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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #350 · 20.05

Если верить открытым источникам, рынок электросамокатов в России главным образом держат Whoosh и Urent (хотя сейчас ещё Яндекс вклинивается, и с его ресурсами это вполне возможно). При этом у Urent больше городов и больше самокатов, чем у Whoosh, но ниже доходы. Я подумал: наверняка бизнес-аналитики Urent днями и ночами сидят и ломают голову, что бы им поменять и улучшить, чтобы начать выигрывать эту конкуренцию. Строят теории, проводят тесты. Сложная работа, в общем, бизнес и рынок не такие предсказуемые вещи. А потом я воспользовался Urent и за 5 минут нашел столько косяков UI/UX в приложении, что мне стало всё понятно. Кроме того, почему Urent ничего с этими косяками не делает. 1. Сканирование кода в Whoosh приводит к появлению полноэкранной модалки с большими кнопками и основной информацией о самокате и стоимости. Сканирование кода в Urent выдает в самом низу экрана блок кнопок, в которые не только очень сложно попасть, но его ещё и надо скроллить (см. левый скриншот). При этом весь экран занят уже не нужной к этому моменту камерой. Такой интерфейс заточен под перебор самокатов, но на деле человеку на улице на ходу нужно просто максимально быстро взять первый самокат, к которому он подошёл. 2. О том, что страховка включена и будет стоить дополнительных денег, можно догадаться только за счёт знания об этой функции из других сервисов. Да, Whoosh, конечно, поступает очень по-мудачески, постоянно автоматически включая платную страховку, из-за чего её надо выключать вручную каждый раз при каждом заказе. Но в Urent необходимость этого действия ещё и довольно неочевидна (а страховка тоже, конечно же, по-умолчанию всегда включена). 3. Я отсканировал самокат, затем нажал подтверждение заказа. Система после этого написала мне, что данный самокат недоступен. Неужели, нельзя об этом писать ещё на этапе сканирования? Зачем выводить кнопку заказа для недоступного самоката? 4. Кнопка перехода к текущей геопозиции перекрыта неубирающейся шторкой снизу (см. правый скриншот). И это только вещи, которые прям за первые 5 минут выявляются и очень на поверхности. А исправить их может один программист и один дизайнер за пару недель. Удивительно, как некоторые бизнесы не хотят зарабатывать. #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