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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #157 · 12.01

На рынке удивительная ситуация с этим кризисом чипов: у людей есть деньги и желание купить товар, а у компаний есть производство и желание продать. Но товар не могут сделать и поставить. Кстати, что странно, компании даже в условиях дефицита не повышают официальную цену, хотя именно так капитализм должен был бы в норме решать эту проблему. В итоге, мы получаем паразитическую сторону капитализма — появляются перекупщики, которые делают наценку 50-100% и даже более. С автомобилями (да, новые автомобили тоже внезапно в кризисе) такая перепродажа, вероятно, не очень прокатывает. Но приставки и видеокарты попали под ситуацию очень заметно. В идеале и производителям и легальным магазинам нужно продать товар по возможности сразу целевому пользователю. Как это сделать? Магазины в России в конце прошлого года попробовали анализировать аккаунты покупателей и вручную звонить людям, попавшим под некий профиль (например, если человек купил много геймерских товаров), предлагая им PlayStation 5. Кажется, сработало это не очень хорошо. Во-первых, многие, кто очень хочет, так и остались без приставки. Люди буквально днями и неделями мониторят все возможные сайты в надежде поймать заветную «плойку». Иногда удается, но чаще нет. Во-вторых, магазины всё равно попадают на тех, кто в итоге продаст товар с наценкой. Например, два разных магазина могут продать одному и тому же человеку. Или — так было в моём случае — магазин предложил мне только дисковую версию, я её купил и продал ровно так, чтобы компенсировать наценку на бездисковую, которую на самом деле хотел. Впрочем, я купил бездисковую не у таких потерявших берега перекупщиков, какие обитают в России, а за границей, и наценка была небольшая относительно состояния рынка. И вот здесь привязка устройств к человеку по каким-нибудь идентификационным данным на самом деле могла бы сыграть в плюс. В магазине, кстати, приставку продали только при личной явке и только при предъявлении паспорта, и это после их же звонка с предложением. Но можно пойти дальше: прямо при покупке привязывать аккаунт к конкретной персоне, и так, чтобы его нельзя было отвязать, например, в течение года. Это конечно упрощённая и идеализированная модель, но суть ясна: сделать скорую перепродажу невыгодной или даже невозможной. Год назад казалось, что через год то уж точно приставки для всех будут. Я поэтому тогда и не купил. А в действительности через год стало только сложнее достать. Посмотрим, что будет ещё через год. #life#gadgets

Резултати

Намерени 5 подобни публикации

Търсене: #databricks

当前筛选 #databricks清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2587 · 02.03.2025 г., 12:04

Ищем Data Engineer (Middle/Middle+/Senior) в аутстафф-компанию Top Selection для работы над зарубежным ритейл-проектом. Грейд: Senior Название компании: Top Selection Локация: Не важно Часовой пояс: МСК Предметные области: ритейл Формат работы: Удалёнка Мы ищем Data Platform Engineer с опытом работы в Microsoft Fabric или Databricks для построения и оптимизации дата-платформы в ритейле. Основная задача – разработка облачной платформы обработки данных, интеграция с различными источниками и аналитика в реальном времени. Работа в ритейле требует глубокого понимания данных о продажах, цепочке поставок, потребительском поведении и управлении товарными запасами. Обязанности: Ключевые обязанности (MS Fabric): - Проектирование архитектуры данных на Microsoft Fabric (OneLake, Lakehouses, Synapse Data Warehouse, Power BI). - Разработка и внедрение ETL/ELT-конвейеров данных (Fabric Data Pipelines, Azure Data Factory). - Оптимизация хранения и обработки данных в OneLake и Lakehouses. - Настройка Real-Time Analytics (анализ транзакций, логистика, продажи в режиме реального времени). - Интеграция с Power BI и построение семантических моделей. - Оптимизация SQL-запросов для больших объемов данных в Synapse Data Warehouse. - Автоматизация CI/CD-конвейеров (Azure GitOps). - Обеспечение безопасности данных и соответствие стандартам работы с персональными и коммерческими данными. Технологии, с которыми предстоит работать: - Microsoft Fabric: - OneLake (облачное lakehouse-хранилище данных) - Lakehouses (совмещение Data Lake и традиционных DWH) - Data Pipelines (аналог Azure Data Factory) - Synapse Data Warehouse (облачный аналитический движок) - Real-Time Analytics (потоковая обработка данных) - Power BI & Semantic Models (бизнес-аналитика) - KQL (Kusto Query Language) для анализа событий и логов - DevOps & CI/CD: - Azure GitOps, YAML-пайплайны - Автоматизированное развертывание и управление инфраструктурой данных Требования: - Практический опыт работы с Microsoft Fabric или Databricks (или другим релевантным облачным стеком). - От 2 лет опыта в data engineering и облачных хранилищах данных. - Глубокие знания SQL, Python, Spark/PySpark, T-SQL. - Опыт оптимизации SQL-запросов и работы с большими объемами данных. - Понимание архитектуры баз данных и lakehouse-концепции. - Опыт работы с ETL/ELT-процессами, DataOps, CI/CD для данных. Пожелания: Будет плюсом: - Опыт работы с потоковыми данными (Kafka, Event Hubs, Stream Analytics). - Знание ритейл-данных (ценообразование, товарные запасы, программы лояльности). - Опыт работы с Delta Lake, Databricks ML. - Оптимизация SQL-запросов и настройка кластера Spark. Сертификации (желательно): - Microsoft Certified: Fabric Analytics Engineer Associate - Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Databricks Certified Data Engineer Associate/Professional Контактные данные: @mherchopurian / @datasciencejobs #вакансия#DataEngineer#Middle#MSFabric#Databricks#Удаленно

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15513 · 20.02.2026 г., 14:30

#python#agents#claude#cursor#databricks#vibecoding The Databricks AI Dev Kit enhances AI-driven development by providing your coding assistant (Claude Code, Cursor, etc.) with trusted Databricks knowledge and best practices. It includes a Python library, MCP server with 50+ tools, markdown skills teaching Databricks patterns, and a web-based builder app. You can build Spark pipelines, jobs, dashboards, knowledge assistants, and deploy ML models faster and smarter. The benefit is that your AI coding assistant gains direct access to Databricks functionality and patterns, enabling you to develop data and AI applications more efficiently with built-in governance and best practices. https://github.com/databricks-solutions/ai-dev-kit

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2029 · 15.04.2024 г., 16:25

#вакансия#удаленно#dataengineer#de#spark#databricks#kafka # Ищем Data Engineer на проектную занятость в Dodo Engineering (возможен неполный рабочий день) Компания: Dodo Engineering Локация: Remote Должность: Data Engineer (middle+/senior/lead) Занятость: проектная, на 3-6 месяцев, возможен вариант на неполный рабочий день (4 часа). Вилка: 350 000 - 500 000 р Формат: ГПХ\ИП О команде Мы разрабатываем платформу данных для it команд в Dodo. На данный момент перед нами стоит амбициозная задача по оптимизации затрат на дата платформу, поэтому в усиление нашей команде ищем на проектную занятость data engineer. Срок проекта - 3-6 месяцев. Мы ищем коллегу с бэкграундом в разработке, уверенным знанием Spark, Spark SQL. Если работали с databricks — будет большой плюс. Наш стек технологий: У нас современная платформа, которая базируется на облачных сервисах Azure Databricks. Данные загружаем с помощью debezium или принимаем события в Event Hub (Kafka). Храним в Delta Lake, всё раскладываем по слоям и Data Vault. Витрины храним в Kusto, а визуализация в Superset. Основной язык — python. Чем предстоит заниматься: - Оптимизация витрин, помощь другим командам в работе с данными и нашим инструментом - Оптимизация процессов в databricks для снижения затрат на compute и storage - Развертывание и обслуживание data сервисов Требования: - Уверенное владение одним из языков программирования: Python, Scala, Java. - Построение пайплайнов данных с мониторингом и логированием; опыт в оптимизации/изменении существующих пайплайнов. - Spark, Spark Streaming (у нас Structured Streaming) - Желателен опыт оптимизации аналитического кода Отправить резюме и задать вопросы можно тут: @AKoronnova 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3425 · 18.12.2024 г., 12:12

Databricks Secures $10B Funding Round Databricks has successfully raised $10 billion in a funding round that concluded on December 17, 2024. For more details, visit Databricks. #Databricks#Funding#Tech#Investment#Data#Cloud#Analytics#Software#BigData#Startup#Round#Financing#VentureCapital#Database#Platform#Enterprise#AI#ML#SaaS#Growth#Innovation

Venture Village Wall 🦄

@venturevillagewall · Post #3881 · 15.01.2025 г., 10:00

Major Funding Rounds Announced Multiple companies secure significant funding this month: - Databricks: $5B on Dec 17, 2024. - Nordic Investment Bank: $795.2M on Jan 9, 2025. - Brex: $235M on Jan 13, 2025. - Bjelin Group: $204.31M on Jan 13, 2025. - Caidya: $165M on Jan 13, 2025. - Harbinger: $100M on Jan 14, 2025. - Vita Group: $84.53M on Jan 10, 2025. - Aerin Medical: $32.5M on Jan 13, 2025. - Clear Labs: $30M on Jan 13, 2025. - Labviva: $25M on Jan 13, 2025. - Raspberry AI: $24M on Jan 13, 2025. - Conceivable Life Sciences: $18M on Dec 17, 2024. - Pimax VR: $13.64M on Jan 13, 2025. - Intelex Vision: $6.82M on Jan 13, 2025. - bythen: $5M on Jan 14, 2025. - Genesy AI: $4.82M on Jan 14, 2025. - Primus: $3.5M on Jan 13, 2025. - Wultra: $3.09M on Jan 15, 2025. - BIMINI Biotech: $3.06M on Jan 13, 2025. - Red Sky Health: $3M on Jan 13, 2025. Details can be found in the respective links. #Funding#Investment#Databricks#NordicInvestmentBank#Brex#Caidya#Harbinger#VitaGroup#AerinMedical#Labviva#RaspberryAI#ConceivableLifeSciences#PimaxVR#IntelexVision#GenesyAI#Wultra#AI#VC#Healthcare