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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1131 · 2.08

Тут незаметно подъехала свежая статистика по разработчикам от Stackoverflow. Каждый год я думаю о том, что надо бы принять участие в опросе, и каждый год пропускаю его. Судя по всему, его не рекламируют по почте, не присылают никаких уведомлений, не продвигают. В итоге мы получаем абсурдную картину, когда в статистике по странам разработчики из России представлены на одном уровне с Нигерией. Хотя понятно, что айти сектор в России очень развит и влияет на глобальные процессы (взять тот же Kotlin). Так что, на эту статистику стоит смотреть, как на данные по США и чуть-чуть Германии. Ещё довольно высоко стоит Индия, но мы-то знаем :) Ладно. Принципиально нового по сравнению с предыдущими годами почти нет. Три года назад я делал анализ графиков, чтобы дать ответ на вопрос: «Какой язык программирования учить?». С тех пор общие тренды остались плюс-минус такими же: вся [американская] разработка до сих пор сидит на Винде и пишет на JavaScript, потому что нет выхода, много использует проприетарщины и коммерческих облаков от монополистов. В статистике Web-фреймворков React вдвое популярнее у разработчиков, чем jQuery, хотя, вроде как, 73% сайтов до сих пор на jQuery. Вывод понятен: значительная часть этих сайтов в сети не поддерживается, никакой активной разработки по ним нет. Это, кстати, важная причина, по которой не стоит использовать аргументы вроде: «На PHP до сих пор весь интернет, поэтому язык востребован». Стоит отметить, что среди профессионалов наконец C# стал самым популярным языком с нормальной системой типов, если не считать TypeScript. Позиции Java уверенно падают который год. А ASPNET Core самый популярный Web-фреймворк с нормальной системой типов (но так было и раньше, даже три года назад). Остальное ожидаемо: PostgreSQL, Docker, VS Code в топах по использованию. Ну, и большая секция про ИИ. Почти все используют LLM, но почти все просто общаются в чатах, а не применяют какой-нибудь агентный режим. 66% опрошенных сказали, что в ИИ их фрустрирует приближенность ответа к правильному, но всё-таки не до конца («AI solutions that are almost right, but not quite»). И почти половина отмечает, что дебаг нейросетевого кода отнимает больше времени. Хотя тут, мне кажется, эффект в том, что дольше дебажить код, который писал не ты, и не важно, ИИ там или другой разработчик. Я кстати и сам после первых восторгов от Cursor немного поубавил свой пыл: реально большой проект на C# он не умеет правильно читать и понимает происходящее там довольно посредственно. DeepSeek, ChatGPT, Claude Sonnet — за всеми нужно внимательно следить и править их ошибки, ловить галлюцинации, не позволять творить дичь. Я бы сказал, что в моей рабочей практике ИИ это просто очень быстрый поиск и агрегация материала по тому, как что-то сделать. Но делать нужно самому. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #sklearn

当前筛选 #sklearn清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04

#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow