TestFlight Games
@TFGames · Post #1827 · 04.01.2024 г., 21:31
#NSO#VIT#GAMES https://testflight.apple.com/join/ILE6mgKT
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #276 · 30.03
Преимущества личного автомобиля по сравнению с такси: 5. Цена. Ха-ха :) Да, если вы уже купили автомобиль для каких-то неизбежных нужд, и ваша жизнь без автомобиля невозможна, то использовать его бывает дешевле в тех случаях, когда без него можно было бы обойтись. По сути вы заплатите только за топливо и совсем чуть-чуть за износ. 4. Личный комфорт и отсутствие других людей. В машине ты чаще всего один, ты можешь громко петь, ставить музыку со своего телефона, аудиокнижку послушать или радио. В такси конечно тоже можно в наушниках, но без наушников удобнее, да и ужасная музыка таксистов может прорываться даже сквозь шумодав. Если ты следишь за своим авто, то он как правило чистый, в исправном состоянии, эстетически привлекателен для тебя, в отличие от произвольного качества машины в такси (даже на тарифах Комфорт и выше). 3. КАД и ЗСД, пригородные трассы. Таксисты очень не любят ездить по таким дорогам, постоянно ворчат, иногда и вовсе отказываются. По ЗСД не у всех действующий транспондер, не со всеми можно хорошо договориться. На машине ездить по таким дорогам наиболее кайфово, куда лучше, чем по городу. Вообще, если есть возможность доехать по КАД — я еду по КАД. Включил круиз-контроль, и сидишь себе. Никаких светофоров, никаких влезающих поперёк полосы идиотов и толкотни перед перекрёстками. 2. Гибкость в изменении маршрутов и подборе/высадке пассажиров. На автомобиле вы можете посреди пути поменять маршрут, вспомнив о том, что вам нужно было куда-то заехать. Вы можете свободно сколько угодно раз сажать и высаживать людей. В такси такое работает только при хорошем планировании заранее, либо необходимо будет договариваться с водителем, что неудобно и не всегда гарантирует успех. 1. Транспортировка вещей. Я оценил уровень удобства, который был мне прежде недоступен. Никаким другим способом нельзя хорошо решить задачу: «Нужно заехать в несколько мест, и в часть этих мест завезти объёмные тяжёлые предметы». Вы можете заехать к другу, оставив в багажнике 10кг ящик посуды, который везёте родителям. #life
Hashtags
Резултати
Намерени 2 подобни публикации
Търсене: #vit
当前筛选 #vit清除筛选
Data Science Jobs
@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05
#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt