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 5 подобни публикации

Търсене: #texttospeech

当前筛选 #texttospeech清除筛选
GPTunneL

@gptunnel · Post #166 · 15.11.2024 г., 10:52

📢 Обновили интерфейс и пошаговую инструкцию инструмента «Диктор». С его помощью вы можете легко преобразовать текст в качественную речь для подкастов, видео и обучающих курсов. Выбирайте из множества голосов и настраивайте параметры для идеального звучания. 🔗Инструкция по работе с «Диктором» #aitools@gptunnel#texttospeech@gptunnel

GPTunneL

@gptunnel · Post #148 · 02.10.2024 г., 07:39

🎤«Диктор»: из текста в речь за считанные минуты Инструмент «Диктор» позволяет создавать качественный аудиоконтент без дорогостоящего оборудования и услуг профессиональных дикторов. Мы подготовили новую статью о возможностях «Диктора». В ней вы найдете: • Примеры применения инструмента • Пошаговое руководство по использованию • Полезные рекомендации для достижения лучших результатов 🔗Инструкция по работе с инструментом «Диктор» #aitools#texttospeech

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1507 · 07.06.2023 г., 09:47

#developer#вакансия#удаленка#работа#ML#deepfake#аватар#цифровойдвойник#datascience#ComputerVision#TTS#TextToSpeech#VoiceCloning#AutomaticSpeechRecognition 📍Вакансия: Senior ML/DL Speech Engineer Компания : AI CLONE Вилка: 5000-8000 $ 📌Локация: любая ✏️AIClone- это передовые технологии, помогающие создавать цифрового двойника и озвучивать видео на разных языках. Описание: Мы ищем талантливого Senior ML/DL Engineer с опытом работы в задачах обработки речи (Text-To-Speech, Voice Cloning/Conversion) в AI Clone – IT стартап в области ML. Это уникальный искусственный интеллект, позволяющий автоматически озвучивать и переводить видео на английский язык (китайский, хинди и многие другие) с любого языка мира, сохраняя индивидуальный голос, тембр, мимику. Теперь каждый может говорить как носитель языка. Задачи, которые будут в работе: - Обучать и улучшать state-of-the-art модели для речевых задач; - Экспериментировать, получать понятные и воспроизводимые результаты, достоверно подтверждать гипотезы - Упаковывать решения в сервис - Оптимизировать и поддерживать модели машинного обучения в продакшене; искать точки роста в продукте и технологиях Пожелания к опыту: - уверенный Python-разработчик со знанием алгоритмов; - Понимание современных архитектур и подходов в ML/DL - Практический опыт в Audio/Speech (TTS, Voice Cloning/Conversion и прочее) от 3-х лет - Опыт с распределенным обучением больших моделей (Multi-GPU, Mixed Precision); - Опыт работы с диффузионными моделями; - Умение работать в команде над большим техническим проектом (GitHub, Docker, etc.) - Умение быстро изучать новые технологии и решать сложные задачи, для которых нет готового решения. Будет плюсом - Наличие ML проектов и/или реализация статей на гитхабе - Опыт работы с Transformer-based подходами, особенно для TTS (VALL-E, InstructTTS); - Наличие публикаций на топовых ML конференциях Приятные бонусы: - Полностью удаленный формат работы, в любом часовом поясе, из любой точки мира; - Возможность быть у истоков быстрорастущей, международной IT компании; - Любой удобный формат трудоустройства; - Комфортные условия работы, не токсичная команда; - Применение лучших практик и современный стек технологий, получение опыта в передовых направлениях ML и CV. - Выплаты в криптовалюте (по желанию). Присылайте ваше CV в телеграм @Nadezhda120288

FrolovLib

@frolov_lib · Post #313 · 30.01.2026 г., 14:08

Сервер синтеза речи на микрокомпьютере отечественной сборки Репка #синтезречи #texttospeech #tts #голос #озвучка #нейросеть #искусственныйинтеллект #ai #voiceai