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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #374 · 6.06

Много новых людей пришло, расскажу ещё историю из бытия фрилансером. Делали мы как-то с другом проект для одной большой конторы (в своей области самой крупной в городе, миллиардные обороты). И вот там на старте нужно было подписаться в техзадании. А техзадание это такая увесистая папка страниц на сто. И подписаться мне, как руководителю проекта, нужно было на каждой странице. Когда проект запустился, ядро мы собрали быстро. Полный план был что-то типа полгода, но в конечном итоге заняло полтора, потому что после сборки ядра мы практически непрерывно занимались правками и замечаниями. Каждый месяц мы приезжали к заказчику и показывали, что сделали. А нам составляли список из 10-20 новых пунктов. За доработки доплачивали, но в какой то момент стало понятно, что мы в некотором смысле работаем на аутсорсе, хотя подписывались на один конкретный проект. А оставались мы работать, потому что проект не был введён в эксплуатацию, и бросать его без запуска не хотелось. Заказчик в итоге не переставал заваливать правками, шли месяцы. Впоследствии директор компании сменился, новому проект был без надобности, он заплатил нам остаток, который должен был, и проект остался навечно похоронен. Как так вышло: огромное и очень подробное техзадание, но всё равно непрерывные правки и замечания? Я позже рефлексировал этот момент и пришёл к таким выводам: 1. Заказчик описал в техзадании конечную систему, которую хотел бы видеть. Нам была нарисована практически каждая кнопка будущей софтины: очень детально и подробно. При этом результат, который требовался заказчику, был описан только в общих чертах (ещё и менялся по ходу дела). ТРИЗ учит нас обращать внимание на результат, а не на способ его достижения. 2. Заказчик не был готов ничего менять со своей стороны. Представьте, я прихожу в спортзал к тренеру и говорю, что вот вам деньги, а я хочу мускулистое тело. Мне тренер предлагает программу занятий. Но я заявляю, что нет, мне некогда, у меня нет времени и возможности ходить. Вообще для меня слишком дорого будет перестроить процессы в своей жизни. Так что нет, никаких походов на занятия. Я же плачу деньги, в конце-концов. Давайте, заплачу ещё больше, если требуется. Дам тренеру больше времени. Так же и тут: в компании были не готовы перестраивать процессы, обновлять софт и железо, обучать персонал. Поэтому новую систему пытались интегрировать со старой, а в интерфейсе использовать не лучшие решения, а привычные. #dev#freelance

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embeddings

当前筛选 #embeddings清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora