TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1113 · 28.06
Mindbox #interview#dev Вакансия тимлида .NET, откликнулся через hh, единственная вакансия, где был указан доход: до 500 на руки. Mindbox — это крупнейший в России софт для автоматизации маркетинга. Среди клиентов известные торговые сети и бренды (Комус, Петрович, Делимобиль, Афиша, даже бигтех, например Сбер Еаптека и Мегафон). Когда я готовился к другим собеседованиям, в моём пуле был очень хороший доклад по микросервисной среде от сотрудника Mindbox с конференции DotNext. В общем, не стартап-однодневка, а вполне серьёзная организация, просто известная больше в бизнесовых, а не потребительских кругах. А ещё Mindbox — это «бирюзовая» компания. С этим термином я столкнулся впервые. Таким способом называют компании, у которых внутренняя организационная структура отвергает классические подходы с жёсткой иерархией и согласованиями. Теоретически любой человек может принять любое решение, если готов за это решение отвечать. Прозрачность зарплат внутри — все знают, кто сколько зарабатывает. Многие вопросы решаются голосованием, системой вето, дебатами с аргументацией. Принято давать не анонимную обратную связь коллегам, и в компании специально обучают, как это делать так, чтобы тебе в челюсть не прилетело человека такая обратная связь развивала, а не обижала. Короче, мечта зумера. Как в современных смешных роликах, где вчерашние школьники на звонке говорят что-то типа «Сегодня я не в ресурсе работать, пойду выпью лавандовый раф и помедитирую». Давайте честно скажу: я сам не верю, что такая структура работает. Но, во-первых, как-то всё-таки она работает. Организация успешно функционирует, ребята делятся интересными технологиями, доходы есть. И Mindbox не единственная «бирюзовая» компания в России, на самом деле их довольно много: ВкусВилл, Буше, Qiwi, Точка итд. Во-вторых, я уверен, что есть подводные камни, но выявить их с помощью вопросов на собеседованиях у меня не получилось. Например, с моей точки зрения при открытости зарплат всегда будут люди, которые считают, что кто-то с более высоким доходом на самом деле менее компетентен и получает такой доход незаслуженно. И даже в ряде случаев эти люди будут правы. Это создаёт негативное эмоциональное напряжение. Хуже открытой неприязни только скрытая: когда человек в лицо мило с тобой общается, а потом в кулуарах будет тебя поливать грязью. Но, когда я спросил на собеседовании, как они справляются с такого рода конфликтами, мне ответили, что у них так не бывает. Система повышения зарплаты тоже голосованием: на некотором внутреннем портале ты публикуешь свои достижения и желаемую новую цифру, а люди апрувят или нет. Вот тут уже, как я понял, не все подряд апрувят, а, условно, руководители. То есть, иерархия всё-таки есть в разрезе количества власти и влияния на компанию и людей в ней. Да и в других голосованиях у разных сотрудников разные веса. Должно было быть три секции: 1. Скрининг с эйчаром и обсуждение моих пожеланий 2. Встреча с техлидом, решение технической задачи, вопросы от меня по команде и продукту 3. Финальная встреча, фит, софтскиллы На скрининге действительно больше, чем в других местах, интересовались моими пожеланиями. Не только по зарплате, но и, например, с задачами какого типа я люблю работать. Основная секция Начинается с моих вопросов команде. Тут как раз я больше спрашивал про оргструктуру, чем про проект. Затем дали задачу: элементарный обход дерева. Я спросил, нужен ли им обход в ширину или в глубину, ответили, что не важно. И ещё момент — разрешили пользоваться гуглом, нейросетями (!), и даже не шарить экран на время решения (я всё-таки пошарил). Ну, то есть, идея была такая: в настоящей работе мы всё-таки сидим с гуглом, нейронками и без надзора, поэтому вот решай в условиях, приближенных к естественным. Не понимаю, что именно оценивалось, и кто мог с такими вводными не решить. Хотя потом эйчар сказала, что некоторые кандидаты решают по 50 минут (я написал за 10 на yield'ах). Когда смотрели решение, поспрашивали совсем чуть-чуть по простым вещам. И погоняли по кейсам из моего тимлидского опыта по системе STAR (situation, task, action, result).
Hashtags
Търсене: #gemma4
@android_broadcast · Post #9944 · 02.04.2026 г., 18:21
Какую модель Gemma выбрать в зависимости от вашего железа. Размер оперативки указан для запуска Android Studio + Gemma локально. Как минимум стоит иметь запас по оперативки для комфортной работы, когда начнется сборка, По цифрам кажется очень интересным вариантом чтобы попробовать кодинг через CLI без IDE #AI#AndroidStudio#Gemma4
Hashtags
@semasci · Post #1516 · 03.04.2026 г., 05:28
🔥Google выпустила Gemma 4 — самую умную открытую модель на сегодня Если вы следите за open-source LLM, это важный релиз. Gemma 4 построена на тех же исследованиях, что и Gemini 3, но работает локально — на вашем железе. Почему стоит обратить внимание: 🧠Прорывной интеллект — для сложных рассуждений и агентных workflows 🌐Мультимодальность и 140+ языков «из коробки» 📄Огромный контекст — до 256K токенов 🛠Нативные функции для вызовов инструментов и автономных агентов 💻 Качественная генерация кода (офлайн) ⚖️Apache 2.0 — можно использовать в коммерческих проектах без ограничений Доступны 4 размера модели в Google AI Studio. Для локального использования скачайте веса на Hugging Face, Kaggle и Ollama. 👉Больше деталей #Gemma4#OpenSourceAI#LLM https://t.me/semasci
Hashtags
@ShareCentre · Post #7154 · 03.04.2026 г., 02:34
Google 发布 Gemma 4 开源模型：Apache 2.0 许可，31B 登顶 Arena AI 开源第三 Google DeepMind 于 4 月 2 日正式发布 Gemma 4，迄今最强大的开源模型家族。基于与 Gemini 3 相同的技术构建，专为高级推理和 Agent 工作流打造。全系列首次采用 Apache 2.0 开源许可，完全商用自由。 自初代发布以来，Gemma 已被下载超过 4 亿次，社区衍生出 10 万+变体。 ⚙️ 四款模型 - E2B（Effective 2B）：手机/IoT 边缘设备，128K 上下文，支持文本+图像+视频+音频 - E4B（Effective 4B）：手机/IoT 边缘设备，128K 上下文，支持文本+图像+视频+音频 - 26B MoE（混合专家）：推理时仅激活 3.8B 参数，256K 上下文，Arena AI 开源第 6 - 31B Dense（稠密）：最大化质量，256K 上下文，Arena AI 开源第 3，超越 20 倍参数量模型 🔑 核心能力 - 高级推理：多步规划与深度逻辑 - Agent 工作流：原生函数调用、结构化 JSON 输出、系统指令 - 代码生成：高质量离线代码，本地 AI 编程助手 - 多模态：全系列处理图像和视频，E2B/E4B 额外支持音频 - 140+ 语言原生训练 - Apache 2.0 许可：完全商用自由 📎 相关链接 官方博客：https://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/ Google AI Studio：https://aistudio.google.com Hugging Face：https://huggingface.co/collections/google/gemma-4 Kaggle：https://www.kaggle.com/models?query=gemma-4&publisher=google #Google#Gemma4#开源模型#ApacheLicense#AI
@android_broadcast · Post #9943 · 02.04.2026 г., 17:58
⭐️Gemma 4 в Android Studio: локальный AI-агент на вашем компьютере Google представил Gemma 4 — новое семейство открытых моделей для сложных рассуждений и вызова инструментов. Главная цель: сделать локальный агентный ИИ стандартом на Android — от разработки до продакшена на смартфоне. Сейчас фокус на Android Studio. Gemma 4 работает полностью локально на вашем компьютере. Код не уходит в облако. Agent Mode в Android Studio с Gemma позволит вам делать 👉 рефакторинг легаси‑кода 👉 создание целого приложения или новых фич 👉 итеративное исправление ошибок (агент сам применяет правки) Без интернета, с полным контролем приватности и без оплаты за токены. ——— Gemma 4 бывает разного размера: от E2B (2 млрд параметров) до 31B. Требования зависят от модели: 👉E2B (2B) — 8 ГБ RAM, работает на CPU. Для базовых подсказок. 👉E4B (4B) — от 16 ГБ RAM. Идеальный баланс для большинства разработчиков. 👉7B–14B — от 16 ГБ (лучше 32 ГБ). Нужен GPU или мощный нейронный движок. 👉26B A4B / 31B — 32+ ГБ RAM. Только с квантованием или на профессиональных станциях. Для обладателей MacBook Pro с 32+ ГБ и чипом M Pro/Max открвается много интересного. На такой конфигурации вы комфортно запустите: 👉E4B (4B) — молниеносно 👉26B A4B — отличный уровень интеллекта 👉31B — с квантованием (потеря качества минимальна) Благодаря Unified Memory и оптимизации через Metal MacBook Pro часто эффективнее PC с дискретными видеокартами в том же классе памяти. ——— Gemma 4 в Android Studio делает локального агентного ассистента реальностью. Вы получаете современный AI для сложных задач без облаков и без счетов за API. Выбрать модель можно прямо в настройках Android Studio через LLM‑провайдера (LM Studio, Ollama и др.). Я пойду тестировать её, потому что локальный AI агент - это очень круто! 🔗 Источник - Android Dev Blog #Gemma4#AndroidDe#AndroidStudio#AgentMode
@JianjiaoPD · Post #10759 · 07.04.2026 г., 15:13
✈️ Gemma 4 | 谷歌刚发布免费、本地、能看图写代码且能在手机上运行的AI 模型 🏷 检索标签：#Gemma4#本地AI#AI#GoogleAIEdgeGallery#LocallyAI ⭐️ 详情介绍：Gemma 4 可以粗暴理解成一个能装进自己设备里的 本地 AI 模型 不用联网，不用注册，不用付费，聊天记录全在本地，谁也看不到 谷歌这次发布了Gemma 4四个版本：E2B、E4B、31B 和 26B A4B [🔗详情获悉 ] 你只需要记其中两个模型E2B、E4B 这俩能在手机上使用 安卓建议选 E4B iPhone 建议选 E2B（更省内存） 如果你是17 Pro/Max/Air也可以试试 E4B 苹果端还可以试试 Locally AI：对 A 系列和 M 系列芯片做了专门优化，支持 Llama、Gemma、Qwen、DeepSeek 这些主流模型，全离线、无登录、无数据采集 Google AI Edge Gallery： 🍏App Store ·🎮Google Play Locally AI： 🍏App Store · Locally AI 😌频道 |🙂群聊 |😋中文包 |☺️搜索