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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1109 · 23.06

Не хотелось уходить из отрасли, но Росатом сокращает айтишников. Сейчас расскажу. Вот и подходит к концу мой пятилетний срок работы в Атомстройэкспорте. Не буду лукавить, это было очень интересно. Когда-то в 2019-м нас наняли целой командой после победы в треке Росатома в крупнейшем в мире хакатоне. Я ничего не знал о внутренностях этой компании, но сразу был приятно удивлён: современный технологический стек, хорошие процессы, команда молодых и очень компетентных спецов. Платили айтишникам вполне по рынку. Казалось, что такая железобетонная в прямом и переносном смысле отрасль, как строительство атомных станций, будет жить вечно и обеспечит нас работой на долгие десятилетия. Без преувеличения я с гордостью всем рассказывал о своём месте работы. К этому добавлялось ещё два важных позитивных фактора: Во-первых, очень приятная атмосфера взаимодействия с коллегами. Думаю, в Росатом многие шли из-за неравнодушия к отрасли, с желанием заниматься чем-то серьёзным и полезным. Во-вторых, классная корпоративная культура, в особенности ежегодный чемпионат AtomSkills, который дарил одни из самых ярких эмоций за мою соревновательную карьеру. Но, увы, в структуре управления Госкорпорацией есть фундаментальная проблема. Возможно, она существует в любой крупной компании, но в Росатоме проявляется особенно сильно — отсутствие горизонтальных связей между соседними ветками иерархии. И на самом высоком уровне (разные компании внутри ГК общаются друг с другом, как враги, и сражаются за ресурсы), и на самом мелком (руководитель мог забирать разработчиков, даже если это приводило к срыву задач другого руководителя). Такой способ управления держится, пока у веток есть общий корень — например, крупный начальник, которому важны все подопечные проекты. В итоге, когда в прошлом году ушла вице-президент по цифровизации, вся дирекция мгновенно балканизировалась (то есть, развалилась на изолированные островки). За продуктами целиком перестал кто-либо стоять, островки оказались нежизнеспособны, и к настоящему моменту де-факто закрыты три основных цифровых разработки дирекции, а пара сотен айтишников ушли на рынок. Обязательства же перед заказчиком в разрезе айти пытаются выполнить, спешно реанимируя старую версию софта, в которой номинально даже реализовано больше функций. С меньшей детализацией, меньшей надёжностью и меньшей поддерживаемостью, но об этом на презентациях можно не говорить. Добавьте сюда ещё такой эффект: достаточно много интересантов, которым цифровизация стройки не нужна и мешает. Потому что цифровизация делает процессы более прозрачными и упорядоченными, усиливает контроль со стороны генподрядчика, требует обучать и дисциплинировать людей. Конечно, многие (очень многие) не хотят этого. Кстати, пара других компаний в ГК хотели забрать к себе часть людей, но им заблокировали найм, а позже и там тоже начались сокращения. Поэтому я и говорю, что Росатом сокращает айти, а не АСЭ. Уверен, через несколько лет придёт сильный управленец, который захочет реанимировать идею общей цифровизации процессов на атомной стройке, придётся заново собирать команды и скорее всего заново запускать дорогую разработку. А пока, увы. В течение нескольких следующих дней я буду рассказывать вам свою историю поиска работы: современное состояние рынка, собеседования в крупные компании. Не переключайтесь! Пока, Росатом. Это было классно. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embedding

当前筛选 #embedding清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15053 · 12.08.2025 г., 14:00

#typescript#embedding#visualization Embedding Atlas is a powerful tool that helps you easily visualize and explore large sets of data points called embeddings. It automatically groups and labels data, shows dense areas and outliers clearly, and lets you search for similar items in real time. It works fast even with millions of points using modern web technology and can be used in Python, Jupyter notebooks, or web apps. This means you can better understand complex data, find patterns, and make decisions faster without complicated setup or slow performance. It’s open source and privacy-friendly since your data stays on your device. https://github.com/apple/embedding-atlas

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8262 · 13.08.2025 г., 13:04

🌟Embedding Atlas: визуализация структуры эмбедингов прямо в браузере. Embedding Atlas — опенсорсный инструмент от Apple для интерактивной визуализации больших наборов векторных представлений, который позволяет не просто смотреть на облако точек, а полноценно с ним работать. И что самое приятное, он способен отрисовывать до нескольких миллионов точек благодаря реализации на WebGPU. 🟡Автоматическая кластеризация и разметка данных. Embedding Atlas сам находит скопления в данных и подписывает их, позволяя мгновенно сориентироваться в общей структуре датасета. Чтобы отделить реальные кластеры от случайных выбросов, используется оценка плотности ядра с отрисовкой контуров плотности. Решена и вечная проблема визуализаций - "каша" из перекрывающихся точек. Embedding Atlas использует технологию order-independent transparency, так что даже при большом наложении точек картинка остаётся четкой и информативной. 🟡Интерактивность. В инструменте есть поиск в реальном времени и нахождение ближайших соседей. Можно ввести текстовый запрос или просто кликнуть на любую точку в облаке, и Embedding Atlas мгновенно подсветит наиболее похожие на нее данные. Еще есть интерактивный фильтр по метаданным. Например, можно выбрать на гистограмме определенный класс объектов, и визуализация тут же отфильтрует эмбединги, оставив только соответствующие ему точки. 🟡Embedding Atlas поставляется в виде 2 пакетов: 🟢Python-пакет Дает три варианта интеграции: утилиту командной строки для быстрой визуализации датафреймов, виджет для Jupyter, позволяющий встраивать атлас прямо в ноутбуки, и компонент для Streamlit, если вы создаете полноценные веб-приложения. 🟢Npm-пакет Этот пакет для тех, кто хочет встроить визуализацию в собственные веб-приложения. Он предоставляет готовые UI-компоненты в виде API: Table, EmbeddingView, EmbeddingViewMosaic и EmbeddingAtlas. 📌Лицензирование: MIT License. 🟡Страница проекта 🟡Документация 🟡Demo 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Embedding#Visualisation#Apple

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14750 · 25.05.2025 г., 13:00

#typescript#embedding#mcp#telegram#telegram_bot This tool helps you search through Telegram chat records using advanced technology like vector search and semantic matching. It uses OpenAI's semantic vector technology to make your searches smarter and more accurate. This means you can find messages more easily and quickly. It's beneficial because it saves time and helps you find important information in your chats. To use it, you need to install it on your computer by following some steps, and then you can access it through a local website. https://github.com/groupultra/telegram-search

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG