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: #textanalysis

当前筛选 #textanalysis清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2363 · 11.10.2024 г., 09:00

#NLP#ML#AI#NaturalLanguageProcessing#DeepLearning#Python#УдаленнаяРабота#ИП#LLM#TextAnalysis Вакансия: ML/NLP разработчик Грейд: Middle+/Senior Локация: строго РФ Формат работы: удалённая, трудоустройство только по ИП Зарплата: 250-350 тыс. руб. 💸 📌О проекте: Мы разрабатываем интеллектуальную Систему анализа проектной документации для обработки и анализа текстовых данных. В рамках проекта вы будете участвовать в создании когнитивного поиска, рекомендательных систем и digital-ассистентов, помогая реализовать передовые решения на основе естественного языка. 📌Задачи: - Разработка моделей для структурирования текстов и понимания запросов на естественном языке 🧠 - Решение NLP задач для когнитивного поиска и рекомендательных систем - Разработка NLU моделей для digital-ассистентов - Развитие и оптимизация больших языковых моделей (LLM) 📌Мы предлагаем: - Удалённую работу с гибким графиком 🏡 - Трудоустройство по ИП с прозрачными условиями - Участие в интересных проектах по текстовому анализу - Возможности для профессионального роста 🚀 - Работа с передовыми технологиями и решениями 📌Наши ожидания: - Опыт работы с NLP задачами от 3 лет - Глубокие знания машинного обучения и deep learning в NLP - Практический опыт работы с задачами для русского языка: классификация текста, topic modeling, NER, Text2SQL - Участие в хакатонах или Kaggle будет плюсом 🏆 📌Технологический стек: Python, NLTK, DeepPavlov, Hugging Face, LSH, faiss, nmslib, HNSW, Spark, Pandas, Numpy, Sklearn, Keras, PyTorch, Tensorflow, RNN, CNN, Transformer, BERT. 📌Преимуществом будет: - Опыт работы с LLM, включая RAG, LangChain, LoRA - Навыки fine-tuning и prompt engineering Если хотите присоединиться к нашему проекту, пишите в Telegram: @BekhterevaElena.