У меня начался отпуск, прошло 2.5 года, как я работаю на обычной работе по найму. До этого я около 7 лет был фрилансером, а в начале этого пути запустил пару успешных собственных проектов (и пару десятков неуспешных, которые, собственно, высосали все заработанные деньги).
Некоторые разработчики хотят уйти из найма во фриланс. Кажется, что личного времени становится больше, максимально гибкий график, работай себе с берега моря. У меня обратный опыт — добровольный переход с фриланса на найм, и опыт скорее положительный.
Что стало хуже:
1. Спонтанные мероприятия теперь почти недоступны. В середине рабочего дня не поедешь к друзьям играть в настолки.
2. Как ни крути, но 30 дней отпуска в год — это прямо очень очень мало. Его неизбежно приходится разбивать на части, и каждая из этих частей очень маленькая — в длинное путешествие не съездить, собственный проект не замутить, с кучей накопившихся бытовых дел не разобраться.
3. На фрилансе ты можешь не брать заказы, которые содержат большую долю скучной для тебя работы. В найме же ты обязан брать задачи, даже если они на 80% состоят из какого-нибудь рефакторинга или написания документации.
Что стало лучше:
1. Денег стало больше. Зарплата заметно выше моего среднего дохода с фриланс-заказов. Я сильный прогер, но тратить время и внимание на поиск клиентов и заказов мне всегда было тяжело. Сейчас я конвертирую своё время в деньги эффективнее, потому что занимаюсь только разработкой и руководством другими разработчиками.
2. У меня появились выходные. Я могу не работать в выходные, и это удивительное чувство. На фрилансе формально ты можешь работать когда хочешь, но по факту хоть чуть-чуть работаешь каждый день, потому что висит очередной заказ с дедлайном. Сейчас я со спокойной совестью все выходные занимаюсь исключительно своими делами.
3. У меня пропала нервозность по поводу того, что я ещё что-то не доделал и не успею вовремя, если сейчас не сяду. Рабочий график распределяется как раз на комфортный уровень загрузки.
4. Я перестал работать по ночам, и в целом у меня нормализовался режим дня. Будучи фрилансером, я мог вставать в обед, потом сидеть до утра, и из-за этого снова долго спать. Это могло длиться месяцами. Сейчас каждое утро дейли, рабочий день начинается в одно и то же время, поэтому график у меня нормальный.
5. За 2.5 года работы в компании я прокачался в программерских скиллах как за 7 лет фриланса. Потому что на фрилансе ты плюс минус делаешь всё уже знакомым тебе способом. А вот при работе в компании есть другие разработчики, которые знают что-то, чего не знаешь ты. И есть кодревью, это очень полезная штука, причем, полезно и самому проводить, и чтобы тебе проводили.
#dev#life
⚡️HF Learn: 11 бесплатных курсов по ИИ от HuggingFace.
В преддверии новогодних праздников платформа подготовила набор обучающих материалов по основным направлениям ИИ:
🟢LLM Course - познакомит с большими языковыми моделями и обработкой естественного языка с использованием библиотек экосистемы HF: Transformers, Datasets, Tokenizers и Accelerate.
🟢Robotics Course - проведет вас от классической робототехники к современным подходам, основанным на ML.
🟢Model Context Protocol Course - курс, созданный в партнерстве с Anthropic , научит пониманию, использованию и созданию приложений с помощью MCP.
🟢Smol-course - самый всеобъемлющий (и самый короткий) трек по тонкой настройке языковых моделей.
🟢AI Agents Course - научит разбираться и использовать самую топовую тему на сегодняшний день: создание и применение агентов ИИ.
🟢Deep RL Course - курс по самой интересной теме в области ИИ: глубокому обучению с подкреплением.
🟢Computer Vision Course - подробный разбор компьютерного зрения, созданный сообществом HF, состоящий из теории, практических занятий и увлекательных заданий.
🟢Audio Сourse - научит вас использовать Transformers для обработки звука. Вы получите представление о специфике работы с аудиоданными, изучите различные архитектуры Transformers и обучите собственные модели.
🟢ML for Games Course - узнаете как интегрировать модели ИИ в процессы разработки игр и создавать уникальные игровые впечатления.
🟢Diffusion Course - полномасштабный источник знаний и навыков по диффузии. Теория и практика: от изучения библиотеки Diffusers до создания конвейеров обработки данных.
🟢ML for 3D Course - авторский набор обучающих материалов по использованию машинного обучения в 3D от Дилана Эберта (IndividualKex) - разработчика по 3D-графике HuggingFace.
Сохраните на праздники, в этом году они длинные
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#HuggingFace
🔥 Hugging Face снова выкатили полезные материалы.
Вышел бесплатный плейбук о том, как изнутри строят SOTA-модели.
Без общих слов - только реальные решения и нюансы, которые обычно скрыты внутри исследовательских команд.
Это полноценный мастеркласс на 214 страниц для тех, кто хочет понимать, как устроены современные LLM.
Что внутри:
• Логика построения модели: зачем → что → как
• Как разработчики берут модель и по частям включают/выключают компоненты (или меняют их)
• Архитектура: ключевые выборы и trade-offs
• Искусство подбора и очистки данных
• Как проходит обучение моделей
• Пост-тренинг и RLHF в 2025
• Инфраструктура больших моделей
По первым страницам - уровень деталей как в Ultra-scale playbook.
Ссылка: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/smol-training-playbook#designing-the-model-architecture
@ai_machinelearning_big_data
#AI#LLM#MachineLearning#HuggingFace
#ML#NLP#LLM#RL#remote#huggingface
Компания: High Sky;
Позиция: Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Вилка: от 8000$ до 15000$;
Формат: удаленная работа;
Занятость: full-time;
Опыт: от 6 лет.
Мы - динамично развивающийся стартап, решающий различные задачи AI в соревновательном формате: генерация текста, аудио и видео, обогащение данных, предиктивная аналитика. Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения
Находимся в поиске Senior LLM-Engineer для решения задачи SWE
Чем предстоит заниматься:
- Главная задача - разработать агента для решения SWE задач
- обучение LLM
- написание кода агента, запускаемого в sandbox
- fine-tuning LLM
- Построение пайплайнов валидации и оценки моделей и агентов
- Сбор, очищение данных
- Выбор архитектур и pre-trained моделей
- Объединение моделей и адаптеров
Требования к кандидату:
- Опыт обучения LLM (fine-tuning / pre-training) от 2 лет
- Опыт применения различных методов обучения LLM
- Опыт с различными pre-trained моделями
- Опыт работы с экосистемой huggingface: transformers, datasets, peft, trl
- Хорошее понимание теоретической базы
NLP, transformers, LLM. Понимание всех циклов предобучения и файнтюнинга, RL, classic ML
- Опыт коммерческой разработки с нуля
- Опыт работы от 6 лет
- Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики;
Будет плюсом:
- Опыт решения задачи SWE-bench
- Научные исследования по Computer Science
- Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах
- ШАД / Школа 21
Что мы предлагаем:
- Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени;
- Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации;
- Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте;
- Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость;
- Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»;
- Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа без привязке к стране.
Для отклика пишите@perovvaa📩
🤖 Reachy Mini — первый доступный робот от Hugging face
Reachy Mini — это выразительный и полностью open-source робот, созданный для взаимодействия с человеком, коммуникации и экспериментов с ИИ.
🧠 Что делает его особенным?
- Все ПО открыто и написано на Python, а скоро будет достнуо — и на JavaScript и Scratch
- Базовая версия стоит $299, еще доступна wireless-версия за $449
- Открытая архитектура и SDK — идеален для экспериментов с LLM, аудио- и визуальными агентами
С ним можно разрабатывать, тестировать, запускать и делиться реальными ИИ-приложениями — на базе современных LLM-моделей.
Технические характеристики
- Высота: 28 см, в режиме сна — 23 см
- Ширина: 16 см, вес: 1.5 кг
- Поставляется в виде конструктора:
- Lite-версия — базовый функционал
- Полноценная версия — автономная версия с Raspberry 5 внутри, встроенным питанием, Wi‑Fi, микрофонами и камерой
🎤 Датчики и интерфейсы
- Микрофоны: Lite — 2, Wireless — 4 встроенных микрофонов
hyper.ai
- Камера: широкоугольная фронтальная камера (в wireless-версии)
- Акселерометр: встроен в Wireless-версию
🔗 Подробнее: http://hf.co/blog/reachy-mini
@ai_machinelearning_big_data
#huggingface#Reachy#opensource#Python
🎥 Новинка от ByteDance: модель Video-As-Prompt Wan2.1-14B
ByteDance выпустила модель Wan2.1-14B, специализирующуюся на задаче *video-as-prompt*, то есть использование видео или комбинации изображений и текста как входных данных для генерации нового видео.
- Работает в режимах «видео → видео» или «изображения/текст → видео».
- 14 млрд параметров — высокая детализация, плавная динамика, реалистичные движения.
- Использует исходное видео как шаблон стиля и композиции.
⚠️ Что стоит учитывать
- Модель требует мощных GPU и большого объёма памяти.
- Качество результата зависит от сложности запроса и длины видео.
🟠Github: https://github.com/bytedance/Video-As-Prompt
🟠HF: https://huggingface.co/ByteDance/Video-As-Prompt-Wan2.1-14B
@ai_machinelearning_big_data
#AI#VideoGeneration#ByteDance#Wan2#HuggingFace
🤗Кто реально двигает open-source ИИ: анализ топ-50 самых скачиваемых моделей на Hugging Face
Исследование показывает, какие организации и типы моделей определяют экосистему открытых моделей.
🔥Главное:
📦Топ-50 - это всего 3.4% всех моделей на Hugging Face, но именно они собирают более 80% из 45 миллиардов скачиваний.
Подавляющее большинство активности сосредоточено вокруг небольшой группы лидеров -
именно эти модели формируют лицо всего open-source ИИ.
📉Размер имеет значение (и чем меньше — тем лучше):
- 92.5% загрузок — модели < 1B параметров
- 86.3% — < 500M
- 70% — < 200M
- 40% — < 100M
Очевидны выводы: в open-source побеждают малые и лёгкие модели, пригодные для локального развёртывания и edge-инференса.
🧠Популярные направления:
- NLP — 58.1%
- Computer Vision — 21.2%
- Audio — 15.1%
- Multimodal — 3.3%
- Time Series — 1.7%
Кто создаёт самые скачиваемые модели:
- Компании - 63.2% (Google лидер)
- Университеты - 20.7%
- Индивидуальные авторы - 12.1%
- НКО - 3.8%
- Прочие лаборатории - 0.3%
Какие типы моделей побеждают:
- Текстовые энкодеры - 45% всех загрузок
- Декодеры - всего 9.5%
- Энкодер-декодеры - 3%
📌 Несмотря на хайп вокруг LLM, массово скачиваются не гиганты, а утилитарные модельки для интеграции в собственные продукты.
🇺🇸Лидеры по странам:
США доминируют по всем категориям:
- встречаются 18 раз среди топ-50 скачиваний
- на США приходится 56.4% всех загрузок
Open-source ИИ живёт не за счёт гигантских LLM, а благодаря компактным, быстрым и практичным моделям, мкоторые реально работают в продуктах и проектах.
🟠Почитать полностью:https://huggingface.co/blog/lbourdois/huggingface-models-stats
@ai_machinelearning_big_data
#AI#HuggingFace#OpenSource#ML#Research#LLM#AITrends
#typescript#api_client#hub#huggingface#inference#machine_learning
Hugging Face offers JavaScript libraries that let you easily use over 100,000 AI models for tasks like text generation, image creation, translation, and more, directly in your code or browser. You can create and manage model repositories, upload files, and run AI tasks such as chat completions or text-to-image generation with simple commands. These libraries work on modern environments without extra dependencies and support multiple providers, giving you flexible access to powerful AI tools. This helps you quickly add advanced AI features to your projects without deep AI expertise or complex setup.
https://github.com/huggingface/huggingface.js