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 2 подобни публикации

Търсене: #mle

当前筛选 #mle清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2994 · 22.10.2025 г., 09:01

#Вакансия#Senior#MLE#DL Находимся в поиске Senior MLЕ Компания: highsky.io Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений. Находимся в поиске MLE Чем предстоит заниматься: • разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных) • проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты • проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели • тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели Требования к кандидату: • Опыт работы от 5 лет; • Опыт коммерческой разработки с нуля; • Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении • Сильные навыки разработки на python • Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: • ! Опыт с AI-агентами • Научные исследования по Computer Science • Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах • ШАД / Школа 21 Что мы предлагаем: • Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени; • Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$; • Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте; • Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость; • Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы; • Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»; • Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа. Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды! Контакт: @dybovanya

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2244 · 02.08.2024 г., 18:03

#вакансия#Москва#senior#mlops#ml#llmops#devops#mle Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий. Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников. Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире. Какие задачи вас ждут: - Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU); Deploy моделей в продакшн; - Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.); - Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models). Мы ждем, что вы: - Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет; - Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде; - Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов; - Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.); - Имеете опыт выстраивания CI/CD; - Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX; - Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных. Что мы предлагаем: - Вилка: 4k$ - 5k$ - Сильная команда, с которой можно расти; - Работа над задачами, которые до вас никто не решал; - Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков; - Офис в Москва Сити; - Гибкое начало рабочего дня (до 10:00); - Sick days; - Медицинская страховка; - Реферальная программа. По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova