Валерий Бабушкин об уходе из , книге и будущем LLM | Интервью |
Учитесь Data Science с нами:
Возвращаем легендарные, но нерегулярные интервью karpovꓸcourses! Так сложилось, что раз в год мы берем интервью у Валерия Бабушкина, где узнаем последние новости из мира Data Science и его карьерного пути. А вы знали, что теперь он не просто соавтор как минимум трёх наших курсов и уже бывший VP of DS в Blockchainꓸcom, но ещё и «писатель, философ и старший главный начальник»? Мы тоже не знали, пока не посмотрели выпуск.
Сооснователь karpovꓸcourses Михаил Серёгин встретился с Валерием Бабушкиным, чтобы обсудить всё самое интересное:
● новое место работы;
● причины ухода из Blockchainꓸcom;
● работу над книгой про ML System Design;
● перспективы применения LLM.
Linkedin Валерия:
Книга In Machine Learning System Design: With end-to-end examples:
0:00 Нарезка избранных моментов
1:10 Что здесь происходит?
1:30 Почему Париж — идеальное место для встречи?
3:58 Сильные пацаны и инвестиции
8:00 Будущее — за LLM
10:33 Сокращения в Twitter и рост Facebook
12:42 Apple и Facebook — гении?
16:00 Прекрасная мета-Россия будущего
18:20 Предчувствие о Web 3.0
20:07 Почему Валерий ушёл из ?
26:40 Всё, что вы хотели знать о книге Валерия Бабушкина
41:43 Насколько книга — финансово выгодное мероприятие?
42:53 Что даёт книга?
44:26 Интервью в новую компанию
47:10 Сфера ответственности и новая должность Валерия
49:30 Подробнее о компании
50:50 Париж vs. Лондон
51:40 Интервью в качалке
53:30 Ещё о новой работе
54:24 Кто важнее — старший или главный начальник?
57:46 Наименее перспективное применение LLM
1:00:55 Когда Валерий соберётся делать что-то своё?
1:02:35 Что именно можно назвать AI?
1:06:50 Artificial general intelligence
1:09:58 Когда закончится технологический скачок?
1:12:15 ChatGPT и написание книги
1:13:05 Языковые модели для работы в и на новом месте
1:14:34 Самое перспективное применение LLM
1:21:28 Этическая сторона AI
1:30:14 Планы на ближайшие 10-15 лет
1:33:10 Заканчиваем на хорошей ноте
*Организация Meta и её продукты признаны экстремистскими и запрещены на территории Российской Федерации.
1 view
4211
1734
4 years ago 00:13:06 346
Цифровизация компаний: разрушители мифов | Валерий Бабушкин | TEDxStPetersburg
3 years ago 00:47:18 84
Интервью по компетенциям | Валерий Бабушкин |
3 years ago 00:05:59 81
Зачем нужен курс Hard ML? Валерий Бабушкин
2 years ago 00:43:18 46
Валерий Бабушкин | Метрики: от офлайна до иерархии
3 years ago 01:06:26 130
Валерий Бабушкин: зачем и куда ушёл из Facebook?
4 years ago 00:46:35 19
Валерий Бабушкин - о работе в Facebook и трендах Data Science
5 years ago 00:47:21 77
Валерий Бабушкин. Машинное обучение - будущее наступило
2 years ago 01:04:50 689
Интервью по компетенциям | Выпуск 2 | Валерий Бабушкин |
3 years ago 01:37:16 48
Валерий Бабушкин - Data Science, карьерный путь, спорт и образование
5 years ago 00:17:37 11
Почему вы никогда не найдете Дата Саентиста – Валерий Бабушкин
2 years ago 00:49:27 61
Интервью по компетенциям | Выпуск 3 | Валерий Бабушкин |
7 years ago 01:19:59 48
“Машинное обучение — профессия будущего“, Валерий Бабушкин
7 years ago 00:26:43 62
Валерий Бабушкин - Поведенческая кластеризация пользователей Яндекс.Советник
3 years ago 00:50:21 34
ДЛЯ КОГО ML РОЛИ И КАКИЕ ВООБЩЕ ПОДРОЛИ / Валерий Бабушкин
11 years ago 00:07:00 39
9 16 Виталий Пуканов и Валерий Бабушкин
4 years ago 00:05:34 141
Валерий Бабушкин о разнице зарплат аналитиков в России и за рубежом
2 years ago 00:19:46 8
Скориков Сергей, Чеснок Валерий, Бабушкин Владимир
2 years ago 00:04:19 102
Зачем нужен Симулятор ML-инженера? | Валерий Бабушкин |
6 years ago 00:18:23 97
075. Карьера в data science: типичные ошибки на собеседовании – Валерий Бабушкин
2 years ago 00:13:44 10
10 вопросов про A/B-тесты | Часть 2 | Валерий Бабушкин |
5 years ago 00:55:21 36
- Валерий Бабушкин - Ошибки при построении Data Science проекта и как их избежать
5 years ago 00:25:57 38
От новичка к мастеру, от хемометриста к Head of DS — Валерий Бабушкин
1 year ago 01:28:44 1
Продакт аналитикс и Валерий Бабушкин
3 years ago 01:01:01 89
Валерий Бабушкин: Про развитие в Data Science в России и не только.