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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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).

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #pointsreader

当前筛选 #pointsreader清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8447 · 04.09.2025 г., 08:07

🌟POINTS-Reader: компактная VLM для OCR без дистилляции и сложной обвязки. Tencent опубликовали довольно интересный проект - POINTS-Reader. Это VLM для OCR английского и китайского языков на 4 млрд. параметров на базе Qwen2.5-3B-Instruct, которая обошла GPT-4o и Gemini на бенче OmniDocBench. POINTS-Reader - это философия предельной простоты c прямолинейным конвейером: на вход подается изображение документа и фиксированный промпт, а на выходе получается извлеченный текст. Никаких этапов постобработки, скриптов для очистки или дополнительных моделей — результат сразу готов к использованию. Помимо скромной базовой Qwen2.5, в POINTS-Reader использовали умеренный по нынешним меркам Vision Transformer - NaViT на 600 млн. параметров. И это осознанный инженерный шаг в угоду простоте и производительности. Современные фреймворки для инференса, будь то SGLang или vLLM, в первую очередь оптимизированы под LLM-часть, из-за чего громоздкий ViT становится узким местом и серьезно замедляет всю систему. Такая компактная архитектура превосходно показала себя на тестах. На комплексном OmniDocBench модель набрала 0.133 для английских документов и 0.212 для китайских. Эти цифры ставят POINTS-Reader в один ряд с гораздо более тяжелыми и сложными системами. Секрет проекта кроется в двухэтапной стратегии подготовки данных, которая полностью отказывается от дистилляции знаний у моделей-учителей. На первом этапе модель получает базовые навыки OCR, обучаясь на синтетике. Дальше начинается самый интересный этап — непрерывная самоэволюция. Модель используется для генерации аннотаций на реальных документах, после чего лучшие из полученных образцов используются для ее дообучения. Этот итеративный процесс позволяет постоянно повышать качество как самой модели, так и генерируемых ею данных. Этот метод к самосовершенствованию описан в техотчете как очень гибкий и применимый, по словам Tencent, практически к любой другой архитектуре. 🟡Как в любом проекте - есть нюансы. Модель пока не очень уверенно справляется со сложными макетами, вроде газетной верстки, что может приводить к повторению или пропуску контента. Аналогичные трудности возникают и при обработке рукописного текста, например, в чеках или заметках. Кроме того, на данный момент POINTS-Reader поддерживает только английский и китайский языки. ▶️ Запустить эту прелесть модель можно на Transformers или в SGLang. Поддержку vLLM обещают добавить. 🟡Модель 🟡Arxiv 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#VLM#POINTSReader#Tencent