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
🔦Генерация изображений на свете, а не на GPU
Исследователи из UCLA представили оптическую генеративную модель (Optical Generative Model).
Она использует свет и линзы вместо вычислительных блоков - то есть картинки рождаются не на чипах, а в физике.
🔬 Как это работает:
1. Лёгкий цифровой энкодер превращает случайный шум в фазовый узор.
2. Этот узор загружается на оптический модулятор света.
3. Свет проходит через дифракционный декодер и прямо на сенсоре формируется изображение.
✔️ Авторами проведены реальные эксперименты: с помощью видимого света и SLM показаны результаты генерации:
- Созданы цифры, лица, бабочки и даже картины в стиле Ван Гога.
- Качество сравнимо с современными диффузионными моделями.
- Есть две версии: мгновенная (один проход) и итеративная (несколько шагов, как у диффузии).
⚡ Чем интересен такой подход
- Подход не требует никакой вычислительной нагрузки.
- Супербыстрая генерация: физика света выполняет то, что GPU делает миллиардами операций.
- Это открывает путь к энергоэффективному ИИ для edge-устройств: AR/VR, мобильные камеры, компактные сенсоры.
⚠️ Ограничения:
- Сложно выравнивать оптические системы.
- Ограничения по точности фазовых масок.
- Зависимость от качества оборудования (шум, битовая глубина).
Но даже с этими проблемами, это первый шаг к новому классу ИИ, где вычисления заменяются чистой оптикой.
Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09446-5
@ai_machinelearning_big_data
#AI#OpticalComputing#Photonics#GenerativeA
🔬Университет Флориды представил оптический AI-чип
Инженеры UF создали чип, который использует лазеры и микролинзы для выполнения операций свёртки — ключевых для распознавания изображений, видео и речи.
🚀 Почему это интересно:
- Энергопотребление таких чипов эффективнее в 10–100 раз, чем у обычных электронных чипов
- Точность обработки сохраняется на уровне ~98%
- Технология поможет снизить нагрузку на энергосети и сделать масштабные AI-системы более устойчивыми
Впервые оптические вычисления встроены прямо в чип и применены к нейросети. Это значит, что чип может выполнять самые ресурсоёмкие операции почти не потребляя энергию.
📊 Итог
- Потребление энергии ↓ в 10–100 раз
- Точность ~98%
Этот чип может стать новым стандартом в энергоэффективных вычислениях для AI.
⚡Подробности: news.ufl.edu/2025/09/optical-ai-chip/
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Chip#OpticalComputing#Photonics#Energy