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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1083 · 8.04

Ух, очень продуктивная была поездка. Наши взяли золото, причём, в этом году организаторы решили наградить в том числе экспертов по подготовке, чьи команды выиграли. Не надеялся я, что когда-нибудь ещё раз (после победы в 2022) поднимусь на эту сцену и получу медаль, а оно вот как сложилось. Наверное, по эмоциям от AtomSkills один из самых сильных эффектов. С ним соперничают, разве что, мой первый хакатон VK Hack 2018, и крупнейший в мире хакатон «Цифровой Прорыв», сильно изменивший мою последующую жизнь. В любом случае, каждый год AtomSkills это очень масштабное и классно срежиссированное мероприятие с большим количеством впечатлений, интереса, опыта. А сейчас вот был юбилейный чемпионат — десятый, и такой подгон. Два года не брали медалей, и никогда раньше в нашей компетенции не награждали тех, кто привёз команды. Видимо, мои хакатонные боги-покровители решили, что я засиделся. В задание тоже удалось привнести некоторую новизну. В целом схема такая: эксперты совместно делают задание, придумывают шкалу оценки и критерии. Но при проверке решений каждую команду смотрят только те, кто к этой команде не имеет отношения. При этом критерии оценки это в большинстве своём объективные предикаты, на которые решение проверяется. Например, в критериях может быть фраза «Система позволяет создать нового пользователя: да (3 очка) / нет (0 очков)». Де-факто споров почти не возникает, коллегия экспертов почти всегда сразу видит и понимает, засчитывается тот или иной критерий или нет. Субъективные части в оценке тоже есть, но их влияние на результат в разы меньше, чем в обычных хакатонах. И да, важнейшее ключевое отличие: на AtomSkills решение каждой команды обязательно разворачивается независимо на пустом компьютере и прогоняется через бизнес-сценарии. Нельзя наврать в презентации, будто бы ты что-то сделал, чего нет. Нельзя сделать решение на моках или фейковое. Нельзя вытащить только на харизме и софт-скиллах. В этом году мы, как авторы задания, к обычной энтерпрайз-части добавили алгоритмическую задачу. Стандартно командам предлагается сделать мини-CRM или нечто подобное в заданном домене, что увеличивает влияние заготовок. Если принести с собой слишком много подготовленных форм, CRUD'ов, конфигов и так далее, это экономит тебе много времени, и ты в итоге просто выигрываешь из-за форы. Сейчас же в мини-CRM была специальная функция: написать алгоритм оптимизации расписания работ. Детали задачи я расскажу завтра, но в целом никакие заготовки не помогали решить это эффективно, если не знать задачу заранее (а она до конкурса скрыта, и разглашение карается дисквалификацией). В итоге лично на мой взгляд итоговый балл получился очень взвешенным: — Если команда сделала хороший алгоритм и не провалилась при этом по обычной не-алгоритмической части, она набирала много баллов (как наши) — Если команда сделала неэффективный, но работоспособный алгоритм, у неё был шанс вывезти за счёт супер идеального вылизанного исполнения не-алгоритмической работы (такие получили серебро и бронзу) — Если алгоритм у команды не заработал вообще, то даже при супер идеальном остальном решении в тройку она не попала — Если алгоритм у команды был хороший, но имелся сильный провал во всём остальном — она вообще оказывалась ниже середины В общем, не знаю, попаду ли в следующий раз, но воспоминания и опыт невероятные. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026 г., 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 15.04.2024 г., 16:25

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 18.12.2024 г., 12:12

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 15.01.2025 г., 10:00

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare