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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1122 · 4.07

2ГИС #interview#dev (UPD: чуть обновил текст, вспомнил еще часть) Отвлечёмся на секунду от Т-Банка, там в реальности была затяжная пауза, я находился в подвешенном состоянии и не понимал, считать ли попытку устроиться туда проваленной или нет. Но параллельно никто не мешал ходить на другие собесы. Увидел вакансию C#-разработчика в 2ГИС. О 2ГИС у меня много приятных воспоминаний. Помню, что был классный продукт, самобытный, и в него я заходил, когда информации в Яндексе не хватало. Со временем Яндекс сократил этот отрыв, задавил брендом и экосистемой. Как оказалось, 2ГИС никуда не делся, и даже растёт: 80 млн пользователей на текущий момент. А ещё карты, как я рассказывал, очень близкий мне домен по пет-проектам и конкурсам. Этап первичной коммуникации с эйчаром пришёлся как раз на время, когда я считал, что завтра у меня будет оффер от Т-Банка. К тому же, эйчар отвечала с очень большими паузами: по несколько дней. Поэтому я, честно говоря, особо ни на что здесь не рассчитывал. Вообще думал, что она в какой-то момент забила на меня. А при первом созвоне честно предупредил, что я нахожусь в состоянии почти получения оффера от другой компании. Ха-ха. Скрининг, к слову, был достаточно подробный, не просто по ключевым словам, а эйчар нормально расспросила об опыте, пожеланиях и так далее. Дальше планировался короткий технический скрининг, большая универсальная техническая секция и итоговый фит с руководителем. Технический скрининг Интервьюер сказал, что был на моем докладе на DotNext, и помнит меня. Круто, уже второй, кто узнал меня, в процессе этих собеседований. В целом он понимал, что я вроде не самозванец, поэтому пробежались с ним довольно быстро, и часть времени я позадавал вопросы о работе в компании. Техническая секция С моей точки зрения это был почти образцовый собес. В одной секции, не продлившейся дольше двух часов, задавали вопросы сразу и по языку, и по БД, и по архитектуре, и даже задачку на алгоритмы. Пожалуй, единственный минус — секция полностью разговорная. Код не писали, схемы не рисовали. Этого очень не хватило, и рассказывать устно алгоритмическое решение было не слишком прикольно. Собственно, думаю, что такой разговорный стиль интервью ухудшил точность оценки хард-скиллов, поэтому я получил senior-. Фит Эйчар, технический руководитель, общая руководительница. Задавали вопросы по опыту, рассказывали про проект и команду. В принципе, ничего необычного. Спросили, чем хочу заниматься, а чем не хочу. Подумал, что самое неприятное в моей работе — дополнять чужой плохо спроектированный (!) код. Дополнять хорошо спроектированный это ок. Рефакторить говно в конфетку тоже ок. А вот если нужно дописать функцию, но рефакторить нельзя — это, конечно, боль. Что понравилось 1. Роль эйчара не номинальная, задавались довольно подробные вопросы по опыту и пожеланиям 2. Собес почти в один ход, при этом спросили всё нужное 3. Интересный самобытный продукт, а сама компания при этом бигтех (2ГИС это контур Сбера) Что не понравилось 1. Коммуникация со стороны эйчара поначалу была с огромными паузами 2. Вся основная секция сугубо разговорная, ей не хватило практических частей 3. В компании нет премий и индексации Результат Эйчар написала, что готовы сделать оффер, отправила анкету службы безопасности. К этому моменту Т-Банк пропал, Mindbox и Uzum отвалились. На фите спрашивали, какая сумма мне интересна, и я сказал, что меньше X вообще не буду рассматривать. Раз после этого пришли с инфой об оффере, то я логично подумал, что предложат как минимум X (так и оказалось). Поэтому ещё до конкретных цифр я уже понимал, что оффер, вероятнее всего, хороший, и был готов сразу его принять. Мне и компания нравится, и собес понравился, и вариантов других не было. Но тут вернулся Т-Банк...

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #keras

当前筛选 #keras清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2167 · 20.06.2024 г., 16:05

#вакансия#ml#cv#nn#TensorFlow#PyTorch#Keras Возможность присоедениться к стартапу с инвестициями в самом начале! Описание вакансии Ищем ML / CV инженера для создания и обучений нейросетей. Мы создаем современную систему аналитики спортивных событий с использованием технологий AI и компьютерного зрения. У нас небольшая, но классная команда, нацеленная на прорывные результаты в нашей сфере деятельности. Обязанности - создание, обучение, тестирование и внедрение алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения; - работа с DL фреймворками, в частности YOLO; - построение пайплайнов от сбора данных до детекции событий; - оптимизация, файн-тюнинг для достижения требуемых метрик производительности; - исследование, изучение, применение новейших методик в области машинного обучения, компьютерного зрения и связанных с этим технологий детекции и трекинга. Требования - опыт в ML / CV с фокусом на DL моделях; - знание python / C++, знакомство с библиотеками TensorFlow / PyTorch / Keras и т.д.; - знание CI/CD (git, yaml, docker, terraform, ansible) - опыт работы с библиотеками OpenCV, YOLO, или похожими библиотеками определения объектов; - отличное знание математических принципов статистики, теории вероятностей, построения моделей и методов их обучения, контроль качества; - опыт работы с фото / видео источниками данных; - опыт применения моделей в условиях реального времени; - умение решать сложные задачи, возможность самостоятельно работать задачами; - будет отлично, если вам интересен спорт и спортивная тематика. Мы предлагаем: • Удаленный формат работы, при желании есть возможность работать из офиса • Официальное трудоустройство в штат компании по ТК РФ • Конкурентная и полностью белая заработная плата • Аккредитованная IT компания • Готовы предложить опцион Присылайте информацию о себе сюда

djangoproject

@djangoproject · Post #413 · 15.08.2017 г., 12:34

http://codeinpython.com/tutorials/deep-learning-tensorflow-keras-pytorch/?nonamp=1 Deep Learning #Tensorflow vs #Keras vs #PyTorch #Deep_learning is the application of artificial #neural_networks (ANNs) to learn tasks. These tasks contain more than one hidden layer. Deep learning is part of a broader family of #machine_learning. Machine learning itself is a part of #Artificial_Intelligence(#AI).

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30

#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python