Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #396 · 22.06

Попробовал Github Copilot. Это проект, в рамках которого Гитхаб обучил нейросеть на миллионах строк программного кода, загруженного людьми, и теперь она вроде как способна предлагать автоматическое дополнение к тому, что вы пишете. В теории, если вы напишете название функции, например public int Fibonacci(int n), то она сразу предложит вам автоматически подставить всё остальное. Конкретно с этим примером система действительно справляется, но в целом впечатления у меня от неё смешанные, и на мой взгляд она пока что не стоит тех $10 в месяц, которые за неё просят после тестового двухмесячного периода. Я уже писал ранее о своём отношении к нейросетям. В задачах дополнения данных они работают средненько: значимый процент решений будет с ошибками. Вот и здесь — сначала я подумал, что Copilot сможет за меня копипастить популярные однотипные куски кода из интернета. Например, я не помню алгоритм Вагнера-Фишера, постоянно его копирую из своих других проектов, часть из которых выложена на Github и наверняка была передана в обучение Copilot. Я предложил нейросетям мне этот алгоритм написать, они написали что-то отдалённо похожее. Внешне выглядело убедительно и даже компилировалось, но работало неправильно, и при ближайшем рассмотрении оказалось, что там просто случайно надёрганные строчки из настоящего алгоритма. Некоторые проверки по 2 раза, а часть нужной логики упущено совсем. Об оформлении кода вообще говорить не стоит: пока всё, что мне выдавалось, оформлено плохо, и на ревью я бы написал разработчику несколько замечаний. Однако, в других местах работает, как задумано. Если у вас есть дуальные функции, оно умеет предлагать дописать остаток (пример на скриншоте ниже). Но из того, что я попробовал, только процентов 20 случаев реально были полезны. Остальные 80% или вообще неверный код, или правильный, но такой неаккуратный, что лучше самому написать. Есть ещё проблема: массовый копипаст довольно опасен, потому что легко пропустить какую-то мелочь. В идеале нужно весь вставленный код проверять построчно, но по когнитивной нагрузке это близко к тому, чтобы создать его самостоятельно. И человеческое внимание совершенно точно будет расслабляться и размываться при работе с такими средствами автодополнения, а, значит, неизбежны ошибки. На месте чувствительной к багам энтерпрайз-разработки я бы вообще запрещал бы своим сотрудникам применять Copilot. С другой стороны, возможно, подобная утилита хорошо зайдёт для прототипирования, на хакатонах, на стримах с демонстрацией разработки чего-нибудь. У меня будет возможность проверить на соревновании через месяц, но в работе скорее всего отключу. #dev

Hashtags

#dev

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