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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #214 · 9.02

Традиционно программисты считают, что энтерпрайз разработка это переусложнённая и бюрократизированная вещь, где вместо интересных задач на алгоритмы люди просто перекладывают JSON'ы избыточным способом. В этом мнении есть доля истины, но я уже третий год работаю в энтерпрайзе, а до этого как раз занимался всякими стартап-стайл «интересными» алгоритмами. И хочу со своей стороны защитить энтерпрайз. Основная фишка в том, что одну программу разрабатывают много людей. И часть этих людей друг друга никогда не увидят. Поэтому обычно задача сделать работающий код дополняется двумя пунктами: 1. Другой человек, который первый раз видит ваш код, должен как можно быстрее понять, что этот код делает. 2. Другой человек, который будет дописывать ваш код, должен иметь как можно меньше шансов допустить ошибку и всё сломать. Окей, в реальной жизни есть ещё и третий пункт: 3. Вы ограничены в выборе инструментов и подходов к разработке, потому что легаси / корпоративная архитектура / секретность / отсутствие нужной лицензии / приказ начальства и так далее, нужное подчеркнуть. И это напоминает челленджи, которые геймеры себе придумывают для усложнения и повышения интереса. Пройти игру с одним пистолетом? Протащить через все уровни фигурку садового гнома из первой главы? Ни разу не получить ни одного повреждения? При этом вы ещё и в момент этого прохождения транслируете обучающий стрим, а другой игрок, загрузив ваши сейвы с любого места, должен быть способен пройти дальше, даже если он не про-геймер. Решать такие задачи на самом деле очень интересно. И отлично качает скилл в программировании, не хуже, чем эти ваши алгоритмы. Попробуй с первого раза сделай foolproof архитектуру, ещё и понятную. Есть о чём подумать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading