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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07

Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #retrieval

当前筛选 #retrieval清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15265 · 03.11.2025 г., 12:00

#python#ai#llm#rag#reasoning#retrieval PageIndex is an advanced AI tool that helps you find the most relevant information in long professional documents by thinking and reasoning like a human expert, rather than just matching keywords. It organizes documents into a clear tree structure, similar to a table of contents, and searches through this structure to give precise, trustworthy answers with exact page references. This method avoids the common problems of traditional vector-based search, making it ideal for complex reports, legal texts, or financial filings. You can use it easily via cloud services or run it locally, improving your ability to analyze and understand large documents quickly and accurately. https://github.com/VectifyAI/PageIndex

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8801 · 17.10.2025 г., 10:13

⚡️ Omni-Embed-Nemotron - новая единая модель от NVIDIA для поиска по тексту, изображениям, аудио и видео Модель обучена на разнообразных мультимодальных данных и может объединять разные типы входных сигналов в общее векторное представление. - Поддержка всех типов данных: текст, изображение, аудио, видео. - Основана на архитектуре Qwen Omni (Thinker-модуль, без генерации текста). - Контекст - до 32 768 токенов, размер embedding — 2048. - Оптимизирована под GPU, поддерживает FlashAttention 2. Это делает её идеальной для: - кросс-модального поиска (поиск текста по видео или изображению); - улучшения RAG-проектов; - систем мультимодального понимания контента. Просто, быстро и эффективно - всё в одном открытом решении. 🌐 Открытая модель: https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b @ai_machinelearning_big_data #crossmodal#retrieval#openAI#NVIDIA#OmniEmbed#multimodal#AIModels#OpenSource#Search#UnifiedEmbedding