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 3 подобни публикации

Търсене: #quantization

当前筛选 #quantization清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14747 · 25.05.2025 г., 11:30

#python#deep_learning#intel#machine_learning#neural_network#pytorch#quantization Intel Extension for PyTorch boosts the speed of PyTorch on Intel hardware, including both CPUs and GPUs, by using special features like AVX-512, AMX, and XMX for faster calculations[5][2][4]. It supports many popular large language models (LLMs) such as Llama, Qwen, Phi, and DeepSeek, offering optimizations for different data types and easy GPU acceleration. This means you can run advanced AI models much faster and more efficiently on your Intel computer, with simple setup and support for both ready-made and custom models. https://github.com/intel/intel-extension-for-pytorch

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15091 · 24.08.2025 г., 11:30

#python#comfyui#diffusion#flux#genai#mlsys#quantization Nunchaku is a fast and efficient engine that runs 4-bit neural networks using a special method called SVDQuant, which compresses models to use less memory and speed up processing by 2 to 5 times compared to older methods. It supports advanced AI models for tasks like high-quality text-to-image generation and image editing, working best on modern NVIDIA GPUs. You can easily install and use it with ComfyUI, and it has active community support on Slack, Discord, and WeChat. This means you can generate or edit images quickly with less computing power, saving time and resources. It also offers tutorials and example workflows to help you get started smoothly. https://github.com/nunchaku-tech/ComfyUI-nunchaku

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15385 · 02.01.2026 г., 12:30

#python#deep_learning#inference#openai#quantization#speech_recognition#speech_to_text#transformer#whisper Faster-Whisper is a fast version of OpenAI's Whisper that transcribes audio up to 4x quicker with the same accuracy, using less memory on CPU or GPU—benchmarks show it beats original Whisper (e.g., 1m03s vs 2m23s for 13-min audio on GPU). Install via `pip install faster-whisper`, no FFmpeg needed, and use simple Python code like `WhisperModel("large-v3").transcribe("audio.mp3")` for segments with timestamps. You benefit by getting quick, efficient speech-to-text for real-time apps, saving time and resources on long files or batches. https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper