Зачем менять карьеру после 50?

Немного о Максиме

Максим Медведев, 51 год, Краснодар

Окончил математический факультет Кубанского государственного университета.

В настоящее время работаю в сфере информационных систем. Это консультационные услуги: я провожу экспертизу программного обеспечения, оцениваю используемые стеки технологий. Пришлось подписать ряд серьёзных договоров по NDA, поэтому могу говорить об этом только в общем смысле. Работа у меня на полставки, потому что нужно совмещать её с развитием в области искусственного интеллекта.

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Вызовы нового технологического уклада

Раньше я работал java-разработчиком. Это было довольно выгодное интересное для меня направление, но в какой то момент вдруг осознал: нейросети — это не просто модный тренд, а настоящая технологическая революция. Меня зацепила мысль, что через несколько лет весь рынок труда изменится до неузнаваемости.

Я захотел оказаться не в роли догоняющего, а среди тех, кто формирует эти изменения.

Первый опыт и ошибки

Я начинал с экспериментов в генерации видео. Мы делали ролики с цифровыми аватарами людей, отдельно был проект с говорящими реалистичными котами. Последний стал довольно забавным опытом, хотя и непростым: чтобы кот реалистично шевелил мордочкой в такт речи, пришлось изрядно повозиться с параметрами.

Коты получились довольно убедительными, а вот с человеческими аватарами вышла осечка. Технологии тогда были еще сыроваты: изображение получалось статичным, эмоции — деревянными. Но главное — тогда я понял, что недостаточно просто сделать технологический демонстратор. Нужно ещё придумать, как упаковать это так, чтобы людям было интересно.

Параллельно с реализацией своего проекта я изучал теорию нейросетей. Благодаря математическому образованию мне проще разбираться в их устройстве — помогает курс линейной алгебры. Понимание внутренней механики позволяет в какой-то степени предсказывать поведение модели и видеть, куда движутся технологии.

Необходимость системного подхода

Именно тогда я решил системно подойти к обучению и записался на курс по промпт-инжинирингу. Я специально выбирал курс после предварительной консультации у менеджера — хотел понять, какие именно навыки мне нужно прокачать. В итоге остановился на промпт-инжиниринге, потому что хотел научиться не просто генерировать наугад, а понимать, как правильно взаимодействовать с нейросетями.

Обучение в «Зерокодере» позволило значительно расширить кругозор.

Раньше ощущал себя будто в тёмной комнате, теперь — как минимум в светлых сумерках.

В процессе обучения мы выполняли интересные задания, разбирались в интеграции нейросетей с другими сервисами, сравнивали их функционал.

Были и сложности — рекомендуемые 2–3 часа на задание часто оказывались заниженной оценкой. Чтобы разобраться, иногда тратил по два дня. Ещё были проблемы с доступом к некоторым ресурсам — из-за этого откладывал часть заданий. Я не стремился выполнить всё на 100%, а фокусировался на том, что реально пригодится в работе. Например, как программист, я больше внимания уделял заданиям с кодом: разбирал готовые решения, вносил правки, тестировал в своих средах.

Интересным для меня было разобраться в разнице между тем, как работает обычный поиск по базе данных и RAG-технология. Это пригодилось, когда я делал своего первого бота — виртуального Омара Хайяма.

Разработки на основе новых скиллов

Бот не просто подбирает цитаты поэта. Ему можно написать: «Как пережить неудачу на работе?» — и он сначала найдёт точную цитату Хайяма, которая бы наиболее соответствовала вашей реплике, потом — ещё три тематически близких четверостишия, затем на их основе сгенерирует развёрнутый ответ в стиле персидского мудреца.

Второй мой бот был «Киномания». Тут я решил проблему, с которой сталкивался сам: иногда помнишь сюжет фильма, но не можешь вспомнить название. Бот понимает даже такие запросы, как «тот фильм, где героиня теряет память и влюбляется в своего похитителя». Он выдаёт не просто название, а полную информацию: актёров, рейтинг, ссылку на трейлер и краткое описание сюжета с рецензией от нейросети.

Фишка бота — он будет избегать повторов при поиске фильма. Если вы каждый день просите «комедию про студентов», он будет выдавать разные фильмы.

Можно даже настроить ежедневную рассылку — например, «присылай мне по одному классическому нуару каждое утро».

Отработана система хеширования запросов для уменьшения нагрузки на языковую модель — это актуально как для скорости поиска, так и для экономии токенов.

Для разработки бота я сначала пробовал no-code-инструменты, но потом перешел исключительно на Python-код.

Как мне кажется, когда видишь, как работает система «под капотом», no-code-решения начинают казаться слишком ограниченными. В итоге для кинобота я написал движок на питоне при активной помощи языковых моделей— так надёжнее, хотя и заняло больше времени.

Здесь как раз пригодился опыт программиста — правильно составлять запрос, учитывать подводные камни, которые могут возникнуть в проекте, вроде неоптимальной загрузки языковой модели.

Отношение коллег

Отношение у моих коллег и знакомых к нейросетям неоднозначное. Многие поначалу смотрели на моё увлечение скептически. Но сейчас даже самые закоренелые консерваторы стали потихоньку использовать ИИ — хотя бы для генерации шаблонного кода или помощи в написании текстов. Очень помогает в преодолении скепсиса наглядная демонстрация работы нейронки для решения какой либо задачи.

Дальнейшие планы и идеи — синтез технологий

Сейчас у меня в планах развитие направления интеллектуальных ботов. На данный момент большинство подобных сервисов работают по достаточно примитивным сценариям, когда можно создавать по-настоящему умных помощников. Например, мой Омар Хайям — это не просто развлечение, а вполне рабочий инструмент для тех, кто ищет небанальные ответы на жизненные вопросы. По сути, бот — психолог.

Мне всегда был интересен именно такой синтез — технологии с гуманитарной составляющей, когда техническая начинка служит для решения не только технических задач. Возможно, это именно то, чего мне не хватало в работе Java-разработчика.

В этом и есть, на мой взгляд, главное преимущество нейросетей перед традиционным программированием: они позволяют создавать проекты на стыке технологий и человеческого восприятия.

Что могу посоветовать

Тем, кто хочет повторить мой путь, я бы мог посоветовать не бояться потратить время на фундаментальное понимание принципов работы нейросетей — в рамках своей компетенции, конечно же. Можно не понимать лежащую в основе работы нейросети линейную алгебру, но важно осознать, что это уже не просто «калькулятор».

А ещё — сразу думать о том, как ваш проект будет решать реальные проблемы людей.

Технологии ради технологий никому не нужны.

Связаться с Максимом

E-mail: infocons@mail.ru

Тел.: +79094497407