TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1115 · 30.06
Uzum #interview#dev Вышли на меня сами через бывших коллег, которые теперь там работают. Вакансия тимлида на Java (ага). Uzum — это такой Яндекс/Ozon в Узбекистане. Бывшие выходцы из Сбера и Яндекса в 2022 году пришли в Узбекистан и обнаружили, что там огромный, но совершенно пустой рынок с точки зрения крутых удобных цифровых сервисов, к каким мы привыкли в России. Голубой океан, как говорят. Естественно, получили лавинообразный рост, который, как я понял, идёт до сих пор. Активно хантят новых людей, в том числе из России. В основном устроиться туда можно через регистрацию налогового резидентства в Узбекистане. Зарплату получать в долларах (в настоящее время не ясно, плюс это или минус). А дальше уже сам решаешь, как передавать себе деньги в Россию: есть легальные, но запарные способы. Секции на лида такие: 1. Общение с техлидом / скрининг 2. Языковая секция 3. System Design 4. Менеджмент 5. Финалка и фит с руководством, на который заглядывает CTO На скрининге техлид сказал, что помнит меня по Цифровому Прорыву 2019 (приятно). Обсудили проекты, компанию. Я сказал, что я шарпист, а не джавист. Поскольку провести языковую секцию по шарпу у них некому, решили вообще её пропустить. Как я понял, тимлид здесь выполняет технические функции опосредованно, поэтому опыт в языке нужен, но не обязательно ровно в том, на котором пишет команда. Тем более, на джаве я всё-таки чуть-чуть кодил, просто после шарпа возвращаться на неё это как пересесть на старую Ладу с новенькой иномарки: вроде ездит, но уже давно привык к другому уровню комфорта. System Design Нужно было встроить функцию в существующую систему. Два сервиса отвечают медленно, а поверх них требовалось спроектировать ещё один сервис, который отвечает теми же данными быстро. Вообще, в таких условиях способа всего два: подделывать данные или накапливать. Кажется, интервьюеру не сильно было важно, как именно я думаю, и какими элементами из собственного опыта пользуюсь. Когда я размышлял вслух над вариантами решения той или иной проблемы, у меня было впечатление, что интервьюер оценивает факт такого размышления отрицательно, ожидая более быстрый шаблонный ответ. Ещё проблем добавило то, что существующую систему никак нельзя было менять. Нельзя было добавлять нужные события к существующим сервисам, нельзя было обогащать атрибутивный состав и обновлять контракты. Но с горем пополам сошлись на чём-то, хотя послевкусие от секции осталось так себе. Менеджмент Вообще, я очень сильно не люблю менеджерские секции, потому что эта область не детерминирована. Окей, существуют какие-то конкретные методологии и некое подобие теории поверх деятельности по управлению процессами, но незнание этих методологий абсолютно ничего не говорит о способности человека вести команду. Как и знание. В целом, когда интервьюер третий раз задал один и тот же вопрос, я понял, что секцию мне не зачтут, потому что я не понимаю, что именно хотят от меня услышать. Было примерно так: Интервьюер: — Как ты понимаешь, работает ли команда хорошо или нет? Я: — Во-первых, я смотрю на скорость и качество результата их работы. Эти показатели противоречат друг другу, поэтому нужно обращать внимание на баланс. Во-вторых, смотрю, как много дополнительного ручного управления требует команда, как часто нужно подключаться, чтобы решить какую-то проблему внутри. Интервьюер: — Окей. И всё-таки, как ты понимаешь, что команда перформит? Я: — Эээ, ну я уже сказал. Скорость, качество, самостоятельность. Интервьюер: — Да, я понял, но как всё-таки понять, нормально команда работает или нет? Ещё я закладывал на секцию час, а потом увидел в приглашении, что планировалось полтора. У меня был следом другой собес, поэтому я честно сказал, что есть всего час (это было где-то через 40 минут после начала интервью, я заметил накладку не сразу). Поскольку интервьюер к этому моменту уже повторял одни и те же вопросы по кругу, я был уверен, что ещё полчаса нам в любом случае не нужны.
Hashtags
Търсене: #python
@linuxgram · Post #18747 · 11.05.2026 г., 14:45
📰 Feature freeze for Python 3.15 as first beta released JIT compiler much improved, but no reinstatement for leaky incremental garbage collector. 🔗 Source: https://www.theregister.com/devops/2026/05/11/feature-freeze-for-python-315-as-first-beta-released/5237934 #python
Hashtags
@linuxgram · Post #18631 · 30.04.2026 г., 15:35
📰 New Python Backdoor Uses Tunneling Service to Steal Browser and Cloud Credentials Cybersecurity researchers have disclosed details of a stealthy Python-based backdoor framework called DEEP#DOOR that comes with capabilities to establish persistent access and harvest a wide range of sensitive information from compromised hosts."The intrusion chain begins with execution of a batch script ('install_obf.bat') that disables Windows security controls, dynamically extracts an. 🔗 Source: https://thehackernews.com/2026/04/new-python-backdoor-uses-tunneling.html #python
Hashtags
@linuxgram · Post #18589 · 27.04.2026 г., 17:17
📰 PyPI package with 1.1M monthly downloads hacked to push infostealer An attacker pushed a malicious version of the popular elementary-data package Python Package Index (PyPI) to steal sensitive developer data and cryptocurrency wallets. 🔗 Source: https://www.bleepingcomputer.com/news/security/pypi-package-with-11m-monthly-downloads-hacked-to-push-infostealer/ #python
Hashtags
@githubtrending · Post #15623 · 16.04.2026 г., 12:00
#python DFlash is a lightweight block diffusion model that speeds up large language models like Qwen3.5 and Llama through speculative decoding, generating draft tokens in parallel for over 6x faster inference with no quality loss—up to 2.5x better than top methods. It supports easy integration with vLLM, SGLang, Transformers, or MLX via simple installs and commands, with ready models on Hugging Face. You benefit by running quicker AI generation on your hardware, boosting throughput to ~430 tokens/second and GPU use over 90% for efficient tasks like math or coding. https://github.com/z-lab/dflash
Hashtags
@githubtrending · Post #15606 · 06.04.2026 г., 12:30
#python PersonaPlex is a real-time speech model for natural, low-latency conversations. Control its voice with audio prompts and role via simple text—like a friendly teacher, customer service rep, or casual chat partner—with natural male/female voices. Install easily, launch a web demo server, and test offline. You benefit by creating personalized AI interactions for apps, role-play, or fun talks, with quick setup and low GPU needs via CPU offload. https://github.com/NVIDIA/personaplex
Hashtags
@githubtrending · Post #15590 · 27.03.2026 г., 11:30
#python AI Scientist-v2 is an autonomous AI system that generates research ideas, runs experiments, analyzes data, and writes full scientific papers using agentic tree search—no human templates needed. It produced the first entirely AI-written paper accepted via peer review at an ICLR workshop. You benefit by quickly exploring ML topics, automating discovery to save time and costs (about $20 per run on Linux with GPU), and scaling your research productivity for faster breakthroughs. Install via conda, set API keys, ideate with a Markdown file, then launch experiments. Run in a safe sandbox due to code risks. https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-v2
Hashtags
@githubtrending · Post #15560 · 14.03.2026 г., 12:00
#python Dimensional OS (DimOS) is a simple Python-based operating system for robots like quadrupeds, humanoids, drones, and arms from Unitree, Xarm, and more—no ROS needed. Install easily with one command, run simulations or real hardware, and use natural language like "explore the room" for agent control with navigation, perception, spatial memory, and multi-agent systems. You benefit by quickly building and testing advanced robot apps locally, saving time and enabling seamless hardware integration without complex setups. https://github.com/dimensionalOS/dimos
Hashtags
@githubtrending · Post #15555 · 12.03.2026 г., 12:00
#python OpenRAG is an intelligent document search platform that combines three powerful open-source tools—Docling, OpenSearch, and Langflow—to transform your documents into an AI-powered knowledge system. You upload files of any format (PDFs, Word documents, images, audio), and the system intelligently parses and indexes them for semantic search. Then you chat with your documents through a simple interface, getting accurate answers backed by relevant sources. The benefit is that you get enterprise-grade document retrieval and AI conversations ready to use immediately, without building complex systems from scratch, while maintaining full control over how documents are processed and searched. https://github.com/langflow-ai/openrag
Hashtags
@githubtrending · Post #15544 · 06.03.2026 г., 12:30
#python Webnovel Writer is a free Claude Code plugin for creating long web novels. It reduces AI forgetting and errors with smart RAG tools, letting you init projects (/webnovel-init), plan plots (/webnovel-plan), write chapters (/webnovel-write), review (1-5), and view dashboards. Install via marketplace, add Python deps, set API keys, and use commands easily. Benefits: Saves time on consistent long stories, boosts creativity for serials, and tracks progress without manual fixes—perfect for steady novel output. https://github.com/lingfengQAQ/webnovel-writer
Hashtags
@githubtrending · Post #15540 · 05.03.2026 г., 12:00
#python SEO Machine is a Claude Code tool for businesses to easily create long SEO blog posts. Use commands like /research for keyword and competitor analysis, /write for 2000+ word optimized articles in your brand voice, /rewrite to update old content, and /optimize for final SEO scores (0-100). It integrates Google Analytics, Search Console, and DataForSEO for real data, plus agents for meta tags, links, and readability. Customize with your brand files for perfect fit. You save hours on research/writing, get higher Google rankings, more traffic, and content that converts readers to customers. https://github.com/TheCraigHewitt/seomachine
Hashtags
@githubtrending · Post #15529 · 28.02.2026 г., 12:30
#python Hermes Agent is a free, open-source AI that installs on your server, learns your projects and preferences over time, and handles tasks via Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, or terminal. It builds reusable skills from solved problems, runs scheduled automations like daily reports, and uses secure sandboxes (Docker/SSH) for safe code execution with any AI model. You benefit by getting a smart, growing assistant that automates work, remembers everything, and stays reachable anywhere—saving hours on repetitive tasks while boosting productivity. https://github.com/NousResearch/hermes-agent
Hashtags
@githubtrending · Post #15519 · 24.02.2026 г., 12:00
#python PersonaLive creates real-time portrait animations from a single image, using driving videos for expressive faces and head moves. It runs on a 12GB GPU for infinite-length videos, with easy web UI for live streaming or offline generation, plus ComfyUI and TensorRT speed boosts. You get smooth, high-quality animations fast for streams, content, or art—up to 22x quicker than others, saving time and hardware costs. https://github.com/GVCLab/PersonaLive
Hashtags