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
#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!