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
#вакансия#ml#engineer#scikit#TensorFlow#PyTorch
Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере
При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman
Отклики без резюме рассматриваться не будут!
Основные задачи:
- Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных
- Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных
- Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений
Ключевые требования:
- 3+ лет опыта в ML
- Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных
- Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn,
TensorFlow, PyTorch и т.д.)
- Опыт работы с большими данными и CI/CD
Преимуществом будет:
- Опыт в агросфере
- Знание анализа изображений и сенсорных данных
- Работа с облачными платформами
Мы предлагаем:
- Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц
- Гибкий график
- Работу в инновационной команде
- Возможности для роста
- Участие в значимых агропроектах
Мы – компания Sense Machine - лидеры на российском рынке нейробиологических исследований. Изучаем эмоциональный отклик на рекламные ролики, ТВ контент, прототипы приложений и многое другое, вплоть до дизайна интерьера банков с использованием собственной facial coding платформы. Являемся сердцем крупнейшей в Европе UX - лаборатории Альфа – банка и работаем с самыми большими клиентами российского рынка, такими как Альфа-банк, МТС, Danone, Ozon, Мail.ru, Lamoda, Самокат, Sokolov
Компания представляет из себя команду людей, по-настоящему увлечённых наукой и её технической интерпретацией, которая делает уникальный продукт, меняющий представление о познании и востребованный самыми крупными игроками. Этот продукт показывает рост в одном из наиболее востребованных сегментов современного наукоёмкого бизнеса - нейробиологических исследованиях, которые до 2024 года по оценке Gartner будут применяться в 50% всех маркетинговых тестов.
Мы строим настоящий двигатель того, как будут совершаться открытия о человеческом восприятии в ближайшее время и уверены, что талантливые и открытые знаниям люди – это то, что нам нужно на этом пути
На данном этапе, мы в поиске профессионального Lead Data Scientist в нашу драйвовую команду.
Требования к кандидату:
- Высшее профильное образование (инженерное или математическое)
- Опыт коммерческой разработки в области DS/ML на Python
- Наличие успешных коммерческих проектов или проектов в эксплуатации
- Опыт поддержки и развития продуктов находящихся в эксплуатации
- Уверенные знания и опыт работы с #Python для анализа данных, включая основные библиотеки ( #numpy, #scipy, #pandas, #Scikit-learn)
- Опыт работы с технологиями Face Detection, Face Analyze, Computer Vision.
- Опыт работы с #Tensorflow / #PyTorch / #OpenVINO
- Умение разбираться в чужом коде
- Опыт постановки задач
Желательно:
- Опыт работы с #SQL
- Опыт работы с Apache Spark ( #Pyspark / Scala, #Spark SQL)
- Знание #Docker
Ваши обязанности:
• Рефакторинг существующей системы
• Создание улучшенного решения на основании текущего
• Постановка и контроль выполнения задач
• Построение процессов тестирования решений на базе технологий обработки видео с помощью нейросетевых моделей
• Разработка алгоритмов преобразования данных
• Организация процессов разработки и руководство командой ML-специалистов
• Взаимодействие с командой аналитики и разработки инфраструктуры
• Контроль исполнения задач
Что предлагаем мы:
- Работа в команде разработчиков, сердцем которой является data science. - Большое количество очень интересных гипотез, которые основаны на современных научных теориях и большой простор в их проверке, освоение которого будет поддержано профессиональными и увлечёнными коллегами
- Амбициозные задачи, масштабные проекты и возможность создать по-настоящему уникальный продукт, который сможет быть стандартом индустрии.
- Большую продуктовую команду мечты – все ребята ладят с методами изучения данных и ходят не с проблемами, но с предложениями
- Всю нужную инфраструктуру и поддержку в экспериментах
Участие в работе крупнейшей в Европе ux лаборатории
- Оплата обучения и тренингов для вашего профессионального роста
- Белая заработная плата.
- Фиксированный, достойный оклад от 300 до 500 k ( обсуждаем на собеседовании)
- Возможность работать удаленно
Уютный "pet-frendly" офис, в 2-минутах от метро Парк Культуры (да, можно приносить/приводить с собой пушистых любимцев)
- Официальное трудоустройство с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ
- Отсутствие строгого дресс-кода и бюрократии, открытость и лояльность руководства, общение на - "ты"
Мы всегда готовы принять в команду талантливых и перспективных сотрудников, готовых стать частью нашей классной команды и делать мир рекламы лучше с помощью нашей платформы. В свою очередь мы готовы делится своим опытом, экспертностью, всячески направлять и поддерживать
Откликайтесь или отправляйте свое резюме:
https://t.me/hr_sensemachine
почта- [email protected]
Просьба в письме указывать желаемый уровень заработной платы!