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 3 подобни публикации

Търсене: #segmentation

当前筛选 #segmentation清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #9132 · 30.11.2025 г., 11:14

🌟MedSAM-3: адаптация SAM 3 для медицины. MedSAM-3 - исследовательский проект, который переносит возможности сегментации по текстовым запросам из общего домена в медицинский. Несмотря на мощь оригинальной SAM 3, тесты показали ее слабую применимость к клиническим данным: базовая модель часто путает анатомические структуры и не понимает специфические термины. MedSAM-3 решает эту проблему, позволяя врачам выделять объекты на снимках МРТ, КТ, УЗИ и гистопатологии с помощью естественного языка. Например, по запросу «сегментируй опухоль молочной железы». В основе - дизайн SAM 3 с двойным трансформером. На обучении заморозили энкодеры изображений и текста, чтобы сохранить сильные визуальные приоритеты оригинала, а вот компоненты детектора прошли SFT на медицинских датасетах. Это позволило сохранить мощный базис оригинальной SAM 3, но добавить ей понимание медицинской специфики. В посттрейн-тестах наилучшую производительность показала конфигурация MedSAM-3 T+I, где текстовые подсказки были объединены с ограничивающими рамками. Такой подход позволил тестовой модели обойти классический U-Net и первую версию MedSAM на бенчмарках BUSI (Dice score - 0.7772) и Kvasir-SEG. 🟡Помимо самой модели, разработчики собрали агентный фреймворк MedSAM-3 Agent. Он использует мультимодальную LLM (в экспериментах - Gemini 3 Pro) в качестве планировщика, который анализирует запрос, выстраивает цепочку рассуждений и итеративно управляет процессом сегментации. В эксперименте c Gemini 3 Pro, на том же тестовом наборе BUSI, метрика Dice выросла с 0.7772 до 0.8064. ⚠️ Проект пока на стадии техотчета, но разработчики обещают опубликовать код и веса модели в ближайшее время. Так что тем, кто занимается ИИ в медицине - рекомендуем следить за репозиторием на Github. 📌Лицензирование: Apache 2.0 License. 🟡Arxiv 🖥Github @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Segmentation#MedSAM3

PHYGITAL+CREATIVE

@phygitalcreative · Post #2746 · 14.04.2023 г., 13:52

SEEM: Segment Everything Everywhere All at Once SEEM позволяет пользователям легко сегментировать изображение, используя промпты различных типов: точки, грубые маски, рамки, языковые подсказки (текст и аудио) и т.д. Говорят, что работает и с видео без дообучения. Гитхаб (кода пока нет) Демо #image2mask, #video2mask, #segmentation#text2mask#audio2mask

Открытый вебинар про сегментацию 29 августа Сегментация – одна из самых сложных штук в анализе данных. И одна из самых опасных. Потому что есть соблазнительное лёгкое решение: быстренько закинуть переменные в K-means, нажать на две кнопки, задать число кластеров, и всё, у тебя уже что-то получилось. А бизнесу потом расхлёбывать. Бизнесу потом жить с этим. 29 августа заглянем под капот сегментации. Вопросы, которые обсудим на вебинаре: — Почему для сегментации недостаточно только кластерного анализа, и нужны также другие методы? Какие? — Почему нельзя полагаться на машинное решение, даже если вы гуру кластерного анализа? — Почему нельзя задавать слишком много переменных на вход? — Зачем обязательно нормировать сегментирующие переменные? И как нормировать? — Кластеры на факторах: да или нет? — Почему K-means – плохой метод, если кластерные центры неизвестны? — Как понять, по каким именно переменным сегменты различаются, а какие переменные лишние? — Как сократить список переменных, чтобы легко идентифицировать сегмент? — Как воспроизводить полученные сегменты в последующих исследованиях? Как всегда, смотрим всё на примерах из нашей исследовательской практики. Спикер: Марк Шафир, CEO & Co-Founder RADAR и RADAR.Школы Формат: Zoom-конференция Дата и время: 29 августа 2024, в 19:00 МСК Участие бесплатное, необходима регистрация #radar_school#lectures#webinar#cluster#segmentation#mark_shaphir