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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #168 · 16.01

Неделю назад в мире опенсорс разработки произошло интересное событие. Опенсорс — это когда разработчик пишет программу (как правило, эта программа нужна для работы других программ) и выкладывает её в общий доступ на полностью свободных началах. В большинстве случаев после этого кто угодно может делать с этой программой абсолютно что угодно: копировать, изменять, продавать решения на её основе за деньги и так далее. Иногда то, что пишут такие разработчики-волонтёры, оказывается невероятно удобно и полезно. Настолько, что гигантские корпорации используют это у себя. А кроме них — ещё десятки тысяч проектов по всему миру. Такое использование называется «зависимость», и оно создаёт связь между автором опенсорс-проекта и тем, кто взял его труд. Связь обычно такая: в моей программе где-то указано, что вот этот вот код взят по такому-то адресу у опенсорс разработчика Васи. Моя программа иногда может на этот адрес заглядывать и смотреть, а не внёс ли Вася чего нового. Вдруг он улучшил работу и исправил ошибки — тогда я скачаю новую версию его программы и установлю её у себя. Формально для такого обновления должны существовать ограничения. По факту человеческая лень и негласный этикет среди разработчиков приводят к тому, что обновления ставят не глядя. Считается, что Вася будет выкладывать только улучшенную и проверенную новую версию своей программы, ведь за ним наблюдает миллион других разработчиков. Пацаны во дворе не поймут, если Вася сделает что-то неаккуратно. Один из разработчиков по имени Marak Squires написал некоторое время назад две очень полезные программные библиотеки. Как раз такие, которые скачали десятки тысяч людей, в том числе в крупных корпорациях, и использовали у себя. В прошлом году этот разработчик написал что-то вроде: «Эй, корпорации, вы берёте мой труд бесплатно. Конечно, я его раздал бесплатно, но вы чёртовы капиталистические гиганты, и у вас миллиарды баксов, а я вам сэкономил миллионы баксов на разработке. Я жду от вас чек на почту в благодарность». Конечно, всем было пофигу. А неделю назад этот разработчик внёс в свои библиотеки деструктивное обновление, которое сделало программы, установившие его, неработоспособными, и вывело на экран «LIBERTY LIBERTY LIBERTY». Это обновление положило кучу проектов, в том числе у гигантов-корпораций. Поднялась буря. Одна часть интернета заявила, что разработчик никому ничего не должен, поэтому волен делать со своим кодом всё, что хочет. Вторая часть претендовала на то, что совершённый им поступок это вандализм и осознанный вред другим разработчикам. Дров в огонь подкинуло то, что GitHub, на котором размещался код этого разработчика, заблокировал его аккаунт. А система хранения пакетов NPM откатила изменения до предыдущих версий. Хотя формально никаких законов он не нарушал: компании брали его код по собственной воле, а он ничего никому не гарантировал. ___________________________ Я не готов назвать здесь однозначно правую сторону. Пока выглядит, как «Все мудаки». Но на мой взгляд это показательный пример вот чего: никакие формальные правила никогда не покроют всё многообразие человеческих взаимоотношений, и поэтому личностный аспект тоже важен. Даже если нет закона или правила, по которому вы что-то должны, есть смысл стараться действовать созидательно и стремиться, хотя бы частично, к всеобщему благу, а не только к личному. Особенно в ситуации, когда у тебя в руках сосредоточена та или иная власть. Корпорации действительно могли бы найти способ отблагодарить разработчика (и вообще — всех разработчиков, чей код они бесплатно берут в таких масштабах). Просто из чувства благодарности, а не потому, что должны. Разработчик мог бы просто закрыть проект и не стараться нанести урон. Просто из чувства неприятия всего деструктивного. Это, конечно, идеализированный мир розовых пони, но сила и власть это как раз способность двигать границы реальности. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #aiengineer

当前筛选 #aiengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3167 · 03.03.2026 г., 10:41

#AI#VoiceTech#DS#AIEngineer Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text. 💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service. Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI. У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу. О Voximplant в 2026 году: С 2013 года на рынке облачных коммуникаций; 300+ сотрудников; 30 000 клиентов по всему миру; 3 млрд звонков обрабатываем в год. 🔖Задачи: Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации; Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding; Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации; Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter); Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost); Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок); Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы; Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе; Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта; Сопровождать запуски проектов для клиентов; 🖇Ожидания от будущего коллеги: Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ; Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других; 🖇Опыт работы с ASR/TTS: управление потоками речи в реальном времени, корректное восстановление контекста после прерывания, согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи; Понимание современных подходов к RAG, включая: работу с векторными базами данных, разработку и настройку embedding-пайплайнов. Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов; Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга; Уверенные навыки программирования на Python: построение пайплайнов, интеграция с API LLM и векторными базами, автоматизация процессов. Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег. ⌨️Будет плюсом: Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд; Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов; Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей. 🖱Предлагаем: Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса; Гибкое начало рабочего дня;; Работа в аккредитованной IT-компании; Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю; Корпоративные скидки от BestBenefits; Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком; Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы. Процесс найма: Скрининг с HR; Техническое интервью; Оффер. Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2658 · 10.04.2025 г., 12:00

#вакансия#remote#AIengineer#LLM#RAG#hiring AI Engineer в амбициозную команду, которая строит не «очередной ИИ-инструмент», а систему, переосмысляющую принятие решений в условиях высокой неопределенности. Проект, в который идёт найм, он не из разряда "сделаем стартап и посмотрим". Это масштабный пивот для одного из самых интересных VC-фондов с глобальным охватом. Мы небольшая венчурная студия, которая помогает существующим компаниям резко наращивать капитализацию через точечные, но радикальные расширения и изменения, часто для переизобретения и пересборки смыслов. И когда такие изменения срабатывают, это уже не продукт, а настоящая "сюжетная арка" с эффектом hockey stick. Сейчас как раз тот самый момент. Команда собрана. Рынок подвижен. Вопрос только в том, кто будет собирать логику новой интеллектуальной системы. 🌍 Формат: удаленно 🧠 Уровень: Middle / Senior / Deep Thinker 💸 ЗП (gross, annual): ~$55K Middle / ~$85K Senior / ~$120K Deep Thinker 📍 Гео: неважно, главное -- мышление О проекте На фоне всех этих DeepSeek'ов 3.1, Llama 4 (и мы еще не успели увидеть ризонинг версию), Gemini 2.5 pro/Gemma 3, GPT 4.5 и даже сильно поумневшего ChatGPT 4o, и ожидания o3/o4/GPT 5/Qwen3 и многого-многого другого, самая сложная задача всё ещё та же: понять, когда ты неправ. Проблема не в доступе к данным, а в том, какие 5% контекста действительно важны. Всё остальное это только шум и самоуспокоение. Мы строим не чат-бот и не дашборд. И точно не RAG на изоленте и скотче. Это интеллектуальная система, которая помогает VC и инвестиционным командам выявлять слепые зоны, переосмысливать уверенность и точнее различать ценное и бесполезное. Она не заменяет человека, а помогает ему постоянно оставаться в тонусе. И еще иногда бьёт по самоуверенности, но очень фелигранно и аккуратно, только для повышения эффективности. 🔧 Технологический стек: [ ] LangChain, LlamaIndex [ ] Реализация высоконадежного Retrieval-Augmented Generation [ ] RAG, который работает в условиях реального давления, а не в демке [ ] Валидация источников и данных в реальном времени [ ] Python (FastAPI, Flask, Django), OpenAI, Claude, Gemini, Grok и друзья 👀 Мы ищем человека, который: [ ] Знает, что такое инженерия рассуждений, а не просто промпты [ ] Понимает, что эпистемология важнее вайрфреймов [ ] Может строить пайплайны, которые думают, а не просто индексируют [ ] Работал с AI в чувствительных или высокоответственных системах (финансы, безопасность, анализ рисков) Если хочется строить то, что действительно имеет значение, напиши в личку @ssmetyukh