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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #113 · 27.12

Всегда мечтал быть тем чуваком, которому присылают тестовые версии устройств на зацен, ещё до поступления в продажу. И вот Сбер таки прислал. Год назад я писал о выходе SberPortal — умной колонки с экраном. Тогда казалось, что акцент у Сбера именно такой — обязательное наличие экрана даже при голосовом управлении. Но сейчас они выпустили voice-only устройство: SberBox Time. Нет, его всё ещё можно подключить к телевизору, но это не обязательно, и по факту колонка является чем-то средним между большой и маленькой Яндекс Станциями, с уклоном в большую: и звук помощнее, и HDMI есть. Устройство пока не продаётся, но некоторым разработчикам под Сбер выслали демонстрационные экземпляры. Стоит сразу отметить любопытную дизайнерскую находку — аналоговые часы вместо дисплея. Находка именно что любопытная. По факту сугубо на мой взгляд часы не являются ни шибко красивыми, ни тем более удобными. Определять по ним время тяжело, а из-за матового стекла лично у меня постоянно возникает желание настроить резкость. Однако, сама мысль скрещивать хайтек с чем-то более конвервативным звучит привлекательно. Возможно, я становлюсь старым, а может, просто устал от повсеместной цифровизации всего вокруг, но даже при субъективно спорном дизайне часики вполне приятно разместились на стеллаже. Впрочем, колонка пока что сырая — ложные срабатывания, неопределённо скачущая громкость, ошибки в ответах. К счастью, это всё исправляется апдейтами софта, а Сбер за прошедший год показал себя очень внимательным в вопросе фикса багов, и опередил здесь по скорости всех конкурентов. Посмотрим, что из этого выйдет. Прикольная мелочь: на офсайте SberBox Time предлагают скачать модели для 3D-печати и "надеть" на колонку всякие ушки, рожки, плавники, крылья итд. Я сначала подумал, что это полный бред, но для интереса распечатал, и надо сказать очень мило вышло, даже мне взрослому не хочется снимать, а уж дети то вообще должны быть в восторге (известно, что дети составляют значительную долю среди пользователей умных колонок). #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #msfabric

当前筛选 #msfabric清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно