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 1 подобни публикации

Търсене: #vrag

当前筛选 #vrag清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9841 · 09.04.2026 г., 13:20

🌟 VimRAG: мультимодальный RAG-агент, который держит контекст в виде графа памяти. Tongyi Lab (Alibaba Group) опубликовала VimRAG - фреймворк агентного RAG для работы с текстом, изображениями и видео. Проект развивает прошлогодний VRAG-RL и решает проблему мультимодального RAG: визуальные данные тяжелые по токенам, но семантически разрежены, а классическая ReAct-история забивает контекст шумом и провоцирует повторные бесполезные запросы к поиску. Вместо журнала наблюдений VimRAG моделирует рассуждение как динамический направленный ацикличный граф. Каждая вершина хранит подзапрос, действие агента, текстовое саммари и банк визуальных токенов. Ребра фиксируют логические зависимости между шагами. Такой граф позволяет агенту отличать тупиковую ветку от новой гипотезы и не уходить в циклы повторных поисков. 🟡Поверх графа работает Graph-Modulated Visual Memory Encoding. Бюджет визуальных токенов распределяется с учетом исходящей степени в графе, экспоненциального временного затухания (имитация забывания) и рекурсивной обратной связи от потомков. Ключевым фрагментам достается высокое разрешение, а второстепенные кадры сжимаются или отбрасываются. Для видео задействована способность VLM привязывать содержимое к временной шкале (извлечение ключевых кадров по таймкодам). 🟡Третий компонент - Graph-GPO. GGPO строит критический путь от корня к ответу и накладывает градиентную маску, исключая тупиковые узлы из положительных примеров, а ценные ретривы - из отрицательных. По графикам обучения это дает более быструю сходимость, чем базовый GSPO без прунинга. 🟡Тесты 🟢VimRAG обходит Vanilla RAG, ReAct, VideoRAG, UniversalRAG, MemAgent и Mem1 на 9 бенчмарках (HotpotQA и SQuAD до SlideVQA, MMLongBench, LVBench и XVBench). 🟢На Qwen3-VL-8B-Instruct средний скор поднимается с 43,6 до 50,1, на 4B-версии - с 40,6 до 45,2. При этом средняя длина траектории ниже, чем у ReAct и Mem1: структурированная память съедает меньше действий на ответ. В репозитории доступны: 🟠тренировочный фреймворк VRAG-RL, демо VRAG на тестовой Qwen2.5-VL-7B-VRAG через vLLM (нужна A100 80GB); 🟠демо на API Qwen3.5-Plus через DashScope (с визуализацией DAG рассуждения и расширенным ризонингом). Поисковый движок построен на FAISS и поддерживает эмбеддинги GVE-3B/7B и Qwen3-VL-Embedding-2B/8B. Индексировать можно изображения, PDF (через конвертацию) и нарезанное на чанки видео. Код трейна самого VimRAG обещают выложить после внутреннего ревью Alibaba. 🟡Arxiv 🟡Модель 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#RAG#VRAG#TongyiLab