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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #1237 · 7.05

В 2023 году мы с коллегой сделали доклад на DotNext по DDD и архитектуре систем. И там, в числе прочего, показали, что устройство сложного проекта, спроектированного по определённым правилам, может иметь фрактальную структуру. Но мысль эту особо не развивали. В 2024 году Влад Хононов — автор одной из самых известных книг по DDD — сделал доклад на DotNext по теме «Фрактальная геометрия в проектировании систем». Разумеется, он никаким образом на нашу идею не опирался, а работал над своей системой уже несколько лет к моменту доклада. У него там прям интересные научные обоснования, более серьёзный теоретический фундамент с введением новых понятий и принципов. Но факт близости хода мысли приятен. Типа, мы с коллегой делали систему, которая показала те же свойства, что и системы крутого эксперта в архитектуре. Прям рекомендую доклад по второй ссылке всем, кто работает в компаниях, где по какому-то странному недосмотру есть архитектура, борьба с техдолгом и попытки не допустить превращения кода в лапшу с высоким зацеплением. #dev@clockstackwheels

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #headofdatascience

当前筛选 #headofdatascience清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2926 · 16.09.2025 г., 09:10

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP