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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1112 · 26.06

Magnit Tech #interview#dev Что? Да. У сети магазинов «Магнит» внезапно большой современный технический отдел. В обслуживании парка из 30к магазинов без развитого айти никуда. Увидел вакансию тимлида .NET, и там прямо очень похоже на то, чем я занимался в АСЭ: электронный документооборот, BPMN-системы, интеграционные потоки. А ещё можно было бы всем говорить, что работаю в Магните. Скрининг показался чуть менее номинальным, чем в Ozon. Вообще, роль эйчаров тут была более глубокая, и эйчар присутствовала на всех секциях. Изначально должна была быть одна большая общая секция, но в итоге оказалось две. Общая техническая и архитектурная секция В целом, явно видна попытка провести собеседование одностадийно (с моей точки зрения это плюс). Была эйчар, старший разработчик и техлид/архитектор. Эйчар задавала вопросы по опыту и по менеджменту. Затем вступил техлид. Вопросы местами были странными, и почти на каждый вопрос после моего ответа техлид отвечал ещё и сам. Иногда вопрос казался заковыристым, но ожидался на деле какой-то совсем школьный ответ, например: Интервьюер: — Скажите, а кроме EntityFramework, какие вы ещё знаете средства взаимодействия с БД? Я (тут я подумал, что он интересуется альтернативными ORM): — Dapper пробовали один раз, в некоторых случаях он вполне удобен, работа чуть более низкоуровневая. Ещё активно изучал Linq2Db, потенциально выглядит очень интересно, но на практике так и не удалось применить. Интервьюер: — На самом деле можно ещё и просто писать SQL-запросы! И далее он пару минут рассказывает, почему SQL-запросы лучше, чем ORM. Не «чем лучше», а именно «почему лучше», то есть защищая позицию полного отказа от ORM в любых условиях. Позже в другом вопросе он защищал отказ от строгих типов при десериализации, что на мой взгляд является признаком не выстроенных процессов по согласованию контрактов. Пару раз спросили про вещи, о которых я никогда раньше не слышал. А после собеса полез искать, и узнал, что это давным-давно deprecated. Зачем про это спрашивали? Либо просто прозондировать мой опыт (то есть, писал ли я на .NET Framework 20 лет назад), либо у них где-то используется. Второе гораздо хуже, но и первое не слишком осмысленно, на мой взгляд. Языковая секция Далее эйчар написала, что они совсем забыли задать мне вопросы по языку, и предложила ещё один небольшой созвон на 40 минут. В итоге вышла почти часовая полноценная языковая секция. Вопросы в основном ожидаемые, но пара странных тоже была. Если в Ozon гоняли по глубоко академической теории, то здесь иногда цеплялись за какие-то невероятно нишевые примеры использования, которые в опыт к программисту могут попасть только случайно. Из-за этого у меня осталось послевкусие, что прошёл я средненько. Результат Ещё через пару дней эйчар написала, что всё очень хорошо, я понравился, но, к сожалению, у них сотрудник изнутри пожелал вырасти до тимлида, и они отдали предпочтение ему. Ну, бывает. Странно, что в момент открытия вакансии этот вопрос не проработали явно с собственным же персоналом. По крайней мере это собеседование не отняло много времени и дало любопытный опыт, так что я не расстроился. Что понравилось: 1. Роль эйчара более активная и глубокая 2. Мало стадий, в норме вообще одна Что не понравилось: 1. Интервьюер слишком много времени посвятил тому, чтобы защищать свои собственные решения, которые он принял в компании 2. Есть признаки работы с легаси, и в целом не слишком современных технических подходов, но могу ошибаться

Резултати

Намерени 97 подобни публикации

Търсене: #apps

当前筛选 #apps清除筛选
Newlearnerの自留地

@NewLearnerChannel · Post #14513 · 15.07.2025 г., 10:04

#Apps 🧠Braintrust: LLM 开发运维多合一,测试,评估,开发,日志 Braintrust 是一个专为构建 LLM 应用设计的开发运维平台,它通过集成评估、监控与实验管理,加速 Prompt 从原型到生产环境的开发。 ✨特点 - 评估引擎:自定义标准,量化 LLM 输出质量。 - Prompt:版本化 Prompt,跟踪其性能变化,并与生产代码库同步。 - 评分器:通过代码函数或自然语言指令编写自定义评分标准,从简单的启发式规则到利用 LLM 评估。 - 数据集:将来自生产环境的用户交互数据或测试样例整合成可版本化、可扩展的测试数据集,作为评估基准。 - 日志:和主流框架结合,记录模型,Token,成本 - 追踪:生成 LLM 交互的详细执行记录,可视化展示嵌套的工具调用、检索操作和模型调用。 👨🏻‍💻使用场景 - 迭代和优化 LLM 应用:系统性地回答“修改 Prompt 后哪些案例效果变差了?”或“换用新模型后表现如何?”等问题,用工程化方法取代凭感觉的调优。 - 连接生产反馈与测试:将生产环境中的真实用户交互数据(例如用户点赞/点踩的记录)自动沉淀为评估数据集,形成持续改进的闭环。 Notion 的 AI 问答:Notion 使用 Braintrust 为其 Q&A 功能创建了数百个专项功能测试集。通过建立连接生产日志和测试数据集的持续评估流程,其问题修复能力从每天 3 个提升至 30 个。 💬 社区评价 “Braintrust 填补了评估非确定性 AI 系统这个关键且缺失的环节。” — Mike Knoop, Cofounder/Head of AI @ Notion “我从未见过像这样将‘评估’融入‘Prompt 工程’流程的工作流变革。这太惊人了。” — Malte Ubl, CTO @ Vercel “我们把所有东西都记录到 Braintrust。他们让发现和修复问题变得非常容易。” — Simon Last, Cofounder @ Codium 💰定价 - 免费:免费套餐,每月包含 100 万次追踪 和 1 万次评分,适合个人开发者和初期原型验证。 - Pro:$249/月,每月包含 5GB 处理数据和 5 万次评分,无追踪次数限制。 频道:@NewlearnerChannel

Hashtags

TONlines – News

@tonlines · Post #7117 · 08.05.2025 г., 18:42

⚡️Trending Apps: New Voting System in Telegram Apps Center #Telegram#Apps Trending Apps announces that users can now influence the ranking of Mini Apps through a new voting system in the Telegram Apps Center. Active participants will be rewarded with exclusive SBTs and Telegram Gifts. Source: link @tonlines

TONlines – News

@tonlines · Post #7012 · 01.05.2025 г., 14:51

⚡️Trending Apps: Upcoming Feature in Apps Center #Telegram#Apps Trending Apps announced a new feature in the Apps Center, aiming to enhance user engagement by allowing users to influence developments directly. This innovative approach is set to launch within the next 30 days, with more details to be revealed gradually. Source: link @tonlines

AppPie

@AppPie · Post #2062 · 08.07.2024 г., 04:03

#Apps 海棠诗社 —— 古诗词的数字桃源 🔗GitHub 特点 • 按诗集、朝代、诗人、诗词等方式检索,内容丰富,信息齐全 • 按选集、主题、节日、节气、词牌、时令、地理等方式精选分类 • 响应式布局,支持深色模式 许可证 项目采用 MIT License。 #GitHub 📮 频道 @AppPie

Hashtags

123•••89
ПредишнаСтр. 1 от 9Следваща