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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #43 · 8.06

Умение признавать свои ошибки — современная вежливость больших корпораций. Бывают непопулярные у народа решения, которые продиктованы бизнесом (например, Фейсбук забит визуальным мусором и не собирается это менять). Бывают решения, которые изначально приняты сознательно, потому что думали, что так будет лучше, но когда стало понятно, что решение плохое, компания не захотела показаться глупой и выдала проблемы за особую идеологию (отсутствие возможности редактировать твиты в Twitter; отсутствие возможности адекватно прикреплять картинку к посту в Telegram). Бывают решения от лени, когда какой-то момент вообще не продумывали (неправильный визуальный акцент на номера телефонов вместо имён в групповых чатах WhatsApp; отсутствие возможности отправить альбом отложенным сообщением в Telegram). Бывают решения от незнания, когда люди некомпетентны или не очень понимают, что делают (бардак на вкладке «сервисы» ВКонтакте). А бывают решения, про которые стало понятно, что они плохие, и компания их откатывает. Это большая редкость. Подумать только: компания признаёт ошибку и делает обратно как удобнее. Вы, наверное, помните ситуацию с Кинопоиском: всем включили новый интерфейс, люди стали жаловаться, и компания вернула старый интерфейс, а в новый начала перерабатывать его постепенно. Но тут глобальное изменение вызвало глобальное недовольство, был реальный риск снижения пользовательской базы. А вот вчера на WWDC показали, что Apple возвращает в iOS 15 карусель выбора времени для будильника. Изменение интерфейса этой карусели — одно из худших дизайнерских решений Apple за всё время. Выбирать время стало значительно неудобнее. В то же время это мелочь, из-за которой никто не перестал бы пользоваться айфоном. Особенно когда речь идёт об оголтелых Apple-фанатах: им можно продать даже куда более абсурдные и корявые вещи, всё стерпят. Однако же компания решила вернуть предыдущий вид карусели, очевидно более дружественный и понятный. Кажется, такие случаи в наше время — большая редкость. #gadgets

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #deeplab

当前筛选 #deeplab清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt