Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #295 · 10.04

Сегодня бродили по Зоологическому музею, и я не переставал удивляться, сколько способов «придумала» природа для решения схожих задач. Ну, конечно, природа не наделена разумом, и эволюционный механизм ничего не изобретает в нашем понимании этого слова: просто какие-то варианты оказываются более приспособленными. У этого механизма бывают ошибки (погуглите «возвратный гортанный нерв»), и ещё нередко он «отказывается» от собственных же решений, начиная до неузнаваемости их преобразовывать: например, камбала выглядит так, будто она сделана на коленке из обычной рыбы, плавающей горизонтально, а у нарвала рог не симметричен относительно тела и является просто излишне разросшимся зубом. Тем не менее, механизм наследования, высокая мотивация (если не приспособишься, весь твой вид умрёт) и закон больших чисел обеспечивают очень хорошее разнообразие решений. Вот есть задача, например, «не быть съеденным». Можно быть быстрым и убегать от опасности (антилопы и косули), можно быть неприятным на вкус или запах (скунс, опоссум), можно быть незаметным (палочник, листовидка), а можно быть сильнее всех остальных, чтобы на тебя никто не мог напасть (различные хищники). Задача «добыть себе еды» тоже решается множеством способов: запасать; есть то, что не едят другие; есть то, что не могут достать другие и так далее. Я защищался по эволюционным алгоритмам в программировании, и они, честно говоря, работают так себе. Хуже, чем настоящая эволюция в природе. Во-первых, многообразия и времени не хватает. Но самое главное: мы им даём мало свободы, они недостаточно гибкие и ограничиваются слишком узким набором правил. Например, если у вас есть алгоритм для поиска оптимального маршрута поездки на работу, у него никогда не возникнет решения «предложить пользователю сменить работу, чтобы вообще не ездить никуда». Возможно, мы сможем эффективнее запускать такие алгоритмы, когда появятся онтологические базы данных, описывающие достаточно большую часть вселенной. Ещё очень интересно наблюдать эволюцию в технике. Решения, которые предлагают люди для той или иной задачи, тоже со временем приходят к какому-то своему оптимальному виду. Например, у автомобилей для драг-рейсинга огромные задние колёса и маленькие передние, почти рудиментарные. По множеству других признаков это всё-таки автомобиль: двигатель, колёса, место для человека, может ехать. Но отличия драг-рейсингового автомобиля от автомобиля, решающего другую задачу, как раз очень похожи на отличия разных представителей какого-то одного класса животных. Техника одного вида от разных производителей выглядит очень похоже, потому что эволюционно путём развития и улучшения приходит к какому-то оптимальному для своей задачи образу. А вам фото китоглавов. Форма клюва у них такая, что невозможно отделаться от мысли, будто бы они улыбаются. #life

Hashtags

#life

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #releaseengineer

当前筛选 #releaseengineer清除筛选

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3122 · 02.02.2026 г., 18:18

Намери подобни Прегледай

#релизинженер#релизинженервакансия#MLOps#DevOps#ReleaseEngineer ❇️Релиз-инженер с функцией MLOps Senior ❇️| Компания Top Selection 🔥 Мы в поиске Релиз-инженера с функцией MLOps на проектную занятость Грейд: Senior Ставка: от 288К до 315К Гражданство/Локация: РФ Загрузка: фуллтайм Срок: долгосрочный Оформление: только ИП ‼️ Описание: Мы создаём интеллектуальную ML - систему прогнозирования спроса, которая учитывает сезонность, промо, макро- и микроэкономические факторы, поведение клиентов и ограничения логистики. Наш стек: GitHub/Gitlab, Jfrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitlabCI , ArgoCD, Helm, Hashicorp Vault, OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus, Apache Spark, k8s 📝 Задачи: * Облегчение и ускорение труда разработчиков * Создание CI/CD пайпланов. * Помощь в контейнеризации приложений, подготовке к доставке и развертыванию. * Техническая консультация. * Помощь в настройке централизованной среды разработки * Управление релизным процессом, проведение, сопровождение релизов. * Заведение RFC * Проведение релизов * Контроль работоспособности систем до, во время и после релизов. * Актуализация технической документации. * Управление инфраструктурой * Поддержание работоспособности инфраструктурных сервисов. * Настройка мониторинга сервисов. * Контроль за утилизацией ресурсов, повышение оптимальности их использования. * Своевременное обновление сервисов и зависимостей. * Своевременное устранение обнаруженных уязвимостей в исходном коде и подкотрольных сервисах. ✅Требования к кандидату (+/-): - Не менее 4 лет в роли DevOps/Release Engineer или аналогичной, с фокусом на CI/CD и релизный процесс. - Опыт работы в проектах с ML-моделями. СУспешное проведение релизов в production-средах, включая управление RFC и контроль работоспособности систем до/во время/после релизов. ✅Технические навыки и обязанности: - CI/CD и релизный менеджмент: Создание и поддержка пайплайнов в Jenkins/GitLab CI; управление релизным процессом с ArgoCD и Helm; контейнеризация приложений (Docker/Kubernetes). - Инфраструктура как код: Работа с Kubernetes (k8s), HashiCorp Vault для секретов; настройка и поддержка инфраструктуры. - Мониторинг и observability: OpenTelemetry, Grafana (Tempo, Mimir), Prometheus; контроль утилизации ресурсов, выявление уязвимостей (SonarQube). - Артефакты и репозитории: GitHub/GitLab, JFrog Artifactory. - MLOps-специфика: Опыт с Apache Spark для ML-workloads; автоматизация развертывания ML-моделей, интеграция с ML-пайплайнами. - Дополнительно: Актуализация документации, технические консультации для разработчиков, настройка централизованной dev-среды, устранение уязвимостей и обновление зависимостей. ✅Стек технологий (обязательный опыт): - GitHub/GitLab, JFrog Artifactory, SonarQube, Jenkins/GitLab CI. - ArgoCD, Helm, HashiCorp Vault. - OpenTelemetry, Grafana, Grafana Tempo, Mimir, Prometheus. - Apache Spark, Kubernetes (k8s). По всем вопросам и с резюме пишите @aliiS_a

Hashtags

#релизинженер #релизинженервакансия #mlops #devops #releaseengineer