TGViewer
CATENGLISH | Англійська для кар'єри CATENGLISH | Англійська для кар'єри @engimproving · 10.5K subscribers
Post #4005 1.17K
⚡️Для конкурентної переваги вже замало впорядковувати дані. Сьогодні цінуються фахівці, що вміють будувати системи навколо них.

Можна добре знати аналітику, будувати моделі й чистити датасети. Але якщо модель не доходить до продакшену, а пайплайни сипляться на реальних даних , то ринок не заплатить за експеримент. Винагороду отримують тільки за результати.

Саме про це поговоримо на AI & Data Engineering Meetup від Neoversity.

У фокусі мітапу:
🗣 як змінювалося поняття «гарних даних» за останні 10 років;
🗣 чому сучасний AI — це системи, а не тільки моделі;
🗣 як діагностувати слабкі місця ML-проєктів до того, як усе зламається в проді;
🗣 як проєктувати середовища для AI-агентів, задавати контекст, правила та обмеження.


Спікер:
⏺ Вадим Гадецький — Lead AI Researcher у Cracken AI. Працював у ролях AI Researcher, Data Scientist, ML Researcher та Data Analyst.

👉 Реєструйтеся, якщо хочете зрозуміти, куди реально рухається data-напрям в епоху AI-агентів.
https://cutt.ly/YtTP3UKn
  • ❤ 3
More from @engimproving
  1. Oct 7, 2026Короткі відповіді в англійській мові: правила та помилки Short answers — це зручний спосіб…
  2. Oct 6, 2026Post #4155
  3. Oct 5, 2026Ступені порівняння прикметників в англійській мові Прикметники допомагають описувати харак…
  4. Oct 2, 2026Post #4153
  5. Oct 1, 2026Як правильно себе хвалити? Ласло Бок, колишній віцепрезидент Google із роботи з персоналом…
  6. Sep 29, 2026Post #4151
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →