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 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading