В формате профессиональных итогов года: 1. Управленческое. ✔️Понял, что менеджменту надо учиться, даже если думаешь, что умеешь. ✔️Стейкхолдер менеджмент - это ключевое. ✔️Если какие-то из практик и церемоний интуитивно не нравятся - им стоит давать шансы. ✔️Прошел обучение на Product manager и прохожу корпоративный курс для руководителей руководителей, много содержательного. ✔️Очень существенно трансформировал свою команду, но вроде это на пользу пошло в итоге. 2. Техническое. ✔️Вернулся вкус к программированию. Немного изучил rust, с любопытством смотрю блоги именно разработчиков. ✔️Начал осваивать langchain, очень интересно. ✔️Успел немного пообучать tts. 3. Нетворкинг ✔️Завел этот канал, органически подписалось чуть больше 100 человек. ✔️Сходил на AI Journey, послушал очень много любопытного.
В целом - наша команда по прежнему делает foundation модели для обработки речи, и делает это хорошо. Мы немногие в России, кто продолжает делать полностью свои распознавание и синтез. И совсем немногие, у кого в проде работает диффузионная модель синтеза и TDT декодер в распознавании. В обозримом будущем планируется еще много интересного.
Наблюдая за индустрией - профессия "оператор ЭВМ" постепенно превращается в профессию "оператор ЛЛМ". Количество задач, которые можно существенно ускорить или автоматизировать - поражает воображение. Пока что использование таких моделей регулярно обходится дороговато, но потихоньку все больше проникает в массовый сегмент.
Хотя, конечно, теперь будут и специальные супермозги для корпоративных гигантов - позволяющие им сохранять свою монополию.
Думаю, рынок вакансий для датасайентистов и разработчиков особо не поменяется количественно. Но апдейтить свой технический стек надо будет еще регулярнее.
Голосовым ассистентам пока еще есть куда расти в плане качества. Но вылизанность конечного продукта уже важнее, чем технологии внутри, и дальше это усилится.
