Call-менеджер — вакансия в Grafika & artTech
Вакансия call-менеджера в УК Grafika & artTech: удалённая работа, зарплата от 50 000 руб, работа с тёплой базой и учёт в Битрикс24.
Вакансия call-менеджера в УК Grafika & artTech: удалённая работа, зарплата от 50 000 руб, работа с тёплой базой и учёт в Битрикс24.
Вакансия телемаркетолога в компании ВНЕ РАМОК: удалённо, свободный график, ЗП от 36 000 руб; работа с CRM (Bitrix24), обучение и перспективы роста.
Краткая пошаговая инструкция: от BotFather до выбора ИИ‑движка (OpenAI, YandexGPT, GigaChat) и способов подключения — для бизнеса и личных проектов.
Разбор отличий генеративного и аналитического ИИ с примерами (ChatGPT, Midjourney) и советами по применению в бизнесе.
Краткий разбор обучения с подкреплением на примерах AlphaGo, OpenAI Five и игр: агент, награда, баланс исследования и эксплуатации.
Краткое объяснение принципов работы языковых моделей (трансформер, токенизация, параметры), этапы обучения и ограничения на примере GPT.
Краткий обзор обучения на данных: сбор, поиск закономерностей, обучение и тестирование. Примеры: ChatGPT, Midjourney, медицинские ИИ и беспилотные автомобили.
Обзор инструментов (ElevenLabs, Descript, OpusClip и др.) для автоматической озвучки, монтажа и субтитров — экономия времени и ресурсов.
Разбор, где ИИ эффективен и какие навыки остаются уникальными — креативность, эмпатия, стратегическое мышление; упомянуты Midjourney и ChatGPT.
Кто исчезнет и кто вырастет за 10 лет: кассиры, бухгалтеры, водители и спрос на специалистов по ИИ, кибербезопасности и дата‑аналитике.
Краткий практический гайд по prompt engineering: где учиться (ChatGPT, Claude, Gemini), базовые техники и рабочая формула промптов.
Список привычек для работы с ChatGPT: контекст, ролевые модели, итерации, проверка фактов и интеграция с Midjourney и API.
Почему осознанное использование ИИ важнее скорости: риски деградации навыков, критической зависимости и потери уникальности; советы по проверке и доработке вывода ИИ.
Челленджи на распознавание ИИ (Which Face Is Real, Human or Not, This Person Does Not Exist) и советы, как замечать признаки искусственного контента.
Краткое объяснение теста Тьюринга: идея Алана Тьюринга, кейс Eugene Goostman и современные модели (GPT‑4, Claude) — ограничения и практический вывод.
Краткие правила по хранению датасетов для ML: версионирование, форматы (Parquet, TFRecord), облако, безопасность и бэкапы.
Почему модели (например ChatGPT) иногда придумывают факты: объяснение галлюцинаций ИИ и методы разработчиков — RAG, RLHF, верификация.
Разбор причин, почему длинные тексты хуже воспринимаются людьми и сложнее для анализа ИИ; советы по структуре и сокращению «воды».
Коротко о токенизации: как текст переводится в токены, почему модели работают с числами и как это влияет на стоимость, контекст и качество ответов.
Разбор, что такое параметры моделей и почему их число (GPT‑4, Llama) влияет на понимание контекста и выбор модели для задачи.