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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1110 · 24.06

И так, Ozon Tech. #interview#dev Наверное, первая крупная организация, которая приходит на ум, когда думаешь о работе для C#-программиста. В Озоне и правда очень много всего на шарпе. У нас туда уходили разработчики из дирекции, но и обратный случай был (когда разработчик перешёл в АСЭ из Озона). Так что у меня была одной из первых, куда я подался. Но подавался через знакомства. Хотя, я думаю, что и при обычном отклике по общим каналам мне бы написали. Эйчар отвечала быстро и охотно, но скрининг был скорее номинальным, просто по ключевым технологиям: .NET, PostgreSQL, Kafka итд. А теперь важный дисклеймер: это первый раз в жизни, когда я пошёл на собеседование, как соискатель. И вообще, резюме я оформил вот только в мае этого года. До АСЭ я много лет работал на аутсорсе, а в АСЭ устроился по приглашению после хакатона, собеседования не было. Так что уже тимлидом я проводил собеседования, но сам их не проходил. К сожалению, навык прохождения собеседований соотносится с настоящим умением работать программистом очень ортогонально. Я распишу своё мнение по современным процессам найма как-нибудь потом, но достаточно сказать, что для подготовки я в течение двух недель читал книжки и общался с DeepSeek, и без этой подготовки я бы собеседования нигде не прошёл. Хотя, разумеется, двухнедельное чтение книжек не сделали меня ни на йоту лучшим разработчиком, не добавили мне опыта и умений. После первичного скрининга в Озоне три секции: технический скрининг, большая техническая секция и system design с небольшим фитом в конце (фит это общение с руководителем на предмет того, совпадаете ли вы). Технический скрининг Чисто разговорная секция на 40-50 минут. Интервьюер один. Задаёт вопросы общего плана по языку, структурам данных, многопоточности. Ничего неожиданного нет. Я шёл на ведущего разработчика C# (это тимлид), так что нужно быть готовым рассказывать про поколения сборщика мусора и особенности работы IO-bound операций в асинхронном контексте. Секция сугубо академически-теоретическая. Кроме языка была пара вопросов по энтерпрайз-архитектуре и по базам данных, но без копания вглубь. С моей точки зрения для скрининга всё равно секция чрезмерно подробная, и позже на большой технической секции часть тем повторилась. Большая техническая секция Два интервьюера, два часа. Задачи по коду, но не на алгоритмы, а скорее на решение конкретных кейсов. Например, нужно параллельно читать из кэша и из БД (если в кэше нет), как это написать максимально эффективно. Дан шаблон, который нужно заполнить. Параллельно задавали вопросы по теории. Одна задача по SQL (я решил только с подсказкой). Вообще с чистым SQL в современном энтерпрайзе работают мало и редко. Когда дошли до этой задачи, я честно сказал собеседующим: «В реальной работе, получив такую задачу, я бы изучил документацию по средствам СУБД, которые позволили бы мне её решить, и погонял бы тестовые запросы на предмет правильности и оптимальности». По моим ощущениям, им этот ответ не понравился, и в целом мне показалось, что оценили мои навыки в этой части низко. И в конце кусочек код-ревью. Когда я сам проводил собеседования, это была моя любимая часть, потому что наш пример кода на ревью содержал сразу большой пласт разнообразных проблем: инъекции, ошибки асинхронности, освобождение неуправляемых ресурсов, безопасность итд. Сразу было видно, с чем человек часто сталкивался, а с чем редко. Здесь на ревью я стал давать комментарии по кодстайлу, за которым, как тимлид, тоже регулярно следил. Но меня попросили сосредоточиться на проблемах другого рода, и по сути весь код крутился вокруг неверного использования lock. Я увидел эту проблему, предложил решение, но не смог глубоко объяснить, какими особенностями поведения среды выполнения вызвана эта проблема. Понижение должности Через пару дней эйчар написала, что на ведущего разработчика (тимлида) они не готовы меня рассмотреть, но готовы на старшего (сеньора). Запомните этот момент. Я согласился. На мой вопрос о том, ниже ли вилка, она ответить не смогла, и сказала, что обсуждать нужно с руководителем.

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #aiengineer

当前筛选 #aiengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3167 · 03.03.2026 г., 10:41

#AI#VoiceTech#DS#AIEngineer Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text. 💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service. Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI. У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу. О Voximplant в 2026 году: С 2013 года на рынке облачных коммуникаций; 300+ сотрудников; 30 000 клиентов по всему миру; 3 млрд звонков обрабатываем в год. 🔖Задачи: Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации; Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding; Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации; Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter); Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost); Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок); Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы; Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе; Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта; Сопровождать запуски проектов для клиентов; 🖇Ожидания от будущего коллеги: Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ; Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других; 🖇Опыт работы с ASR/TTS: управление потоками речи в реальном времени, корректное восстановление контекста после прерывания, согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи; Понимание современных подходов к RAG, включая: работу с векторными базами данных, разработку и настройку embedding-пайплайнов. Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов; Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга; Уверенные навыки программирования на Python: построение пайплайнов, интеграция с API LLM и векторными базами, автоматизация процессов. Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег. ⌨️Будет плюсом: Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд; Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов; Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей. 🖱Предлагаем: Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса; Гибкое начало рабочего дня;; Работа в аккредитованной IT-компании; Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю; Корпоративные скидки от BestBenefits; Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком; Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы. Процесс найма: Скрининг с HR; Техническое интервью; Оффер. Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2658 · 10.04.2025 г., 12:00

#вакансия#remote#AIengineer#LLM#RAG#hiring AI Engineer в амбициозную команду, которая строит не «очередной ИИ-инструмент», а систему, переосмысляющую принятие решений в условиях высокой неопределенности. Проект, в который идёт найм, он не из разряда "сделаем стартап и посмотрим". Это масштабный пивот для одного из самых интересных VC-фондов с глобальным охватом. Мы небольшая венчурная студия, которая помогает существующим компаниям резко наращивать капитализацию через точечные, но радикальные расширения и изменения, часто для переизобретения и пересборки смыслов. И когда такие изменения срабатывают, это уже не продукт, а настоящая "сюжетная арка" с эффектом hockey stick. Сейчас как раз тот самый момент. Команда собрана. Рынок подвижен. Вопрос только в том, кто будет собирать логику новой интеллектуальной системы. 🌍 Формат: удаленно 🧠 Уровень: Middle / Senior / Deep Thinker 💸 ЗП (gross, annual): ~$55K Middle / ~$85K Senior / ~$120K Deep Thinker 📍 Гео: неважно, главное -- мышление О проекте На фоне всех этих DeepSeek'ов 3.1, Llama 4 (и мы еще не успели увидеть ризонинг версию), Gemini 2.5 pro/Gemma 3, GPT 4.5 и даже сильно поумневшего ChatGPT 4o, и ожидания o3/o4/GPT 5/Qwen3 и многого-многого другого, самая сложная задача всё ещё та же: понять, когда ты неправ. Проблема не в доступе к данным, а в том, какие 5% контекста действительно важны. Всё остальное это только шум и самоуспокоение. Мы строим не чат-бот и не дашборд. И точно не RAG на изоленте и скотче. Это интеллектуальная система, которая помогает VC и инвестиционным командам выявлять слепые зоны, переосмысливать уверенность и точнее различать ценное и бесполезное. Она не заменяет человека, а помогает ему постоянно оставаться в тонусе. И еще иногда бьёт по самоуверенности, но очень фелигранно и аккуратно, только для повышения эффективности. 🔧 Технологический стек: [ ] LangChain, LlamaIndex [ ] Реализация высоконадежного Retrieval-Augmented Generation [ ] RAG, который работает в условиях реального давления, а не в демке [ ] Валидация источников и данных в реальном времени [ ] Python (FastAPI, Flask, Django), OpenAI, Claude, Gemini, Grok и друзья 👀 Мы ищем человека, который: [ ] Знает, что такое инженерия рассуждений, а не просто промпты [ ] Понимает, что эпистемология важнее вайрфреймов [ ] Может строить пайплайны, которые думают, а не просто индексируют [ ] Работал с AI в чувствительных или высокоответственных системах (финансы, безопасность, анализ рисков) Если хочется строить то, что действительно имеет значение, напиши в личку @ssmetyukh