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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1139 · 8.09

Trigger warning: скрепы. TL;DR: Я сделал механическую игрушку на российский конкурс, и это была очень сложная инженерная задача. Несколько месяцев назад Российское Общество «Знание» объявило конкурс «Родная Игрушка»: нужно было отправить идею какой-нибудь куклы, модельки, конструктора, настолки итд, которая впоследствии может производиться в России и обладать соответствующим культурным или научным колоритом. Было подано что-то около 22 тысяч идей, я отправил две. В следующий тур вышло несколько сотен, в том числе внезапно одна из моих — заводная подводная лодка, которая плывет не вперед, как существующие заводные игрушки для ванны, а прям погружается и всплывает. Связал я это не с военными подлодками, а с научными глубоководными аппаратами, по которым у России несколько мировых рекордов. Вы знали, например, что Кэмерон брал наши глубоководные «Мир-1/2» для съемок Титаника? А еще они первыми достигли дна Северного Ледовитого Океана. После отбора вы попадали в этап моделирования, где нужно было сделать 3D-модель, чертежи, спецификацию, описание и так далее. Здесь я уже не обошелся без помощи профессиональных 2D и 3D художников. Заказал эскизы и моделирование внешнего вида, а сам уже в Компасе дорабатывал нужные элементы для сборки. Моделирование отсекло ещё значимый процент участников, где-то 70-80 человек в пяти категориях вышли на этап создания прототипа. И вот тут я скажу вам, сложно передать, сколько хитрых инженерных задач пришлось решить по пути. Проект оказался одним из самых сложных (и одним из самых интересных) в моей практике. Вообще, айтишнику полезно поработать с материальным миром, изобилующим погрешностями и допущениями. Герметичность корпуса, например, испытывает противоположные воздействия при движении в среде вверх и вниз — швы, не пропускающие при погружении, начинают пропускать при всплытии. Разница в два грамма балласта на таких масштабах влияет на плавучесть очень значительно, поэтому балласт должен легко регулироваться (я остановился на двух отсеках с ружейной дробью). Мультипликатор заводного механизма пришлось перепроектировать пять раз, попутно печатая фотополимером зубчатые колеса с модулем пол миллиметра. Сделать фотополимер цветным с устойчивостью к воде — офигенно непростая задача с не самым очевидным решением: в жидкий раствор с нужным базовым оттенком подмешивается пигмент для эпоксидных смол, и только потом печатается на чуть увеличенной засветке. Сделать полностью прозрачное стекло не вышло, но и текущая частичная прозрачность получилась не сразу. Даже у жетонов был десяток итераций, чтобы они не оказались слишком тяжелыми, и чтобы металлическое ядро для захвата магнитом не было слишком далеко от стенок. Добавьте сюда подбор шага и размеров винта, сложности работы с моделью такой формы, летнюю жару, из-за которой постоянно забивался подающий механизм принтера... Но результатом очень доволен, смотрите видео. Прямо сейчас еду в Москву на выставку игрушек, где выберут победителей, чьи проекты запустят в тираж уже на настоящем производстве. #gadgets#diy#hobby

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #mle

当前筛选 #mle清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2994 · 22.10.2025 г., 09:01

#Вакансия#Senior#MLE#DL Находимся в поиске Senior MLЕ Компания: highsky.io Мы осуществляем полный цикл работы над продуктом: от анализа бизнес-задачи до вывода в продакшен полноценного решения, также осуществляем поддержку и мониторинг работающих решений. Находимся в поиске MLE Чем предстоит заниматься: • разрабатывать MVP-решения для задач из различных областей (генерация текста / аудио, сбор данных, извлечение блокчейн данных) • проектировать и разрабатывать архитектуру решения задач, выбирать подходящие БД и другие инфраструктурные компоненты • проводить ресерч, тестировать SOTA алгоритмы и подходы для конкретной задачи, адаптировать существующие решения для конкретной задачи. Выводить в прод ML-модели • тестировать различные ML-модели, находить оптимальные гиперпараметры, дообучать модели Требования к кандидату: • Опыт работы от 5 лет; • Опыт коммерческой разработки с нуля; • Опыт в deep learning и анализе данных или машинном обучении • Сильные навыки разработки на python • Высшее образование в области компьютерных технологий / прикладной математики и (или) прикладной информатики; Будет плюсом: • ! Опыт с AI-агентами • Научные исследования по Computer Science • Призовые места в соревнованиях (kaggle, boosters), опыт участия в хакатонах • ШАД / Школа 21 Что мы предлагаем: • Участие в разработке динамично развивающегося продукта, работающего на рынке в реальном времени; • Справедливую заработную плату по результатам собеседования и вашей квалификации в вилке от 5.000$-9.000$; • Возможность прокачивать свою экспертизу за счет работы с топовыми коллегами и обучения в моменте; • Классный молодой коллектив профессионалов, заряженных на результат. Ценим порядочность, честность и открытость; • Возможность реализовывать смелые и амбициозные инициативы; • Горизонтальную структуру, отсутствие бюрократии и синдромов «больших начальников»; • Мы за результат, а не процесс. У всех наших сотрудников удобный график и полностью удаленная работа. Если увидел в этом описании себя - скорее откликайся, чтобы стать частью нашей команды! Контакт: @dybovanya

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2244 · 02.08.2024 г., 18:03

#вакансия#Москва#senior#mlops#ml#llmops#devops#mle Мы - международная компания, лаборатория продуктов, где мы стремится стать лидерами в области VR/XR, web3, машинного обучения и нейронных сетей. Компания разрабатывает и внедряет революционные решения, устанавливая новые стандарты и вдохновляя на достижение невозможного в области информационных технологий. Наша команда - это открытый, заряженный и молодой коллектив, который приветствует инновационные идеи и поддерживает инициативу и творчество наших сотрудников. Один из приоритетных продуктов нашей компании - внутренний стартап GenAI (на ранней стадии), в который сейчас ищем Senior ML Ops. Мы запускаем целую линейку инновационных продуктов (B2B, B2C сервисы полностью на основе ИИ), которые уже влияют на эволюцию генеративного ИИ в мире. Какие задачи вас ждут: - Разработка с нуля MLOps для задач генерации аудиоконтента, генерации видеоконтента, исполнения LLM: среды разработки, тестирования, инференса и мониторинга моделей в различных режимах (Batch, Streaming) и использования ресурсов (CPU, GPU); Deploy моделей в продакшн; - Внедрение инструментов отслеживания жизненного цикла моделей и версионирования модельных артефактов (ClearML, MLFlow, DVC и т.п.); - Развитие LLMOps-практик (эффективный инференс LLM, Diffusion Models). Мы ждем, что вы: - Имеете опыт работы в качестве DevOps/MLOps/MLE -Engineer не менее 2 лет; - Имеете опыт работы с k8s, уметь разрабатывать и поддерживать сервисы в этой среде; - Имеете опыт разработки высоконагруженных сервисов; - Имеете опыт развертывания и использования MLOps инструментов (ClearML, DVC, MLflow и т.п.); - Имеете опыт выстраивания CI/CD; - Имеете опыт деплоя моделей в формате ONNX; - Знаете принципов организации распределеаюнных информационных систем и баз данных. Что мы предлагаем: - Вилка: 4k$ - 5k$ - Сильная команда, с которой можно расти; - Работа над задачами, которые до вас никто не решал; - Возможность присоединится в компанию у самых ее истоков; - Офис в Москва Сити; - Гибкое начало рабочего дня (до 10:00); - Sick days; - Медицинская страховка; - Реферальная программа. По всем вопросам обращайтесь к @IraRozhnova