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 2 подобни публикации

Търсене: #paddleocr

当前筛选 #paddleocr清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9453 · 30.01.2026 г., 10:05

🌟PaddleOCR-VL-1.5: компактная модель для сложного парсинга. PaddlePaddle обновили свою линейку PaddleOCR-VL, выпустив PaddleOCR-VL-1.5 - компактную VLM на 0.9 млрд. параметров на базе ERNIE-4.5-0.3B-Paddle. Несмотря на скромный размер, в задачах разбора документов она показывает SOTA-результаты. На тесте OmniDocBench v1.5 модель выбила 94.5% точности, обойдя не только прошлую версию, но и более тяжелых конкурентов. Фишка обновления - упор на полевые условия. Модель специально учили работать с плохими исходниками: кривыми сканами, бликами от мониторов и мятыми страницами. Попутно сделали бенчмарк Real5-OmniDocBench, который гоняет модели по 5 сценариям: сканирование, перекосы, деформация листа, фото с экрана и плохое освещение. 🟡В 1.5 добавили: 🟢Text spotting: находит и распознает текст одновременно (печатный русский - неплохо, рукописный - почти никак) 🟢Seal recognition: распознает печати (русские - не очень, китайские - на ура). 🟢Cross-page table merging: умеет склеивать таблицы, которые разорваны между страницами. 🟢Работа с заголовками: не теряет структуру параграфа при переходе на новый лист. 🟢Новые языки: добавили поддержку тибетского и бенгальского, подтянули распознавание редких символов и древних текстов. 🟡Деплой - на любой вкус Модель работает с transformers, дружит с Flash Attention 2 и, само собой, поддерживается PaddlePaddle 3.2.1. Если нужно быстро поднять сервис - есть готовый Docker-образ. 🟡Пара важных моментов по использованию Если нужен полноценный постраничный парсинг всего документа, лучше использовать официальный пакет PaddleOCR. Реализация через transformers пока ограничена только распознаванием отдельных элементов и споттингом. В пайплайн встроили логику препроцессинга. Если картинка меньше 1500 пикселей, она автоматом апскейлится фильтром Lanczos. При этом есть потолок в 1.6 млн. пикселей для споттинга, это чтобы не перегружать память GPU и сохранить читаемость мелкого шрифта. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Demo 🟡DeepWiki 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VL#OCR#PaddleOCR

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8792 · 16.10.2025 г., 14:10

📄PaddleOCR-VL (0.9B) — компактная Vision-Language модель нового поколения Команда Baidu AI представила PaddleOCR-VL (0.9B) — сверхлёгкую VLM-модель, которая достигает SOTA-точности в задачах распознавания: - текстов, - таблиц, - формул, - графиков 💡Под капотом: - NaViT - динамический vision-энкодер - ERNIE - облегчённая языковая модель от Baidu ⚡️ Поддержка 109 языков. 🟠GitHub: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR) 🟠HuggingFace: https://huggingface.co/PaddlePaddle/PaddleOCR-VL 🟠Docshttps://paddleocr.ai/latest/en/index.html @ai_machinelearning_big_data #BaiduAI#PaddlePaddle#Ernie#PaddleOCR#VisionLanguage#AI#OCR