции благодаря вакансиям из каналов, где они публикуются. Тем не менее вилки довольно широкие и одни работодатели недоплачивают или платят строго по низу вилки, другие наоборот переплачивают и выходят за ее пределы. Вам в свою очередь нужно на собеседовании или при повышении назвать одно число, ровно столько вам будет платить довольно продолжительный период времени.

📊 Запускаю опрос, который в будущем поможет подписчикам сопоставить свой набор навыков с рынком труда. Прошу вас ответить на вопросы про ваш опыт, текущую роль в компании, ваш уровень удовлетворенности и планы на будущее. Чем прозрачнее будет рынок труда, тем выгоднее будет обоим сторонам, ведь дата сайентисты не будут смотреть в лес рынка труда.

🔖 Результаты опроса буду порционно публиковать в канале Нескучный Data Science @not_boring_ds.

😉 классические вопросы с популярных интервью тоже включены)

P.S. при публикации статистики дам ссылки на каналы поддержавшие опрос.

Читать полностью…