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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #401 · 27.06

Сегодня целый день был на офлайн-части конференции #DotNext для разработчиков под платформу .NET. Посетил две лекции, два круглых стола (это такое обсуждение несколькими экспертами на сцене, как подкаст, но вживую), поучаствовал во всех активностях, позадавал вопросы и обсудил со спикерами и другими участниками ряд проблем. Вроде всё на месте, но я понял вот что: для меня было мало точек приложения внимания в ширину, однако избыток приложения внимания в глубину. Возможно, я сам себя не слишком правильно настроил. Лето, жара, скоро отпуск: кажется, я ошибочно ожидал чего-то более казуального от мероприятия. Могу сказать, что в своё время посещение TechTrain принесло мне суммарно больше удовольствия, хотя там билеты на порядок дешевле, и выставка в целом более лёгкая и менее тематическая. Здесь же было хорошее глубокое погружение в тему, но горизонтально мне не хватило разнообразия: мало стендов (два), мало пространства по выбору лекций (в каждый момент шло две лекции в двух залах, выбор всегда из двух). На стенде от PVS-Studio поискал ошибки в коде, получил много мерча, прикольного. Но сама система у ребят только корпоративная, индивидуальных лицензий нет, а я возможно даже попробовал бы. Второй стенд от Промсвязьбанка предлагал телеграм-бота с разными заданиями. Я, кстати, Промсвязьбанку писал недавно квиз на Хабр. Они активно хантят народ. Задания были нормальные: там и коммуникация с другими участниками, и ответы на вопросы, и всякое решение задачек. Но разрыв по очкам между точками получения призов такой большой, что всю вторую половину игры я буквально вёл впустую. Из минусов организации отмечу два момента: 1. Офлайн-участников было не очень много, а онлайн-участников существенно больше. Поэтому даже офлайн-участникам предлагалось задавать вопросы спикерам с помощью чатов в Телеграме. Это не только создавало миллион чатов (по каждому докладу свой чат, потому что Телега не умеет в комнаты), но и было неудобно в процессе — ссылка на чат показывалась только в самом начале доклада, если не успел, а вопрос возник по ходу лекции, то найти ссылку проблематично. И вообще, я считаю, что правильно было бы дискриминировать онлайн-участников. Они меньше заплатили за билет, они поленились приехать. Но их удобство в итоге было приоритетным над удобством офлайн-участников просто из-за количества. 2. Дискуссии пересекались по времени с другими лекциями и с обедом. В итоге нельзя было полноценно пообсуждать что-то со спикером, не опоздав куда-то дальше. А на обед я вообще попал тогда, когда почти всё уже съели. За счёт работодателя бы ездил с удовольствием, но за личные деньги, пожалуй, не моё. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #datasolutionsarchitect

当前筛选 #datasolutionsarchitect清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2689 · 22.04.2025 г., 09:31

#DataSolutionsArchitect#AISolutionsArchitect#MLops#ml Компания JTI (Japan Tobacco International) находится в поиске Архитектора информационных решений Формат работы: гибрид, Москва Сити, полная занятость Чем Вы будете заниматься: - Разрабатывать и внедрять архитектуру Data и AI и обеспечивать создание инфраструктуры. - ⁠Обеспечивать надлежащее управление и поддержку любого компонента в экосистеме; - Обеспечивать производительность ML-моделей (обновление данных, запуск моделей, получение и передача результатов любым получателям); - Обеспечивать интеграцию и доступность данных для любых проектов Data и ML - ⁠Источники данных -> DWH - ⁠DWH -> ML-проекты - ⁠Результаты ML-модели -> DWH - Обеспечивать хорошую производительность любой опубликованной ML-модели; - Внедрять DevOps, MLOps, DataOps в рамках соответствующих инициатив; - Обеспечивать техническое управление в соответствии с глобальными политиками и процедурами. Мы ожидаем от Вас: - 6+ лет опыта работы в области ИТ с фокусом на разработку и развитие платформ данных, ML, AI; - Опыт ведения проектов по внедрению платформ данных с фокусом на крупные компоненты хранения данных, расположенные в облачной и локальной инфраструктуре; - Опыт ведения проектов генеративного ИИ/традиционных решений ML и обладание знаниями сетевой/облачной архитектуры; - Опыт работы с такими языками программирования, как Python или Javascript; - Знание принципов DevOps и MLOps; - Владение уверенным уровнем английского языка. Контакты для отклика и отправки резюме: [email protected], @KaterinaJTI