Внезапно сменил работу
Кажется, буквально только что прогремела моя статья о собеседованиях, феерично завершившаяся попаданием в 2ГИС. Восемь месяцев — чертовски маленький срок. Никогда не занимался «джобхоппингом», так что и сейчас не открывал резюме, не искал работу, готовился к аттестации. Встроился в процессы, накупил корпоративного мерча, подружился с коллегами и стал регулярно ездить в офис (который при мне перенесли в другое здание и расширили). Уже прям ассоциировал себя с 2ГИС.
Но внезапно мне сделали очень заманчивое предложение. Такое, от которого невозможно отказаться. Позвали в расширяющуюся финтех-компанию архитектором на новые продукты. Очень грустно уходить из 2ГИС, но я бы себя не простил, если бы не воспользовался открывшейся возможностью.
Сегодня на теперь уже старом месте работы было exit-интервью. Кстати, хорошая практика — компания обращает внимание на особенности в статистике увольнений. Задавали вопросы о том, что было хорошо, а что можно улучшить.
Вообще впечатления от 2ГИС самые тёплые. Из плюсов я бы выделил развитую корпоративную культуру и приятную атмосферу работы (не в последнюю очередь благодаря коллегам). Я с удовольствием читал внутренний новостной портал, ходил на презентации фич и самопрезентации новичков, участвовал в местных квизах. Прям сильный косяк вышел только с хакатоном, я вам об этом писал, но там скорее всего просто конкретные организаторы лажанули.
Одна из самых крутых киллер-фич 2ГИС, как работодателя — упрощённое взятие выходных и отпусков. По большей части не нужно никаких специальных согласований, если ты внезапно повёз ребёнка к врачу, или сам устал и хочешь денёк отоспаться.
Однако, в других местах отсутствие формализма порождает сложности. В Росатоме, например, процессы движения задач по жизненному циклу были зарегламентированы сильнее: нельзя передать что-то в разработку без аналитики, постановщик задачи сам следит за её статусами, задача целиком переназначается всегда на текущего одного ответственного человека (на стадии разработки на программиста, на стадии тестирования на тестировщика и т.д.). В 2ГИС иногда задачи приходили от бизнеса с необходимостью самостоятельно ходить по людям и уточнять, что на самом деле хотели. Делалось это как бы для экономии на аналитиках, что лично мне кажется большим заблуждением: бизнес таким образом платил за время более дорогого программиста, который ещё и выполнял работу аналитика дольше, потому что специализируется на другом. В итоге то, что казалось экономией, в моём понимании было скорее увеличением расходов и сроков. То же самое касалось, например, архитектуры и техдолга (но это типичная проблема подавляющего большинства бизнесов — техдолг вообще никто не умеет считать и оценивать).
Я бы сказал так: 2ГИС как бы вырос из стартапа и стал практически бигтехом, особенно после покупки Сбером. Если не бигтехом, то энтерпрайзом точно. Но в итоге оставил часть недостатков стартапа (экономия на «второстепенных» вещах, отсутствие регламентов) и получил часть недостатков энтерпрайза (слабое влияние сотрудников на конечный продукт, очень затянутое планирование и согласование новых задач, заметное количество легаси).
С другой стороны в той же мере присутствуют одновременно плюсы стартапа (простые организационные процессы, неформальная атмосфера) и плюсы энтерпрайза (стабильная компания с офисами, конкурентными зарплатами, рыночным белым оформлением, айти брендом и корпоративной культурой).
Если вы дисциплинированы, компетентны и не боитесь некоторых трудностей, то я однозначно готов советовать работу в 2ГИС. Сейчас идёт набор разработчиков на C#, Go, дата-саентистов, присоединяйтесь :) Уровни мидл и сеньор.
#dev@clockstackwheels#life@clockstackwheels
IMAGE'23 и генерация моделей по подсказке
Всем привет! Пропал-пропал, был на конференции IMAGE'23. Это такая огромная, на тысяч 6-7 человек, геотехническая конференция в Хьюстоне для специалистов в области геонаук, полезных ископаемых и (уже) декарбонизации.
Самые большие секции были посвящены машинному обучению в геонауках. На одной из них я показал наши эксперименты в области Генеративного ИИ (Generative AI), а именно первые наброски того как можно генерировать реалистичные геологические\сейсмические модели с помощью семантически понятного текста. Типа говоришь "йоу, модель, сделай мне низкочастотный сейсмический разрез с двумя сбросовыми разломами в восточной части и добавь немного шума". И на выходе получаешь реалистичный сейсмический разрез удовлетворяющий твоему описанию, или получаешь сразу несколько разных разрезов, ведь генерация стохастическая.
Использовали мы немного модифицированную версию знаменитой нейронки Dalle-E2 от Open AI, которую обучили с нуля. Точнее три ее компонента: ✅CLIP - для семантической связи между текстом и изображением(моделью) и преобразования последнего в векторное представление; ✅ Diffusion Prior - для стохастической генерации текстовых векторных представлений в текстовые представления изображения(модели) и ✅ Decoder - для стохастической генерации самих изображений(моделей) из их векторного представления. Последняя нейроночка использует диффузионную модель. Получилось неплохо! На второй картинке пример моделей, которые сгенерировались по соответствующей подсказке. Конечно отправлять в продакшн еще рановато, но идея, кажется, работает не только на кошечках и собачках.
#Image23#conference#ML#AI#subsurface