Программирую бэкенд на Java, опыт 12 лет, синьор-помидор, с технической вышкой. В AI/ML никакого опыта, мало что вообще знаю об этой сфере, кроме базового представления об устройстве нейросетей.
При чтении профильных новостей складывается впечатление, что компании бросают все ресурсы на AI/ML, нанимают кучу народу разрабатывать AI и нейросети. А вот командам, занимающимся "обычным" программированием, наоборот, урезают финансирование. Постоянно пишут, что в глобальных корпорациях идут увольнения разработчиков, и что сэкономленные деньги идут на расширение AI/ML отделов и повышение там зарплат. Поправьте, если не так.
Думаете, есть смысл перекатиться из Java бэкенда - или другой похожей специализации - в разработку AI/ML? Может, кто-то уже прошёл подобный путь? Или оно того не стоит? Стрёмно просто читать про постоянные увольнения, хочется работать в стабильной и перспективной сфере. Как сейчас в AI/ML с работой и зарплатой?
С чего нужно начать? Наверное, Java не самый подходящий сейчас язык для AI/ML, нужно сначала учить Питон? Он вроде самый востребованный в этой сфере. Или на Java тоже вариант? А после что, нужна какая-то обязательная теория и математическая база? Математику уже всю забыл после универа. Какие-то ходовые AI/ML фреймворки на Питоне учить? Может, какой-то список важных для вката книг есть?
Дискасс, всем добра.
>бэкенд на Java, опыт 12 лет,
Ты поймал бога за бороду, мое увожение. Это мой обосранный дотнет никому нахуй не нужен в 2025 году, джава будет востребованна всегда.
АИ - это пузырь. Фундаментальная проблема с галлюцинациями не решена и никто не знает, как ее решать, без этого АИ - тупо помощник скрепка за дохулиард баксов. Корпорации еще пару лет поосваивают бюджеты, потом закроют все нахуй, АИ инженеры пойдут на свободную кассу.
Двачую. ОР можно не переживать а спокойно работать на Java за свои 300наносек.
Мне правда C# больше нравится, да с работой не так плохо всё. А перекатиться с дотнета в Java (или обратно) думаю займет неделю максимум.
AI/ML специализация в индустрии видится мне как хуйня для вчерашних менеджеров.
Работа максимально простая, не требующая реальных знаний, а просто постоянное движение в тренде и пиздеж с графиками для держателей стейков.
Рядовой специалист просто выдает guestimate за какую-то работу и аналитику при этом неспособен обосновать причинно-следственную связь между входными данными и результатом (ну ведь это BIG DATA а потом весы!)
При этом нюансы разработки таких продуктов почти не разглашаются даже на внутренних митапах, как будто манагеры трясутся над тем чтобы никто не раскусил что их работа - бесполезна.
>>3382862
Спасибо, аноны. Думаю, если захотеть перекатиться из дотнета в джаву, то это можно сделать за месяц - прочитать книгу по core java и книгу по spring, запустить и разобраться в примерах из книг, и всё. В обратную сторону перекатиться тоже должно быть просто.
>>3382809
>АИ - это пузырь. Фундаментальная проблема с галлюцинациями не решена и никто не знает, как ее решать, без этого АИ - тупо помощник скрепка за дохулиард баксов.
Не знаю даже, вроде руководство корпораций умеют бабло считать, если это не приносит никакой прибыли, они же должны это увидеть сразу? В чём расчёт?
>>3382899
>AI/ML специализация в индустрии видится мне как хуйня для вчерашних менеджеров.
>Работа максимально простая, не требующая реальных знаний, а просто постоянное движение в тренде и пиздеж с графиками для держателей стейков.
Я не особо знаю пока, чем занимаются AI/ML инженеры. В требованиях вакансий стоит Питон на хорошем уровне и много разных фреймворков, значит, какой-то код пишут на серьёзном уровне?
from tensorflow import gpt1488_228
model = gpt1488_228()
model.fit(x, y)
>Не знаю даже, вроде руководство корпораций умеют бабло считать, если это не приносит никакой прибыли, они же должны это увидеть сразу? В чём расчёт?
Да потому что хайп и большие ожидания. Ты чо думаешь, в руководстве какие-то сверхразумы сидят? Обычные люди, которые точно так же, как и ты, каждый день из каждого утюга слышат про выход очередной модели, которая вот-вот спроектирует варп-двигатель. Естественно, возникает большой соблазн инвестировать в эту серебряную пулю, которая нам и полы будет мыть, и годовые бонусы бустанет до небес. Опять же, перед акционерами отчитаться, что вот мол, идем в ногу со временем. Реальный выхлоп мизерный? Пох, вот щас уже вот Сэм Альтман выпустит гпт2281488, и тогда ух как заживем!
Не сомневаюсь, что сама технология останется (как и блокчейн). Проблема в том, что фундаментальные ограничения типа галлюцинирования и отсутствия детерминизма так и не решены, а значит, никаких сурьезных бизнес-процессов ей доверять не станут. Имхо, через пару лет займет свою нишу возле параши, аля всякие корпоративные базы знаний, кодогенерация и прочая некритичная мелочовка. Дропать никто ничего не станет, ибо тогда придется признать, что куча бабок была просрана на пшик - ни один манагер на такое никогда не пойдет. И естественно, кто-то все это легаси должен будет поддерживать. Весь вопрос, останутся ли к тому времени в этой сфере какие-то приличные деньги (речь не про разработчиков моделей, хотя и они под вопросом).
Вангуя копротивления местных нейрошизов:
РЯЯЯ А ВОТ ЦУКЕРБЕГ/БИЛ ГЕЙТС/ИЛОН МУСК СКАЗАЛ ШТО БОЛЬШЕ НЕ БУДУТ НАБИРАТЬ РАЗРАБОТЧИКОВ
АРЯЯЯ А ПАЧИМУ ТОГДА СОКРАЩЕНИЯ
В ковид набрали овердохера людей, чтоб поддерживать бурный рост бизниса. Ковид закончился, бурный рост остановился, кормить лишние рты денях нету, особенно на фоне роста процентных ставок по всему миру. Плюс кабанычи смекнули, что за зарплату Джона можно нанять четырех Паджитов или Мигелей, которые будут писать калопроводы такого же качества и не бухтеть из-за переработок. Массовые увольнения - это всегда очень плохой сигнал для срыночка, но увольнения под предлогом повышения производительности труда благодаря ЭЙАЙ в наше время тебе еще и цену акций приподнимут.
Помнится в эту десятилетку все роняя кал бегали со следующими технологиями что перевернутъ этот мир, а именно:
- Метавселенные
- VR - окулусы, 3d - реальность
- NFT-токены для изображений
- Блокчейны и криптоскамы
- Электрокары и авто на водороде
- Андронный коллайдер
- Квантовые компьютеры
- Материалы на основе графена
Что еще забыл ? И под каждой новостью шизики писали капслоком - "...ВСЁЁЁёёёё, бензины больше не нужны, ряяяя аватары в 3д, банки больше не нужны - теперь только крипта..." и пр., и т.д.
ИИ - это круто, нейросети действительно помогают, но вскукареки нейрошизиков уже заебали. Мне кажется будет просто плавное внедрение технологии в нашу жизнь как кгда то смартфоны заменили кнопочные телефоны.
>GPT создали 2.5 нерда. Сейчас над ИИ работаю в 100 раз больше.
Ты так говоришь, будто они первопроходцы и создали всё с нуля. Но это очевидно не так, этой темой ещё с 50х занимались сотни и сотни людей. Создатели гопоты не создали ничего фундаментально нового, чего бы не было описано например в ESL, написанной вконце 90-х и изданной ещё в 2001.
Буквально из Википедии
>В 1943 году в своей статье «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» У. Мак-Каллок и У. Питтс предложили понятие искусственной нейронной сети. В частности, ими была предложена модель искусственного нейрона.
Это сколько уже работы ведутся, без малого 100 лет?
По мне так хорошая нейронка была у ботов в игре FEAR и Halo. Там у ИИ уже тогда было "зрение" и аналитическое мышление. А скрепка на основе массива данных - ну такое себе.
Ну да, через 20 лет будет одно сплошное телевидение, лол.
>Сам сейчас занимаюсь перекатом из бэка в ИИ сферу. Хоть уже и лутаю 300к наносек. Считаю что комбинация бэкенд + ИИ будет имбой
Поделись подробностями, что именно делаешь? Какие книги читаешь? Какие фреймворки учишь?
В архитекторы вкатывайся
https://www.youtube.com/watch?v=Dmt4wVhaThw
Чтобы нейросеть что-то вразумительное высирала, нужны большие мощности. Поэтому этим могут заниматься только известные большие компании. Остальным выгоднее работают с ллм по подписке.
Архитект - это менеджер по продажам, его задача - развести заказчика на дополнительное бабло. Хорошо поставленным голосом показать красивую презентацию с UML картинками и бест практиками от лидеров рынка, вот это все. Соответственно, нужны скиллы не инженера, а барыги-ларечника.
AI и ML это просто пузырь, если это не какая-то ресерч лаба в опенаи, deepmind и прочих местах, где люди реально делают вещи. Большая часть ai/ml в России это просто обертки над чатжпт и нейронками, которые картинки рисуют. Я без шуток, свои собственные ml модели в РФ не осилили сделать, по крайней мере в области LLM уж точно. yandexgpt это полный посос, который вероятно заменят на китайский затюненый qwen под капотом.
Чтобы быть хорошим мльщиком нужно PhD иметь и математический бекграунд, постоянно читать научные статьи. ML инженеры или ML программисты - это просто мартышки, которые подкручивают параметры и особо нихуя не делают и не понимают, как это чудо работает внутри.
>нужно PhD иметь и математический бекграунд, постоянно читать научные статьи
не нужно
Вы там историю АйТи не изучаете на своих курсах? Всегда будут взлеты и падения, всегда что-то будет на хайпе, а что-то будет выходить из моды.
Если хочешь работать в топовом мировом рисерче и быть как лекун, конечно, нужно. Для рнд в фаанге и рисерче в условном яндексе - нет.
Рнд это и есть ресерч. В Яндексе мои знакомые кто реально делом занят и нейронками, все учились либо на пхд, либо в шаде. Без профильного образования все что будешь делать это пайплайны настраивать и параметры крутить. Это и есть профессия MLEng и MLOps. Просто макака, которая скрипты запускает бездумно, никакого мля там нет, это скорее обычная девопс работа с навыком примреного понимания того, что значат результаты.
>В Яндексе мои знакомые кто реально делом занят и нейронками
курьерами работают?
>Большая часть ai/ml в России это просто обертки над чатжпт и нейронками, которые картинки рисуют. Я без шуток, свои собственные ml модели в РФ не осилили сделать, по крайней мере в области LLM уж точно.
А если не а России? Есть там в AI/ML реальное дело, отличное от простого настраивания пайплайнов, кроме нескольких топовых компаний и университетов?
В континентальной Европе особо нет ничего, вне универов искать смысла нет. Есть кое-какие AI стартапы в Лондоне, в том числе основанные русскоязычными, но хз как там дела обстоят. Recraft например один из них.
>>3385143
Не, в основном делают какой-то умный поиск по картинкам и фильтрами выдачи. Но какого-то жесткого хайпа у них нет. В целом Яндекс не особо продвинутая в ML/AI компания, каких-то крутых продуктов в этой области нет.
>свои собственные ml модели в РФ не осилили сделать, по крайней мере в области LLM уж точно.
пись пись на клоуна
gigachat - его даже в открытый доступ выложили
Про альтернативы Python можно посмотреть на такие языки:
- R - второй (если не первый) язык для нейроных сетей
- Matlab - неочевидный инженерный пакет
- Delphi - На Youtube смотрел видосы одного чела, года 3 назад, он писал нейронку для распознавания картинок.
>он писал нейронку для распознавания картинок
Чел, я в универе на верилоге писал нейронку для распознавания мнистовых картинок и засовывл в плисину её, это не о чём не говорит. Это в принципе на чём угодно написать можно. Это чтобы уровень твоей экспертизы ясен стал.
>Это чтобы уровень твоей экспертизы ясен стал.
Шиз, ты где тут экспертизу увидел?
ОР спросил какой язык можно использовать и всё, ему ответил.
>Чел, я в универе на верилоге писал нейронку для распознавания мнистовых картинок и засовывл в плисину её
Верим!
>Верим
Обычная лаба в магистратуре, пусть и растянутая на полсеместра для неосиляторов специально. То что здесь сидят в основном хорошо если с 11, а то и с 9 классами образования и так понятно. Бай зе вей, скажу тебе по секрету, то это всё ещё игрушечная задача, понимание которой не даст ничего абсолютно.
>понимание которой не даст ничего абсолютно
Если ты ничего не понял, значит херовая у тебя магистратура была. Может надо было в коледж после 9-го?
>есть смысл перекатиться из Java бэкенда - или другой похожей специализации - в разработку AI/ML?
НЕТ БЛЯТЬ, СМЫСЛА НЕТ!!! Подожди ещё лет десять-двадцать, пока какой-нибудь супер ИИ не появиться, может автомобили начнут летать, курсы всё заполонят и ещё 2 миллиона вкатунов придут, чтобы конкуренция была 500 человек на место. Вот тогда будет самый смысл вкатываться!! А пока сопельки пожуй, подумай, жопу почеши, спроси у друзей, может они своё суперважное мнение скажут. Прикинь всё и взвесь 10 раз, потом вкатись.
>Тоже пытаюсь вкатываться в ЭЙАЙ и крипту.
Ну крипта это сейчас скам в основном.
А как ты пытаешься вкатываться в AI? Книжки какие-то читаешь?
Вопрос всем: тут есть кто-то, кто уже перекатился в AI из другой специализации? Пилите кулстори.
Да пока чисто подписался на каналаы в телеге и видосы смотрю, пока только поверхностно, чтоб вообще понимать что в тренде и что есть.
>Ну крипта это сейчас скам в основном.
Ну я больше про блокчейн, про смартконтракты.
Про блокчейн вот курс на курсере посмотрел, даже пытался свой на джаве сделать, но курс там платный оказался, только видосики смотреть можно и я забил пока. По смартконтрактам почитал статей всяких, оказалось их и на джаве пишут, интересно, но пока как для меня как научпоп какой-то
планирую создать резюме на С# (знания базовые)
что вообще сейчас в РФ на шарпе пишут?
В основном это backend для web? или что еще?
>бэка
какой стэк?
какие навыки в бэк нужны чтобы получать 300 к.н.с
базы данных?сети?
он прав
ИИ существует и развивается с 70-х годов точно.
и все технологии известны давно, как и математическая база,
но тогда не хватало мощностей. Сейчас мощности есть, но как не крути в машину Тюринга ты ничего сложнее условных переходов не запихнешь.
По сути рост ИИ это перелом некогда мешавшего якоря (компромисс использования памяти и скорости вычислений).
Это как переход от ламповых транзисторов к электронным.
В те времена, особенно после того как СССР высадились на марс, а тут и Штоки транзитор намутил. Ученые (не публицисты) были уверены, что в 21 веке будет жить на Марсе. Но тут пришел закон Мура.
иди нахуй шиз
ну перепутал фамилию.
ламповый транзистор, если ты не понял о чем речь, то тебе тут ИИ не поможет
Питон -- это база, но не знать питон в 2к25 году -- это как калькулятором пользоваться не уметь. Еще плюсы много где нужны.
Так что серебряная пуля -- это питон и плюсы.
>AI и ML это просто пузырь, если это не какая-то ресерч лаба в опенаи
Дебс, не пизди, если не знаешь
>Большая часть ai/ml в России это просто обертки над чатжпт и нейронками, которые картинки рисуют
Это отчасти верно только для LLM. ML LLM не ограничивается.
>Чтобы быть хорошим мльщиком нужно PhD иметь
Не нужно. Более того, даже вредно в современных условиях.
>иметь и математический бекграунд
Достаточно иметь бэкграунд в прикладной математике, ака программировании.
>ML инженеры или ML программисты - это просто мартышки, которые подкручивают параметры и особо нихуя не делают и не понимают, как это чудо работает внутри.
Это ложь. Это может быть было верно 5-7 лет назад, но в текущих реалиях все с точностью наоборот. Современный ML -- это программирование, а не математика. Математические основы ML -- это пустая область, где нет НИКАКИХ результатов. Это полный аналог теории информации. Машинное обучение -- это инженерная область, а не теоретическая.
>Ну я больше про блокчейн, про смартконтракты.
Вряд ли стоит тратить время. Ни одного реального (не скам, не спекуляции) применения нет.
Зря так думаешь, я раскопал про смартконтракты на джава, оказывается есть блокчейн, приватный типо, который активно используется в российских банках, довольно интересно
В любом случае пока очень интересно, останавливаться не планирую. Только математику всю с универа давно забыл уже, приходиться вспоминать градиенты и прочую залупу.
Как реально какой-то пет собрать у меня идей нет, с чего вообще начать и тд. Да и на какую тему делать идей нет тоже. Тянет в сторону языковых моделей или музыки (генерация или что-то такое). Так как я сам немного мамкин музыкант, есть манямечта сделать нейросетку, которая будет из готового трека партии снимать для инструментов. Но блять, мне кажется, что даже если эта задача реализуема вообще, то не в одно ебало вкатуна.
Завидую немного яндексоидам — там можно лекции шад смотреть просто так бесплатно без регистрации и мокрых писечек. У меня контора тоже там что-то такое замутила с одним универом, но мне кажется, что в России нет пока ничего, лучше шада, по крайней мере знаю уже двоих, кто закончил, и они очень крутые инженеры.
>Тоже начал вкат
Расскажи пожалуйста, как именно? Какие-то книги, статьи? Можешь что посоветовать?
>работать за соротыгу идти как-то стрёмно
мяу, хочется если перекатиться, то без потери зарплаты, но начинать карьеру в другой области с нуля с джунской зарплаты - нахрен надо.
>смежных вакансий нет — везде либо бек пиши, даже если это для мл, то самого мл не касаешься
Да, от этого реально бомбит. Полный маразм.
> Расскажи пожалуйста, как именно?
Для начала прошёл специализацию на курсере https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction, где просто поверхностно основные методы и база под ними рассматриваются. Потом креш курс гугла https://developers.google.com/machine-learning по сути повторяет, но какие-то вещи дополняет. Сейчас смотрю курс из универа, но он вроде не в открытом доступе. Планирую после этого курса тренировки по мл от Яндекса пройти, так как там какая-то практика должна быть. И дальше наверно материалы от гугла смотреть будут, может быть ещё специализацию пройду на курсере. Параллельно гуглю и разбираюсь в математике.
У меня нет чёткого плана и подборки какой-то литературы. Вообще я смотрю на объём знаний и навыков, мне кажется, что поезд ушёл. Мои знакомые вкатывались лет по 5-8 назад в это, вот тогда вообще достаточно было показать, что ты не долбоёб. У них уже охуенный опыт есть. А сейчас поди попробуй конкуренцию составить выпускникам мгу, мфти, шада и прочих, лол, когда ты дома сидел пердел в перерывах между тасками.
> перекатиться, то без потери
Я слабо себе это представляю. Даже если предположить, что средний дс получает больше среднего бека, то ты один хер не ворвёшься с ноги. Я скорее про то, что я готов на понижение зарплаты и грейда, но только чтобы на жизнь хватало, но это не про соротыгу.
> Полный маразм.
С точки зрения бизнеса никакого маразма, имеет смысл. Особенно в крупных компаниях. Спец в одной области лучше разбирается в ней, чем спец в двух областях скорее всего.
Спасибо за инфу, анон.
>>3392604
>С точки зрения бизнеса никакого маразма, имеет смысл. Особенно в крупных компаниях.
Ну это всё-таки не очень ситуация, так же, когда компания ищет человека по много месяцев, причём чтобы сразу на 99% совпадал стэк и опыт, вместо того, чтобы внутри кому-то толковому и проверенному дать пару месяцев посидеть за книгами и вкатиться в нужный стэк - было бы быстрее, дешевле, меньше риска.
> кому-то толковому и проверенному дать пару месяцев посидеть за книгами и вкатиться в нужный стэк
Это когда на безрыбье, там и рак рыба. А когда у тебя уже есть штат сосаенса, то нафига тебе вкатывать туда бекендеров, если и там, и там есть проблемы с наймом? Дсы худо-бедно сами код тоже писать могут, потом с помощью какой-то матери и бекендеров он в нормальное состояние приходит и катится на прод.
То, о чём ты говоришь, походу работало лет 5-8 назад. Не я всё равно не теряю надежды, да и интересно в этом разобраться всё равно. А то чувствую, что закис немного.
стэк дефолтный бигтеховый - голанг, базы, сисдиз термины всякие, сети ну и не помню, много всякого.
Я в универ поступил, учусь и работаю одновременно. Учусь на млщика, начинаю с базы - линал и матан, в следуюших курсах основы эмэля и нейронок. Ну а потом буду пробовать искать работу в бигтехе, пока что в планах чтобы зона ответственности касалось и бэка и нейронок одновременно. Но пока коммерческого опыта в мл нет, не могу сказать, что там вообще происходит. Если в треде есть крутые мл бигтех биг дата биг дик инженеры, пишите пж в тред, буду рад.