🧬 Магистратура на стыке ИИ, биологии и медицины

Центральный университет запускает программу «ИИ в биотехе», где студенты научатся использовать искусственный интеллект для решения конкретных задач: предсказывать структуру белков, анализировать экспрессию генов и искать новые подходы к диагностике заболеваний. Учебный план разработан совместно с факультетом биоинженерии и биоинформатики МГУ, а также индустриальными партнерами — Genotek и BIOCAD.

Обучение длится 2 года, проходит в очном формате — абитуриентам доступны гранты до 75%.

Направления подготовки:

• Прикладная биоинформатика × Genotek 
Фокусируется на анализе генетических последовательностей и эпигенетических модификаций с применением методов статистики и машинного обучения

• Структурная биоинформатика × BIOCAD 
Сосредоточена на работе с трехмерными структурами белков, их предсказании, моделировании и анализе с помощью современных технологий и вычислительных методов

Упор сделан на практику: работа в лабораториях ЦУ, подготовка научных статей, стажировки и построение карьеры в индустрии.

Подробнее прочитать про программу и зарегистрироваться на участие в грантовом конкурсе можно по ссылке

Прием заявок открыт до 20 августа!

#бластим_рекомендует

Читать полностью…

Пацан сказал — пацан сделал. Вебинар по Claude Science!

В конце прошлого месяца вышел Claude Science с очевидным замахом повторить успех Claude Code. Хотя название тула не конкретизирует, о каких таких науках идет речь, заточен он преимущественно под биоинформатику, молекулярную биологию, драг-дизайн. В Anthropic вообще серьезно взялись за биотех. Недавно в команду перешел из Google сам Джон Джампер, нобелиат по химии за AlphaFold! А еще ИИ-компания объявила, что теперь сама займется разработкой новых препаратов — для редких и забытых болезней. Звучит очень амбициозно.

Почти сразу после релиза Бластим спросил подписчиков, не организовать ли нам встречу с разбором. 95% проголосовали за. Что ж, мы слов на ветер не бросаем. Фиксируйте: суббота, 25 июля, вебинар по Claude Science с Александром Деканом. Давайте вместе посмотрим, насколько хорош новый сервис!

Конечно, будем проверять на задачах фармацевтики. Известно, что инвесторам и фондам очень важно уметь вовремя разглядеть перспективный препарат. Однако многие молекулы удачно проходят испытания на животных, но потом сокрушительно проваливаются в клинических исследованиях. Спикер использует доступные внутри Claude Science скиллы, чтобы сравнить поведение нескольких потенциальных лекарств в организме человека и мыши. А также попросит ИИ спрогнозировать, сработают ли они на людях.

Попутно обсудим:

• почему ИИ-агенты в биологии — горячая тема
• отличается ли Claude Science от Claude Code с подключенными плагинами
• что можно еще делать с помощью флагманских ИИ-платформ в науках о жизни
• как получить доступ к этим сокровищам из РФ

📌 Записаться: /channel/BlastimML_bot?start=claude
Если тг не работает, то на сайте: https://agency.blastim.ru/pythonandml#claude

Читать полностью…

Сделай сам: проекты на курсе по машинному обучению

На программе Бластим по ML прикинуться шлангом, тихонько отсидеться и улизнуть без знаний не выйдет. Участники непременно выполняют домашки, а все последние недели курса ботают и защищают свой первый взрослый машинленерский кейс. Самостоятельная активность под менторством преподавателей невероятно важна для закрепления материала и пополнения портфолио.

Именно такая практика побуждает мыслить творчески, применять пройденные методы и учиться принимать решения. Использовать классические алгоритмы или глубокие нейросети? Обучать с нуля или положиться на трансфер ленинг? Гнаться за качеством или за скоростью?

Какие же научные проекты можно взять? Смотрите примеры на карточках! А для тех, кто не ищет легких путей, мы предлагаем опцию «Bring Your Own Data». Осуществите полный цикл ML-разработки: от формулирования гипотезы, сбора данных и разведочного анализа до презентации готового продукта. Будет трудно, но нужно пережить эту одиссею, чтобы стать млщиком. Дерзайте!

Читать полностью…

Коллеги, привет! Меня зовут Василий Леоненко, я кандидат физико-математических наук, занимаюсь вычислительной эпидемиологией и моделированием живых систем.

Я люблю предсказывать и прогнозировать. Люблю, когда модели интерпретируемы, а прогнозы понятны и однозначны. Поэтому я всегда предпочитал строгие математические законы и дифференциальные уравнения. Но жизнь меня заставила изменить свою точку зрения.

В понедельник 20 июля я хочу рассказать о том, почему машинное обучение — полезная штука и почему оно часто бывает эффективнее, чем классическое моделирование. Почему «черные ящики», которые базируются на огромном количестве непонятных данных и делают какие-то неверифицируемые выводы, вдруг оказались так востребованы. Обсудим:

• в чем отличие математических моделей, статистических моделей, ML и Deep learning
• когда и что из них выгодно применить (а может всё невыгодно!)
• как не испугаться кучи методов и каков достаточный минимум для работы

Приходите немного разобраться в математике, пообщаться и подискутировать!

Записаться: t.me/BlastimML_bot?start=model
❗️Если у вас не работает ссылка выше, то регистрируйтесь тут: https://agency.blastim.ru/pythonandml#leonenko

Читать полностью…

Главное — не победа, а публикация

У одних из участников нашего прошлогоднего хакатона по AI-агентам для исследований в области продления жизни получилось и то, и другое.

За несколько дней команда LazAIrus доказала, что AI-агенты способны достоверно извлекать из патентов данные о связывании лигандов с белками. Этот proof of concept оказался настолько убедительным, что компания Gero предложила ребятам продолжить его развитие. Так идея превратилась в полноценный пайплайн HARVEST, а затем легла в основу препринта. Прочитать его можно здесь: biorxiv.org

Кстати, если хотите обсудить статью, присоединяйтесь к нашему ML-чату: @MLblastim. Там же вас ждет подборка актуальных соревнований.

Особенно приятно видеть среди соавторов выпускников нашего курса «Машинное обучение на Python». И мы очень гордимся, что уже первое подобное мероприятие, где Бластим выступил соорганизатором, привело к такому сильному нетворкингу. Ведь хакатоны — это не только про призовые места. Это возможность познакомиться с будущими коллегами, найти инвесторов, проверить гипотезу, попробовать себя в новой области или даже получить предложение о работе.

После этого мы провели еще один, уже международный, хакатон. За прошедшее время его проекты тоже успели пройти большой путь. Если интересно узнать подробности, оставьте 👍-реакцию, и мы подготовим отдельный материал

Читать полностью…

🧽 Учимся отмывать датасеты

Историю пишут победители. Никто не хочет признаваться в провалах и публиковать отрицательные результаты. Между тем низкое качество моделей и плохие результаты часто обусловлены проблемами на этапе препроцессинга данных. Речь идет о таких процедурах, как нормализация, фильтрация, обработка NA. Подготовка датасетов — это ключевой и самый затратный по времени этап в машинном обучении, но ему незаслуженно уделяется мало внимания.

Бластим не боится поднять острую тему. Мы расскажем, как проводить предобработку и какие подводные камни поджидают новичков. Встречаемся сегодня в 19:00 мск на вебинаре питониста и млщика Александра Ильина.

Готовьтесь записывать и внимательно следить за работой мастера: будет работа с реальными датасетами наших читателей 📕

🔗 Пройти регистрацию можно на сайте: https://agency.blastim.ru/moydodyr
Или в боте: https://s.salebot.pro/r/ml26

Запись отправим всем зарегистрировавшимся — до встречи!

Читать полностью…

❤️‍🔥 Не успеваете за всем, что происходит в ML? Есть решение

Отслеживать развитие машинного обучения невозможно в одиночку. Каждый день находятся десятки поводов для обсуждений, и вокруг ML собралась безумно активная технологическая тусовка. Энтузиасты начинают разбирать новые идеи буквально в день их выхода, проверяют гипотезы, спорят, находят слабые места и предлагают улучшения задолго до официальных релизов.

Если вокруг какой-то области столько энергии, открытых обсуждений и людей, которые готовы экспериментировать, — там и происходит самое релевантное. Поэтому идеи для развития карьеры и актуальные возможности советуем искать там же, где кипит жизнь.

Начать проще всего с правильного окружения и регулярной подборки важных новостей без необходимости ежедневно просматривать сотни публикаций. А если пока не хочется пробираться через англоязычные дискуссии, присоединяйтесь к русскоязычному ML-чату Бластим. Здесь можно задавать вопросы, обмениваться опытом, разбираться в моделях и инструментах, общаться с выпускниками наших курсов и специалистами из индустрии.

А с 13 июля мы запускаем рубрику с полезными материалами. Следите за обновлениями — будет интересно 😉

Ссылка на чат: присоединиться

Читать полностью…

Мойдодыр: как препроцессировать грязные данные, чтобы подать на вход ML-модели?

Вчера мы очертили проблему качества данных в сфере искусственного интеллекта. Оказывается, львиную долю времени машинленеры, засучив рукава, унифицируют форматы, вычищают дубликаты и очепятки, заполняют пропуски. Вместо того чтобы заниматься креативной частью — проектировать архитектуры нейросетей, оптимизировать гиперпараметры и осмыслять результаты. Что же делать?

Нужны инструменты, которые помогут смягчить эту боль и автоматизировать предобработку. Как с помощью Python эффективно готовить сырые данные для тренировки моделей машинного обучения, уже в понедельник, 13 июля, в прямом эфире расскажет биоинформатик и программист Александр Ильин.

🔔 А чтобы демонстрация прошла максимально наглядно и полезно, мы объявляем сбор ваших данных! Присылайте свои проблемные таблички и другие файлы — Александр выберет самые чумазые датасеты и разберет на вебинаре. Дедлайн: 18:00 мск 11 июля. Отправить 🖥

➡️ Регистрируйтесь на встречу на сайте: https://agency.blastim.ru/moydodyr

Или в боте: https://s.salebot.pro/r/ml26_1

Читать полностью…

Готовы высказаться? Бластим возьмет у вас интервью

У каждого есть свое мнение о мягких навыках. Одни думают, что главное — репутация и видимость. Другие — умение брать ответственность. Третьи ставят на эмоциональный интеллект, а кто-то уверен, что прежде всего нужно учиться договариваться и питчить идеи.

🙄 Мы хотим услышать именно вас!

Две недели назад стартовал курс «Soft skills для карьеры в науке и индустрии», и участники уже прошли блоки «Проектное управление» и «Карьерное мышление и лидерство». А пока они готовятся к заключительному третьему модулю, мы решили открыть большой разговор с широкой аудиторией Бластим.

Приглашаем вас стать респондентом в исследовании мягких навыков 🎤

Неважно, где вы сейчас находитесь:
• только начинаете карьерный путь или уже много лет в профессии
• работаете в науке, IT, бизнесе или другой сфере
• развиваете команду или пока строите собственную траекторию

Мы собираем разные взгляды: что вы считаете действительно полезными навыками, чего не хватает вам и вашим коллегам и какие темы стоит раскрыть на наших курсах

Интервью займет около 30 минут. В благодарность каждому участнику мы подготовили подарок ❤️

🔗 Оставляйте заявку в форме: https://forms.yandex.ru
Мы свяжемся с вами и подберем удобное время для разговора.

Спасибо, что помогаете нам создавать образование, которое отвечает реальным потребностям 🤝

Читать полностью…

🚩 О КРАСНЫХ ФЛАГАХ 🚩

Если парень в личных сообщениях не допускает грамматических ошибок, не ленится педантично ставить длинные тире и сорит вычурными глаголами типа delve into, то, вероятно, с вами общается никакой не парень, а ИИ...

Сегодня многие подозревают, что вокруг сплошь и рядом тексты, созданные искусственным интеллектом. И небезосновательно подозревают. Но какие именно признаки могут указывать на то, что статья в научном журнале или пост в соцсетях сгенерированы? Какие есть инструменты для детекции ИИ-контента? И есть ли вообще? Давайте разбираться.

📖 Читать в блоге Бластима

В материале: большие языковые модели, немного лингвистики, Папа Римский и даже Артемий Лебедев.

Будет полезно преподавателям, рецензентам, а также тем, кто пишет тексты с ИИ и боится проколоться

#выходные_у_бластим

Читать полностью…

Зачем учиться, если всех заменит ИИ?

Искусственный интеллект сегодня умеет писать код и решать дифференциальные уравнения. Кажется, обложившись чат-ботами и умными агентами, каждый из нас может заниматься чем пожелает.

Но на самом деле это не так. Языковые модели зачастую хорошо отвечают только на банальные запросы и выдают пользователям самую поверхностную информацию. А, например, в науке ценятся узкая экспертиза и внимание к деталям. Именно благодаря фундаментальным знаниям в своей доменной области настоящие специалисты способны мыслить нетривиально и вести комплексные проекты — здесь нейронки не могут вытеснить человека. Но как стать таким профессионалом?

Если вы выпускник или молодой ученый из сферы естественных наук, интересуетесь анализом данных и хотите искать новые лекарства, создавать системы для диагностики заболеваний или изучать регуляцию генов, то приобрести необходимую экспертизу можно в магистратуре «Применение машинного обучения в биологии». Программа реализуется на факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ им. М.В. Ломоносова. Во время учебы люди с сильной базой по биологии и химии смогут устранить пробелы в точных науках и стать востребованными на рынке труда.

Почему магистратура ФББ?

• Матаппарат и программирование: курсы матанализа, теории вероятностей, статистики, Python и Linux прокачивают алгоритмическое мышление и дают ключ к пониманию современных инструментов на основе искусственного интеллекта
• Продвинутая биология: такие дисциплины, как анализ NGS, структурная биология и дизайн лекарств, иммуноинформатика и биоинформатика рака, направлены на углубление знаний биологии и превращают студентов в независимых исследователей, способных самостоятельно разбираться в современных научных проблемах и формулировать задачи
• Погружение в ИИ: студенты учатся ориентироваться в широком спектре методов машинного обучения, собирать архитектуры нейросетей и выбирать метрики, учитывать специфику биомедицинских данных, а также критически оценивать статьи и отличать реальные открытия от «нейрослопа»
• Практика и карьерный старт: обучение строится на командной работе, стажировках в институтах или биотех-компаниях и выполнении диплома в формате исследования под руководством ведущих ученых

Больше узнать об обучении на программе можно из текстового интервью со студентом: https://agency.blastim.ru/media

Подробная информацию о подаче документов на канале для абитуриентов

Если останутся вопросы, то пишите @edu_blastim — поможем каждому!

Читать полностью…

🧹 Антисептик, которым мыли полы, стал легендой. А всё почему? Реклама — двигатель торговли

Друзья, вы когда-нибудь пользовались ополаскивателями для полости рта? Если да, то вам может быть знакома продукция Listerine, названная в честь хирурга Джозефа Листера — создателя метода антисептики, благодаря которому удалось снизить число послеоперационных осложнений.

Так вот, небольшой исторический экскурс

В 1879 году доктор Джозеф Лоуренс придумал рецепт дезинфицирующего раствора Listerine. Штука получилась мощная, и ее пытались продавать как что угодно: и как хирургический антисептик, и как средство от перхоти, и даже как лекарство от гонореи и жидкость для мытья полов.

Однако выручка была так себе. И вот в 1920-х маркетологи Lambert Pharmacal, прошерстив медицинскую литературу, вытащили полузабытый термин «галитоз» (от лат. halitus — «дыхание»). А дальше дело пошло на ура: они запустили рекламную кампанию, превратив запах изо рта в страшилку национального масштаба. По расхожим данным, за семь лет выручка подскочила со ~115 тысяч до 8 миллионов долларов.

Мораль: реклама и наука знакомы очень давно. Только вот раньше под этим соусом продавали что попало и кому попало. Мы так не умеем и не хотим. Бластим помогает людям с хорошей репутацией рассказывать о себе и своих продуктах реально понимающей аудитории.

📌 У нас вы можете разместить:
• информацию о продукте или проекте в науке, медицине или биотехе
• свой личный блог или канал, если вы пишете про биологию, ИИ, статистику или карьеру в науке и ищете своих людей
• вакансию на сайте и на канале, когда нужен профессионал или стажер

Специально для таких публикаций у нас есть дорогие нам рубрики: #бластим_рекомендует и #бластим_вакансии. Форматы разные, и мы обсудим всё с вами отдельно: расскажем, подберем, поможем не бить рекламой в молоко, а попадать точно в вашу цель.

За датами и условиями пишите — @edu_blastim ✏️

Читать полностью…

Всё или ничего!

Друзья, в Бластим мы постоянно пишем об обучении, вакансиях, технологиях и еще периодически выпускаем лонгриды. Но имеет ли вся эта бурная деятельность смысл без вас? Конечно, нет

❤️‍🩹 Поэтому сегодня всей командой мы просто хотим сказать вам огромное человеческое спасибо за то, что вы нас читаете, смотрите, комментируете, ставите реакции и делитесь своим мнением

Мы особенно ценим то, что, несмотря на всевозможные сложности, вы продолжаете оставаться с Бластим. Знаем, что впереди всех нас ждет еще больше хороших постов, а также онлайн- и особенно офлайн-встреч

А если еще хотите нас немного приободрить — проголосуйте за канал Бластим. Так мы сможем оригинальнее оформлять посты, чаще делать сторис и креативить без границ

Спасибо, что вы есть . Всё будет хорошо

Читать полностью…

🥰 Дипломы получены, шампанское допито, но расслабляться рано

Прямо сейчас по всей стране гремят выпускные: вчерашние студенты становятся дипломированными специалистами и начинают свой профессиональный путь

Наши поздравления и важное напоминание ❗️

Если вы проходили наши курсы, когда у вас еще не было диплома, и успешно завершили программу, где предусмотрено удостоверение о повышении квалификации, напишите нам. Мы помним, что тогда вы были без корочки

Теперь вы можете получить официальный документ о профподготовке от Бластима — подтверждение ваших навыков и весомый плюс к резюме, который поможет выделиться среди других кандидатов и показать, что вы не новенький, а уже смешарик специалист 🤩

✏️ Пишите на @edu_blastim или на почту mail@blastim.ru — поможем получить удостоверение

А еще всех сердечно поздравляем с Днем молодежи!

Читать полностью…

Подборка вакансий и PhD-позиций: вычислительная биология, молекулярные механизмы жизни и ИИ

PhD Scholarship — How DNA Controls Transcription Factor Activity — University of Sydney — Австралия 🇦🇺
Университет Сиднея приглашает аспиранта в исследовательский проект под руководством Серафимы Гусевой, посвященный механизмам регуляции экспрессии генов. Проект изучает, как структура и динамика ДНК влияют на связывание транскрипционных факторов и активацию генов, объединяя методы биоинформатики, структурной и клеточной биологии. В рамках программы студент получит подготовку в области высокопольной ЯМР-спектроскопии, рентгеноструктурного анализа, биофизических методов и молекулярной биологии.
Финансирование: стипендия Australian Research Council (ARC)
Контакт: serafima.guseva@sydney.edu.au
Дедлайн: 28/06/2026

Postdoctoral Researcher — Birkbeck, University of London — Великобритания 🇬🇧
Университет Биркбека ищет постдока в новую междисциплинарную команду по вычислительной биофизике. Исследователь будет заниматься построением первой полной атомной модели комплекса кинетохор–микротрубочка и проводить масштабные молекулярно-динамические симуляции для изучения механизмов клеточного деления и заболеваний, связанных с ошибками распределения хромосом. Проект объединяет методы молекулярного моделирования, крио-ЭМ, биофизических экспериментов и сотрудничество с ведущими научными группами Великобритании и Германии.
Зарплата: £44,247–50,379 в год
Контракт: 24 месяца с возможностью продления еще на 24 месяца
Дедлайн: 07/07/2026

Research Engineer / Postdoc in Biomedical AI for Public Health Communication — Helmholtz Munich — Германия 🇩🇪
Центр Гельмгольца в Мюнхене ищет исследователя или инженера для проекта по разработке ИИ-инструментов для общественного здравоохранения. Специалист будет создавать системы мониторинга и оценки контента, генерируемого ИИ, разрабатывать чат-ботов и инструменты на базе LLM для редакционных команд, а также внедрять решения, помогающие сохранять доступность и достоверность медицинской информации в эпоху генеративного ИИ. Подойдет кандидат с опытом работы с Python, NLP и большими языковыми моделями, заинтересованный в применении ИИ для решения общественно значимых задач.
Зарплата: до E13 по тарифной сетке TVöD
Контракт: 2 года с возможностью продления

Postdoc or PhD Candidate — AI Augmented Target Discovery in Translational Kidney Disease — Helmholtz Munich — Германия 🇩🇪
Центр Гельмгольца в Мюнхене приглашает аспирантов и постдоков в проект на стыке ИИ, вычислительной биологии и разработки лекарств. Команда будет создавать масштабный атлас заболеваний почек на основе данных single cell секвенирования, изображений и других мультимодальных данных, а также разрабатывать ИИ-модели для поиска терапевтических мишеней и прогнозирования эффектов потенциальных вмешательств. Проект сочетает методы машинного обучения, single-cell genomics и экспериментальную валидацию. Позиция подойдет кандидатам с опытом в биоинформатике, data science или машинном обучении, интересующимся трансляционной медициной и AI for Drug Discovery.
Зарплата: EG13 TVöD (уровень зависит от позиции и квалификации)
Контракт: 3 года с возможностью продления

Благодарим за подборку Владимира Шитова @chelovek_nauk

🔗 Больше вакансий, стажировок и PhD-позиций на сайте blastim.ru и в чате

#бластим_вакансии

Читать полностью…

GPT для таблиц?

Если вы работаете с табличными данными, то наверняка уже слышали про TabFM от Google. А если нет — это один из тех релизов, на которые стоит обратить внимание.

Но первая реакция у многих примерно одинаковая:
🤔 Почему вокруг столько шума, если foundation-модели для табличек уже существовали?
🤔 Неужели теперь достаточно просто загрузить датасет, и TabFM сама сделает всё остальное?

Отвечаем на эти и другие вопросы в нашем чате @MLblastim

А еще там можно обсудить любимые LLMки и найти полезные материалы по машинному обучению

Читать полностью…

Осталось 🔤 часов

До вебинара с новым преподавателем курса по ML — Василием Леоненко.

Поговорим про математические модели, статистику, ML и Deep learning. Чем отличаются подходы, когда что применять и как не сойти с ума от обилия сложных методов.

Записи не будет, так что готовьте свои вопросы, нас ждет живая дискуссия и немного математики 📃

🔤 Регистрация: t.me/BlastimML_bot?start=model

До встречи в 19:00 мск!

Читать полностью…

Как мы робота на лошадь сажали 🐎

Этой фразой Василий Леоненко окончательно завладел вниманием зала на конференции «День Бластима × МНОИ МГУ».

📝 Весной он одним из первых откликнулся на наш open call в секцию по ИИ. Тогда мы не были знакомы. Из биографии были известны только сухие факты: кандидат физико-математических наук, доцент ИТМО, научный сотрудник НИИ гриппа им. А. А. Смородинцева. Регалии впечатляли, но, как оказалось, самое интересное было впереди.

Один из слушателей назвал Василия ИИ-скептиком. И, честно говоря, основания есть. Ведь он пришел в машинное обучение из мира, где есть строгие математические законы, дифференциальные уравнения и красивая логика. А потом, как он сам рассказал:

«К сожалению, мне сказали, что бывают эпидемиологические данные и модели их как-то должны отражать... С тех пор моя жизнь изменилась... в худшую сторону»

А дальше случился еще и ИИ-бум 🧨 Но всё это, конечно, шутки. И именно за иронию, живую подачу и умение объяснять сложные вещи человеческим языком мы его и полюбили.

Поэтому очень рады, что наше знакомство продолжится и Василий будет преподавать у нас на курсe по ML.

У него, кстати, есть еще и замечательный канал про вычислительную эпидемиологию и моделирование живых систем: t.me/AI_epidemics_ducks

❗️Но лучше приходите уже в этот понедельник на открытый вебинар «Всё, что вы хотели узнать о машинном обучении, но боялись спросить». Это отличный повод и про ML поговорить, и узнать Василия ближе. После этого точно станет понятно, почему уже после первой встречи нам сразу захотелось позвать его в команду.

Интересно, остальные наши преподаватели — любимчики аудитории — уже начали волноваться?

Читать полностью…

Третий лишний: вагина-на-чипе, ИИ и ЗППП

Заболевания, передающиеся половым путем, опять на коне. Гонорея — вторая по частоте регистраций. Ежегодно в мире ею заражаются десятки миллионов. По статистике ECDC, количество зафиксированных случаев этой урогенитальной инфекции в Европе достигло в 2024 году рекордного уровня за последние десять лет.

Венерическая болезнь может приводить к бесплодию, слепоте новорожденных, а также к смертельно опасным осложнениям. Возбудитель гонореи — грамотрицательная бактерия Neisseria gonorrhoeae. Плохая новость: гонококк уже резистентен почти ко всем традиционным антибиотикам. Одобренные FDA в 2025 году препараты гепотидацин (Blujepa) и золифлодацин, которые направлены на топоизомеразу, пока еще действуют. Однако они потенциально уязвимы, поскольку, по расчетам специалистов, патоген может легко приобрести устойчивость — достаточно нескольких миссенс-мутаций.

К решению проблемы общественного здравоохранения подключились ученые во главе с признанным мэтром в области системной биологии и биоинженерии Джеймсом Коллинзом. Два года назад мы уже писали, как команда Коллинза открыла антибиотики галицин и абауцин с помощью искусственного интеллекта. Группа упорно продолжает амбициозный проект Antibiotic-AI. В свежей статье в Science Translational Medicine они как раз взялись за гонорею.

Исследователи проскринировали библиотеку из почти 40 тыс. малых молекул в лаборатории на способность подавлять рост гонококка. А потом обучили на этих данных разные архитектуры и провели оптимизацию гиперпараметров. Любопытно, что графовая нейросеть* D-MPNN показала себя гораздо лучше всех этих ваших модных LLM-ок (здесь использовалась ChemBERTa).

*Справка. В этом случае химические структуры представляются в виде графов: вершины — атомы, ребра — связи. Графовая нейросеть итеративно делает операции «передачи сообщений» и агрегирует информацию о молекуле в одном векторе. Языковые же модели для медхимии оперируют SMILES-строками.

Потом они прогнали через нейронку около 6 млн молекул из коммерческих баз и коллекции Института Броуда, попросив классифицировать каждую как хит или не хит. И далее жестко отфильтровали: убрали молекулы, структурно похожие на уже описанные антибактериальные препараты, а также потенциально токсичные для человека.

После многих раундов отсева до финиша добрались две молекулы под кодовыми наименованиями A1 и MP20. В результате протеомных экспериментов A1 оказался ингибитором аланинрацемазы — фермента, важного для синтеза клеточной стенки. Для MP20 белковую мишень найти не удалось, но выяснилось, что молекула вызывает деполяризацию мембраны и окислительный стресс.

Предсказать что-то in silico — здорово, но недостаточно. Нужна валидация на живых системах. И тут — интересное. Команда Коллинза заколлабилась с группой клеточного биолога Дональда Ингбера, которая ранее разработала микрофлюидную «вагину-на-чипе». На таком устройстве молекула MP20 продемонстрировала эффективность, пройдя эпителиальные барьеры и вызвав селективное уничтожение микроорганизма. А A1 хорошо показала себя на мышах.

В эпоху глобальной угрозы антибиотикорезистентности человечеству требуется срочно пополнять иссякающий арсенал лекарств. Радует, что ИИ откопал два неизвестных науке соединения, которые действуют по очень нестандартным механизмам. Более того, в параллельной работе описали еще пару антимикробных веществ NG1 и DN1: они были сгенерированы с нуля с помощью генетических алгоритмов и вариационных автоэнкодеров. Неизвестно, когда открытия MLщиков дойдут до пациентов, но благодаря дипленингу лучик надежды на спасение замаячил на горизонте.

Кстати, на летне-осенний поток курса по ML мы пригласили эксперта и в области эпидемий, и в ИИ. Скоро расскажем!

Читать полностью…

🚀 Один ML-специалист — хорошо, а пять — ракета

Навыки написания кода и работы с нейросетями постепенно становятся базой даже для мокрых биологов. Но машинное обучение до сих пор остается terra incognita для многих исследовательских групп, а зря.

ML-компетенции позволяют:

• находить скрытые закономерности, которые не видят стандартные статтесты
• ускорять разработку и R&D в разы
• автоматизировать процессы и получать воспроизводимые результаты

Но есть нюанс: работа с методами требует системного подхода, иначе велик риск начать кричать «волки!» на картинки с хаски. Здорово, если у вас уже есть сильный ML-специалист, но что будет, если он уйдет в отпуск или еще хуже — уволится?

Мы в Бластиме точно знаем: по-настоящему сильная команда — та, в которой сотрудники могут подхватить задачи друг друга. Более того — у нас есть успешный опыт обучения групп специалистов даже таким сложным навыкам, как машинное обучение доступно и на биологических примерах. А вы получаете команду, которая:

➤ использует единые подходы к анализу данных
➤ может распределять и передавать задачи
➤ внедряет современные исследования в работу

Подробности о курсе на сайте

❗️Важное уточнение
Курс продвинутый, но если вы не уверены в текущем уровне Python у себя или коллег — не проблема. Мы подберем индивидуальную образовательную траекторию или предложим условия для обучения на базовом курсе по Python.

Хотите такую команду?
Пишите Варваре @varvara_blastim или на почту varvara@blastim.ru

Расскажем:

• как организовать корпоративное обучение для группы (у нас есть скидка для групп от 3х человек)
• как аргументировать запрос на обучение у руководства
• какие закрывающие документы мы выдаем (спойлер, как минимум сертификат гособразца о ДПО)

Инвестируйте в навыки сотрудников — и они окупятся новыми открытиями

#бластим_корпоративный

Читать полностью…

Соревнования по машинному обучению. Что? Где? Когда? 🦉

Конкурсы, хакатоны и прочие турниры — то, без чего сферу искусственного интеллекта невозможно представить, еще труднее — понять. Онлайн и офлайн, командные и индивидуальные, стайерские и спринтерские, такие разные.

Пожалуй, каждый, кто хоть чуточку знаком с миром датасайенс и ИИ, слышал про Kaggle — самую популярную платформу, вокруг которой крутится целая вселенная. Обычно механика ML-состязаний такова. Участники получают задачу и две выборки: трейн, на котором тренируют свои модели, и публичный тест, на котором — оценивают. А у организаторов лежит третий набор данных, скрытый до последнего дня. В зависимости от того, какое качество модель покажет на этом приватном датасете, такое место и будет в итоговом лидерборде.

Некоторые челленджи притягивают тысячи человек. Почему даже у отнюдь не азартных людей просыпается дух соперничества?

🔨 Прокачка хард-навыков
Вы можете пройти все на свете курсы и вдоль и поперек изучить датасет ирис, но отполировать навыки можно, только покинув зону комфорта и встретившись с реальными данными. Бессонные ночи, дымящиеся процессоры и миллион чашек кофе — обратная сторона медали. Но стремительный прогресс того стоит, это подтверждают многие млщики. Мозг начинает соображать, руки — делать, вы осваиваете архитектуры, новые техники и незнакомые темы. Прорваться в верхние строчки рейтингов — значит ощутить уверенность в своих силах. Облажаться — ничего страшного, зато есть стимул проделать работу над ошибками, проштудировать ноутбуки победителей (как правило, они публикуются) и набраться ума-разума у лучших.

🤝 Нетворкинг и комьюнити
Удивительно, но соревнования — это и мощнейший тренажер для софт-скиллов. Приходится налаживать тайм-менеджмент, учиться решать задачи с ограниченными ресурсами, коммуницировать в чатах. А на хакатонах и вовсе на первый план выходят навыки командной работы, создания MVP и презентации своих решений. И главное — вы вливаетесь в огромное соревновательное сообщество, находите партнеров и корешей.

🔬 Прорывные технологии
Многие поворотные вехи в сфере ИИ связаны именно с состязаниями. Например, человечество всерьез осознало эффективность глубокого обучения в 2012 году, когда нейросеть AlexNet победила на конкурсе ILSVRC по распознаванию изображений. AlphaFold тоже не возник бы, не будь CASP. На турнирах вообще принято обкатывать и выгуливать новые алгоритмы. Участвуя в состязаниях от вузов или компаний, вы двигаете науку вперед. А для технарей конкурсы на лайфсайенс задачах — отличный вариант познакомиться с биологией, химией, медициной и внести в них свой вклад.

💰 Деньги и слава
На соревнованиях зачастую на кону деньги, хотя размер призового фонда может заметно варьироваться. В 2025 году мы писали о челлендже по созданию виртуальной клетки, где чемпион забирал солидные $100 тыс. Но для начинающих скорее будут актуальны нематериальные бонусы — соавторство в статье или возможность опубликовать техрепорт на конференции. Вы работаете на репутацию и резюме. Зачастую конкурсы спонсируются бизнесом: вас могут заметить и захантить.

Не следует обольщаться и надеяться, что новичкам везет. На престижных контестах вы столкнетесь с «акулами», у которых видеокарт куры не клюют. Но пробовать точно стоит. Порой мотивация и смекалка оказываются важнее GPU.

Почему в истории конкуренция всегда приводила к научно-техническому прогрессу? Где искать конкурсы под свой уровень и как выбирать подходящие, чтобы не тратить время впустую? Каково это, организовать два хакатона вместе с компаниями из Кремниевой Долины? Опыт Бластима.

🥇 Целую неделю будем вещать об этом в нашем чате: /channel/MLblastim

Читать полностью…

Друзья, просим вас не забивать

...на отправку грязных датасетов для мастер-класса Александра Ильина, чтобы потом не сожалеть. Тем более это отличная возможность увидеть все этапы препроцессинга на примере ваших данных, а также узнать, какие модели машинного обучения к ним применимы. И всё на Python. Дедлайн: завтра, 18:00 мск

⏳ Остались ровно сутки до закрытия формы

Признаемся честно: мы очень ждем таблицы, так как с ними чаще всего работают ученые. Если у вас есть что-то другое (к примеру, изображения или тексты), то тоже присылайте. Переживаете за безопасность и конфиденциальность? Мы принимаем ссылки на публичные данные, с которыми вам было бы интересно поиграть

Чему научимся в понедельник:

⚽️ собирать информацию из разрозненных файлов, объединять таблицы
⚽️ обрабатывать пропуски, выбросы, дубликаты
⚽️ шкалировать, кодировать категориальные переменные
⚽️ конструировать признаки (feature engineering)
⚽️ делить выборку на трейн и тест
⚽️ рисовать графики

Отправить файлы
Зарегистрироваться 1
Зарегистрироваться 2

Приходите на вебинар Бластим и болейте за свои данные!

Читать полностью…

Нечистая сила машинного обучения

Когда речь заходит о ML, все бросаются загибать пальцы и перечислять модели, архитектуры и функции потерь. За этим занятием многие забывают, что вообще-то любая, даже самая навороченная нейросеть — не вещь в себе. Она выучивает закономерности из данных.

Данные сегодня — «новый бензин». За ними идет настоящая охота. Ради обучения LLM-ок гиганты Бигтеха воруют книги из онлайн-библиотек или без спроса транскрибируют видео с YouTube. Сила машинного и глубокого обучения заключена именно в данных.

Но найти их — лишь часть дела. Реальные данные — грязные, шумные и смещенные. Это вам не ирисы Фишера. Их надо чистить и всячески готовить, ведь принцип GIGO никто не отменял: мусор на входе — мусор на выходе. Причем неудачные решения на стадии предобработки могут отправить все-все-все последующие труды коту под хвост.

Вот занялись вы компьютерным зрением и хотите классифицировать фотографии. Чтобы скормить снимки модели, которая понимает только язык чисел, нужно порой пройти девять кругов Данте. Скажем, привести картинки к единому размеру и форме, удалить шум на фоне, нормализовать значения в цветовых каналах или преобразовать RGB-изображения в черно-белые. Данных не хватает? Тогда разумно применить аугментацию: повертеть, покрутить, отзеркалить картинки. И разделить выборку на трейн и тест, соблюдая баланс. Если такими процедурами не заморочиться, то либо ваш код вовсе не запустится, либо вы получите модель, которая будет бесполезна в реальном мире.

В среде датасатанистов ходит байка про хаски. Исследователи из Вашингтонского университета поставили эксперимент. Они обучали логрег отличать волков от хаски на фотках. На вход классификатору подавали выход первого пулингового слоя предобученной нейросети Inception. Но тренировочную выборку подобрали так, что волки в ней встречались преимущественно на фоне сугробов. Когда ученые посмотрели, на что же ориентируется алгоритм, то выяснилось: он детектирует... снег. Зверей можно было вообще закрыть черным квадратом — результат предсказаний не менялся! Вижу зиму — говорю «волк», даже если на фото собакен. Кейс показывает, что ИИ чувствителен к артефактам, ищет легчайший путь (shortcut learning) и цепляется за ложные корреляции.

Поэтому если к подготовке данных подойти спустя рукава, то последствия не заставят себя долго ждать. Любишь кататься, люби и саночки возить 💻

Читать полностью…

Привет, папищеки!

Мы все рассказываем про новые ИИ-технологии, магистратуры и возможности в науке. А теперь настало время поделиться новостями нашего отдела маркетинга.

И открывает подборку самый молодой член команды — Саня:

Я присоединилась к команде относительно недавно, но уже влилась в движ и активно ищу новые точки соприкосновения для ученых, разработчиков и представителей индустрии. Самое интересное — это коммуникация с представителями разных направлений биотеха. Получается выцепить новые мысли, идеи для проектов и продуктов. Меня даже разок назвали психотерапевтом для руководителей! И это учитывая, что мне самой нужна психотерапия из-за свалившегося на голову ремонта 😆

Отдельный флекс — мероприятия, которые организовал Бластим в этом году. Конечно, любая организация ивента тонет в хаосе в какой-то момент, но как здорово и приятно получать потом фидбек и видеть в живую те сообщества, которые собираются на наших площадках!

В общем, дел и задачек много, но проектов и планов на будущее еще больше 😎

😉 Дорогу ПЕ-ДА-ГО-ГУ, как говорится!
Наш директор маркетинга Александра закончила мучить первокурсников на экзаменах и рассказала свою историю:

За эти месяцы я побывала на более чем 5 конференциях, а еще в двух выступала в роли организатора.
Больше всего нравится то, что после каждой конференции остается не только усталость, но и ощущение, что вокруг становится больше связей, идей и людей, с которыми хочется что-то делать дальше. А еще моя любимая команда становится только крепче.
Ничто так не сплачивает, как посиделки после конференций в кафешке!

Как думаете, какой ивент следующий?

А на очереди наш PR-менеджер Саша.
Если вы думаете, что мы берем в команду только Саш... вы правы. У нас дискриминация по именам:

Я сейчас путешествую. Уехала в июне в Китай без обратного билет. Была в Шанхае: смотрела город, много гуляла. Там же была на конференции, посвященной технологиям в сфере женского здоровья. Сейчас в Харбине. Скоро буду праздновать день рождения! И делаю максимум дел перед отпуском.

Контент- и дизайн-maker Екатерина делится своей жизнью:

2026 год выдается трудным, но не без радостей. В Бластим мы провели чудесную конференцию, и я думаю, что впереди у нас еще больше офлайн-встреч. Работы и задумок много, поэтому мне всегда интересно разбираться с задачами и учиться новому (сейчас постигаю дизайн). В целом чувствую себя как герой видеоигры, выбивающий ачивки 👾

P.S. У тебя все получится!

Email-маркетинг не остался в стороне, Наталия начинает всё с чистого листа:

Я недавно получила диплом. Наконец, дипломированный специалист. Наука, держись!
Собираюсь поступать в магистратуру. Отлично понимаю всех выпускников. А недавно мы совместно с ФББ мы провели прекрасный интенсив по направлениям их магистратур. Столько заряженных ребят! Дали мотивацию двигаться дальше.

Кто-то знает, чем живут копирайтеры Бластим? И мы не знаем🤷‍♂️ но слышали, после вот этого поста они ушли в запой. Образование требует жертв.

Пишите в комментариях, с кем у вас случился match по новостям.

Читать полностью…

🔫 Встречайте Сайенс, Клод Сайенс

Работа ученого похожа на цикл: ресерч литературы, выдвижение гипотез, проведение экспериментов, анализ данных, интерпретация и подготовка к публикации. Причем на каждом этапе нужны свои инструменты и навыки — от статистики до кода и вычислений.

🎉 Именно в эту проблему и метит Anthropic, буквально на днях анонсировав Claude Science — полноценную рабочую среду под исследовательские задачи. Главный вопрос: случится ли в науке такой же прорыв, какой Claude Code устроил в разработке?

Отдельную модель под биологию обучать не стали. Вместо этого объединили уже существующие с научными базами данных, средами разработки и вычислительной инфраструктурой. Сделав ставку не на новую биологическую нейросеть, а на среду, в которой исследователь доводит работу от гипотезы до результата.

Любопытно, кому достался ранний доступ, например, Manifold Bio, которая применяет Claude Science для поиска мишеней для новых препаратов, и Novo Nordisk, создателю некогда гремевшего Ozempic.

🔧 Что умеет:

• сопровождает весь исследовательский цикл — от анализа литературы до графиков, готовых для публикации
• особый акцент сделан на воспроизводимости: каждый график сохраняется вместе с кодом, рабочим окружением, понятным описанием и историей изменений, так что вернуться к результату и повторить его можно даже спустя месяцы
• вычислительную часть система берет на себя — самостоятельно разворачивает окружение и масштабирует нагрузку от одного GPU до сотен, в зависимости от задачи

В итоге работу ведет не один ассистент, а команда агентов: одни выполняют исследование, а отдельный агент-рецензент перепроверяет расчеты и ссылки, выступая внутренним контролем.

Занятно, что AI-гиганты всё больше смотрят в биотех, что из этого получится — покажут первые публикации, сделанные с помощью Claude Science

Читать полностью…

Забыть всё, чему учили в вузе?

В мире, где технологии меняют целые отрасли за несколько лет, учиться только ради «корочки» или начинать путь с нуля в новой сфере — слишком большая роскошь.

Гораздо разумнее использовать уже имеющуюся базу и дополнить ее тем, чего часто не хватает классическому образованию. Например, актуальными практическими навыками и пониманием того, как и где их применять.

Так, сегодня фармацевтическому рынку особенно нужны люди, которые умеют не только работать с научными данными, но и доводить идеи до реального результата. Но где получить такой опыт?

Для этого и были созданы два направления магистратуры «Промышленная фармация» факультета биоинженерии и биоинформатики МГУ:
• Фармацевтическая разработка
• Производство лекарственных средств

Здесь вы сможете разобраться во всех этапах создания лекарственных средств: от поиска биологической мишени до регуляторного сопровождения и регистрации.

Кому подойдут программы?

• выпускникам биологических, медицинских, химических и смежных направлений

• ученым, которые хотят перейти из академической среды в бизнес

• специалистам фармацевтических компаний, которым важно видеть весь процесс, а не только отдельный участок работы

Почему именно эта магистратура?

✔ Вы получите целостное представление о разработке лекарств

✔ Междисциплинарный подход на стыке биологии, химии, фармации и регуляторики

✔ Реальные кейсы и задачи от отраслевых партнеров

✔ Возможность усилить свои компетенции и уверенно войти в один из самых быстрорастущих сегментов биотеха

Подробную информацию о подаче документов можно найти на канале для абитуриентов

Если останутся вопросы, то пишите @edu_blastim — поможем каждому!

Читать полностью…

🫥 Прием документов в магистратуры ФББ МГУ уже идет

На факультете биоинженерии и биоинформатики МГУ открыт прием документов в магистратуры по направлениям «Промышленная фармация», «Машинное обучение» и «Управление высокотехнологичными проектами».

Если вы планируете поступать в этом году, напоминаем: прием документов продлится до 10 августа. Сейчас самое время проверить, всё ли готово, чтобы не заниматься этим в последние дни.

Подать документы можно двумя способами:
➤ через суперсервис «Поступление в вуз онлайн» на портале Госуслуг
➤ через операторов Почты России

Обратите внимание: через систему webanketa.msu.ru и по электронной почте документы не принимаются ❗️

Что понадобится для подачи:

• личное заявление о приеме
• копии двух первых страниц паспорта и страницы с постоянной регистрацией
• оригинал или копия документа об образовании с приложением
• фотографии 3×4, сделанные в 2026 году
• СНИЛС

Несколько важных дат, которые лучше сразу сохранить в календарь:

• 10 августа: последний день приема документов
• 12 августа: вступительные испытания основного потока. В 2026 году экзамены проходят дистанционно с использованием прокторинга
• 21 августа: публикация приказов о зачислении на бюджет

Если вы подаете документы через Госуслуги и не уверены, что всё сделали правильно, загляните на канал для абитуриентов — там есть подробная инструкция и видео с пошаговым разбором процесса

Если останутся вопросы по поступлению или подаче документов, пишите @edu_blastim — поможем каждому!

Удачи! 👍

Читать полностью…

⭐️ Вакансия дня: ведущий специалист по данным и моделям

Кситест — лидер геномной селекции в России и СНГ и единственная компания с международной аккредитацией ICAR — ищет сильного специалиста в команду, отвечающую за аналитическое ядро продукта. Задачи охватывают все этапы разработки: от проектирования пайплайнов и моделей до контроля качества результатов, которые получают клиенты.

Роль предполагает прямое влияние на решения, определяющие развитие исследовательской части продукта, а также участие в формировании планов и видения направления.

Требования:

• 5+ лет опыта в разработке систем обработки данных на Python
• опыт проектирования и поддержки промышленных пайплайнов
• владение SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов, работа со схемами
• опыт работы с колоночными или аналитическими СУБД (ClickHouse, Vertica, BigQuery, DuckDB)
• уверенное владение статистикой, машинным обучением или математической оптимизацией в промышленном контексте
• опыт миграции или рефакторинга существующих пайплайнов без остановки работающей системы
• способность разобраться в чужом коде, в незнакомом домене, принять решение и довести до результата

Обязанности:

➤ поддерживать и улучшать модельное ядро: BLUP / ssGBLUP, оценка дисперсионных компонент, селекционные индексы
➤ развивать инфраструктуру данных: миграция промежуточного хранилища на колоночную СУБД (ClickHouse), проектирование схем, обеспечение идемпотентности и воспроизводимости пайплайнов
➤ вести исследовательскую работу: проверка гипотез по улучшению точности оценок, новые модели и признаки
➤ работать с задачами математической оптимизации: подбор пар, минимизация инбридинга, формирование племенного ядра
➤ обеспечивать контроль качества на всех этапах: от сырых данных до финальных индексов, которые видит клиент

Условия:

• фултайм, гибкий график и формат работы (офис + удаленка)
• просторный офис в Москве у м. Добрынинская
• зарплата по результатам собеседования

✈️ Отклик и подробности на нашем сайте: blastim.ru/job/15823/

#бластим_вакансии #бластим_рекомендует

Читать полностью…

Бластим — этанол научного знания

Недавно на ПМЭФ Борис Титов пожаловался, что молодежь почти не интересуется алкоголем. Мы решили исправить ситуацию и откупорили бутылочку самого выдержанного обучения.

🥃 Без пол-литра не разберешься
Машинное обучение на Python (старт 27 июля)
Раз сегодня пошла такая пьянка с ИИ, то на курсе мы выучим всё — от классического ML до продвинутых нейросетей, агентов и моделей для геномной и структурной биоинформатики. Ведь белок лучше предсказывать, а не ловить

🥂 Между первой и второй перерывчик небольшой
Экспресс Linux для NGS (август 2026)
За два дня интенсива вы проникнитесь пьянящей мощью командной строки, научитесь гонять пайплайны и… выходить из vim

🍷 С годами только лучше
Анализ NGS-данных (с 7 сентября по 27 ноября)
Флагманский курс Бластима, где вы в роли сомелье продегустируете сразу все сферы применения NGS и освоите полный цикл анализа — от сырых ридов с секвенатора до биологически осмысленных выводов

🍸 В малых дозах в любых количествах
Статистика, R и анализ данных (с 29 сентября по 19 декабря)
Дорога от хаоса в данных до высокоуровневых публикаций с помощью кода на R и понимания статистики под менторством Ивана Позднякова. Занятия в онлайне небольшими порциями, что облегчает усвоение. На закуску байки про Стьюдента и пивоварение

🍺 Губит людей не пиво
NGS в наследственных заболеваниях (осень 2026)
Вы научитесь читать NGS-отчеты, ориентироваться в критериях ACMG, отрабатывать VUS и принимать трезвые клинические решения

🍾 Зеленый змий
Python для анализа данных в науке (в записи)
Если у вас в лабе из программистов только закодированный лаборант, то запойный просмотр занятий с Александром Ильиным поможет влиться в датасайенс, научиться манипулировать табличками и рисовать графики для статей

🍹 Мешать, но не взбалтывать
Предпочитаете коктейли? Машинка + Анализ NGS-данных? Или ИИ + Софт скиллы? Ищите выгодные комбо программ в самых смелых сочетаниях на сайтах курсов в разделе «Пакетные предложения»

Перед употреблением проконсультируйтесь со специалистами varvara_blastim">Варварой или eva_blastim">Евой

#бластим_дайджест

Читать полностью…

🌟 Обучение сотрудников: инструкция по применению

Когда речь заходит о корпоративном обучении, у многих возникает одна и та же картина: долгие согласования, запутанные программы, скучные лекции и сотрудники, которые сидят с мыслью «зачем я здесь» и «как бы отсюда побыстрее уйти»

Мы делаем иначе

Наш опыт ценят как крупные компании, так и небольшие группы: многие из вас проходили наши курсы от организаций и вновь возвращались в Бластим — за увлекательной подачей и новыми знаниями. У нас уже больше 3000 выпускников — а это целый НИИ!

И всё это можно адаптировать именно под вашу компанию

🔐 Курсы «под ключ»

Организуем обучение специально для вас или подключим к текущему потоку. Приходите с запросом — и мы создадим программу под уровень вашей команды, как для пяти человек, так и для больших отделов. Никаких готовых шаблонов — только точечная работа с пробелами и рост компетенций всего коллектива.

▶️ Авторские вебинары и интенсивы

Бывает так: проблема есть, а времени на долгое обучение нет. Тогда мы разработаем занятие под конкретную тему — за две недели или в формате одного вебинара, после которого люди перестают задавать одни и те же вопросы и получают новые инструменты. Например, подберем ИИ-сервисы, подходящие именно для ваших целей.

🫶 Методологическая поддержка и продвижение

У вас уже есть образовательные программы? Отлично — мы поможем их упаковать, масштабировать и вывести на широкую профессиональную аудиторию. Хотите, чтобы о ваших разработках узнали тысячи специалистов? Мы знаем, как это сделать.

А если непонятно, что нужно?

Мы умеем задавать правильные вопросы. Сначала проведем аудит и определим, чего не хватает для успешного ведения проектов. Если задача типовая — предложим готовый путь. Если нестандартная — привлечем экспертов, оценим возможности и скажем, как лучше действовать.

Самое главное — мы даем компетенции, которые останутся с вашими сотрудниками после обучения. Гарантируем, что ваш коллектив получит инструменты, которые можно применить уже завтра для амбициозных проектов и прорывных результатов.

Есть задача?

👨‍💻 Напишите нам на @edu_blastim или на почту mail@blastim.ru. Расскажем, как видим выход из ситуации, и поделимся экспертным мнением. А если не представляете, с чего начать — пишите, и мы поможем сформулировать запрос.

Читать полностью…