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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1117 · 1.07

На самом деле у меня для вас осталось всего две истории про #interview, но одна из них такая длинная, что я её разобью на две части. Завтра начну, а пока что интерлюдия: куда ещё подавался и как. Т1 Иннотех Интегратор, но с постоянными крупными клиентами типа Газпрома. Очень красивые сайты, хорошо оформленные вакансии. На DotNext пару лет назад я выиграл у них на стенде носки. Хорошие носки, долго носил, собственно поэтому и вспомнил про компанию. Форма на сайте не позволила приложить файл с резюме. Написал на эйчарную (!) почту, там сказали подаваться через форму. Вакансия вскоре исчезла, в людях особо не заинтересованы, я не стал продолжать. Авито Подался через знакомство. Пришли с вакансией абсолютно мимо, что-то типа «Менеджер по техподдержке». Эйчар явно хотела просто хоть как-то ответить на резюме, раз ей его закинули, но не читала. Я сказал, что я шарпист. Ответили, что шарписты не нужны, потому что переходят на Go. Предложили пройти собес на шарписта и переучиться на Go внутри. Интересный вариант, но я к тому моменту только начинал поиски, поэтому отказался. Go — унылейший язык, но платят за него много, может когда-то и перейду. Северсталь После Росатома первое время очень хотел снова в какую-то такую отрасль, чтобы заниматься промышленностью. Увидел вакансию .NET-сеньора. По всем ключевым пунктам идеально подходил, плюс есть опыт в смежной отрасли. Подался через почту на сайте, получил ответ, что не подхожу. Скорее всего, ответ автоматический, а на деле либо остановлен найм, либо ленивый эйчар. Альфа-Банк Полный игнор даже после подачи резюме через знакомства по программе реферралов. Газпром Через знакомства меня куда-то в подрядчиков закинули, но никакого эффекта это не возымело вообще. Nedra Digital Цифровизация бурения нефтяных скважин. На сайте и на hh очень пасофно расписано, как они ищут людей, но на самом деле не ищут. Полный игнор. Lamoda Tech Подавался через hh. Любопытно, что в вакансии были дополнительные пункты, которые обычно у разработчиков отсутствуют, а я по ним подходил: опыт программирования электроники, умение работать с Blazor, работа с промышленным оборудованием и т.д. Игнор. Позже оказалось, вакансию забыли удалить. Positive Technologies Компания-разработчик систем компьютерной безопасности. Полный игнор. Астра Те, которые делают импортозамещение. Вакансия по моему стеку, подался через hh, полный игнор. Касперский Во всех выборках мне постоянно подсовывались вакансии Касперского. Но в прошлом году туда ушёл мой бывший начальник и, как я слышал, остался там. Руководитель он, на мой личный взгляд, крайне сомнительный, совершенно не хотелось бы снова с ним работать, поэтому я даже подаваться не стал. ______ В итоге я подался в 15 компаний. Из них от 9 был хоть какой-то отклик (60% от всех, считаю очень хорошим показателем). И в 6 были собеседования (40% от всех). #dev

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #langgraph

当前筛选 #langgraph清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2701 · 28.04.2025 г., 15:03

#LangChain#LangGraph#LLM#AI#вакансии Друзья, всем привет! Ищем Автора для разработки текстового асинхронного курса по фреймворкам LangChain и LangGraph для действующих специалистов DS уровня Jun+. О нас: Standard Data – проектируем и реализуем образовательные решения под заказ крупных компаний в сферах ИИ, дата-инжиниринга и веб-разработки. Кого ищем: Data Scientist уровней middle и senior для создания текстового курса. Ожидания от кандидата: • Опыт работы с LLM в коммерческих проектах от 1 года; • Опыт работы в Data Science от 1,5 лет; • Высшее профильное образование; • Глубокое знание Python и интересуешься языковыми моделями и машинным обучением; • Желание делиться знаниями. Что нужно делать: • Разрабатывать уроки для курса по фреймворкам LangChain и LangGraph; • Писать текстовые материалы; • Работать в команде с тех-лидом, редактором и дизайнером. Что мы предлагаем: • Вознаграждение за один урок (3-5 страниц текста в Google Документах): 7к - 12к; • Гибкий график; • Сумма вознаграждения возможна и больше, всё зависит от опыта, публикаций и результатов собеседования; • Классную команду единомышленников. Ждем тебя в нашей команде, пишите в тг, или сразу кидайте резюме: @KaterinkaGl _____ За успешную рекомендацию по традиции бонус! Суммарно 15к: при прохождении тестового 5к, еще 10к. после 2 месяцев хорошей работы. Если у тебя классный кандидат с большим опытом, то пишите в ЛС, согласуем другой бонус!

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15565 · 16.03.2026 г., 11:30

#python#ai#deepagents#langchain#langgraph Deep Agents is a ready-to-use AI agent framework that comes with built-in planning, file management, and task delegation tools. It breaks down complex tasks into manageable steps, maintains context across conversations, and can spawn specialized sub-agents to handle focused work independently. You benefit from getting a working agent immediately without building from scratch, while retaining full customization options for your specific needs. The framework handles context management automatically, making it ideal for multi-step projects that traditional agents struggle with. https://github.com/langchain-ai/deepagents

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15419 · 17.01.2026 г., 09:30

#python#agent#ai#aippt#editable_pptx#langgraph#paper2slides#ppt_generator Paper2Any turns paper PDFs, images, or text into editable diagrams, technical roadmaps, experiment plots, PPT slides, and more with one click. Key tools include Paper2Figure for scientific visuals, Paper2PPT for custom decks with table extraction, PDF2PPT for layout-perfect conversions, and AI beautification. Install via GitHub on Python 3.11+, Linux preferred; try online demo or scripts. You save hours recreating figures or slides for research, talks, or reports, getting pro-quality, customizable outputs fast. https://github.com/OpenDCAI/Paper2Any

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15523 · 25.02.2026 г., 12:30

#typescript#agent#agentic#agentic_framework#agentic_workflow#ai#ai_agents#bytedance#deep_research#harness#langchain#langgraph#langmanus#llm#multi_agent#nodejs#podcast#python#superagent#typescript DeerFlow 2.0 is an open-source super agent harness that orchestrates multiple sub-agents, memory systems, and sandboxed execution environments to accomplish complex tasks. Built on LangGraph and LangChain, it combines research, coding, and content creation capabilities with extensible skills and tools. The platform features isolated Docker containers for safe execution, long-term memory that learns your preferences, and the ability to spawn sub-agents that work in parallel on different task angles. You benefit from dramatically reduced research and automation time—tasks that typically take hours complete in minutes—while maintaining full transparency and control over agent decisions through human-in-the-loop collaboration. Whether you need deep research reports, data analysis, slide decks, or custom workflows, DeerFlow handles multi-step complexity without requiring extensive coding knowledge. https://github.com/bytedance/deer-flow

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14662 · 02.05.2025 г., 12:00

#typescript#aceternity_ui#agent#agents#ai#chrome_extension#extension#fastapi#glean#langchain#langgraph#nextjs#nextjs15#notebooklm#notion#ollama#perplexity#python#rag#slack#typescript SurfSense is a highly customizable AI research tool that helps you organize and search your personal knowledge base. It connects to many external sources like search engines, Slack, Notion, YouTube, and GitHub. You can upload various file types and interact with your saved content using natural language. SurfSense provides cited answers and supports local AI models, making it a powerful tool for research. It's also self-hostable and open-source, allowing you to control your data and customize it as needed. This helps you manage information more efficiently and privately. https://github.com/MODSetter/SurfSense