TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1075 · 20.02

Айтишный опыт очень нелинейно конвертируется в деньги. Если у вас 3-5 лет опыта, и вы занимались развитием своих навыков, то можете получать зарплату мидла, пусть это будет X денег. За 10 лет опыта при продолжающемся развитии вы становитесь сеньором (кто-то быстрее, кто-то дольше), и тогда вы получаете 1.5X денег, ну может 1.75X, при очень большом везении 2X денег. Но если у вас 15-20 лет опыта, вам 2X+ никто не даст, и уж тем более 2.5-3X. Бывают отдельные случаи, когда какой-нибудь Бобук с офигенно раскрученным личным брендом получает миллионы (и то, на порнухе и казино), но глобально ситуация по рынку понятная. Получается, что после 10 лет опыта вы уже как бы достигли своей финансовой вершины в айти. Можно сместиться в руководство, но, во-первых, не каждому хочется, а, во-вторых, это требует иных навыков, которые тоже не у каждого есть. Да и не будет руководящих должностей на всех. А как там с другими профессиями? У некоторых профессий есть категории, разряды или формальные уровни квалификации, которые влияют на зарплату. Если вы сварщик шестого разряда или учитель высшей категории, то один этот факт будет добавлять к зарплате некоторый процент. Очень понятный путь прокачки. Но всё равно, когда упёрся в левел-кап, дальше уже роста не будет. А есть ли за что платить? Будет ли строитель с 20-летним опытом сильно больше уметь, чем строитель с 10-летним? Интуитивно кажется, что да, потому что 10 лет это типа 3-4 больших объекта, довольно мало. Уж точно 6-8 больших объектов звучат сильно солиднее. Видимо, зависит всё-таки от формата и сложности работы. У врачей, кажется, вообще никогда нельзя упереться в предел опыта. И по ощущениям тоже врач с 20 годами должен получать больше, чем с 10 (если в комментах есть врачи, расскажите, так ли это). Но в айти престарелые (по меркам айти) сеньоры сидят и тухнут. Я так BG3 бросил в середине третьего акта, потому что прокачка остановилась. К счастью, опыт в работе у меня складывался более интересный: сначала я пять лет пилил свои проекты с разной степенью успеха, потом пять лет был фрилансером, а теперь вот пять лет в энтерпрайзе. Точно есть, куда расти, и по навыкам и по деньгам. Существует ли ещё какая-то форма занятости? Свой айтишный бизнес, пожалуй, но тут уж совсем особые умения нужны. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #llmarena

当前筛选 #llmarena清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8560 · 16.09.2025 г., 16:22

🔥 Как реально выбирают LLM в 2025 — исследование LLM Arena Интересный опрос практиков (инженеров, ML-учёных, AI-продуктов) - как сегодня на самом деле выбирают языковые модели (LLM), что важнее: бенчмарки или собственные тесты, цена/скорость/качество, и чего не хватает в информации по моделям. 📊Ключевые выводы - 82,2% респондентов проводят собственные тесты; бенчмарки — лишь ориентир, не решение. - 26,7% вообще не пользуются бенчмарками. - В центре внимания: баланс качество / цена / скорость, устойчивость (без галлюцинаций), соответствие инфраструктуре. 👥 Участники опроса - 45 практиков с опытом работы с LLM-продуктами; все участники — профессионалы. - ML/AI Инженеры, Data Scientists, AI-строители, и менеджмент. 🔑 Что ищут и какие сигналы важны: - Часто оценивают обсуждаемость модели в статьях/сообществе; практическое применение в похожих продуктах. - Обращают внимание на число скачиваний и звёзд на Hugging Face / GitHub. - Хотят больше данных о требованиях к железу, лицензиях, локальной работе, графиках “цена vs качество”, “скорость vs качество”. ⚠️Проблемы & доверие - Многие не доверяют существующим бенчмаркам из-за методологических проблем (train/test leakage, нерелевантность задач). - Лабораторные условия часто сильно отличаются от продакшн. - Нехватка отзывов по реальным сценариям и использованиям. При выборе LLM важнее собственные тесты и контекст задач, чем рейтинги. Специалисты хотят поточечных данных: про лицензии, требования к железу, latency, стоимость. Инициатор исследования Роман Куцев - фаундер и CEO LLM Arena, публикуют много интересного у себя в блоге. Для тех, кто строит LLM-продукты, полезно: - Не ориентироваться только на чужие бенчмарки. - Собирать метрики в собственных условиях — на реальных данных. - Открыто показывать, что работает, а что — нет, в документации и обсуждениях. 🟢 Полное исследование: https://research.llmarena.ru/ #LLM#AI#ИИ#LLMArena#исследование#нейросети#benchmarks