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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #61 · 1.07

Посмотрел дебаты Панчина и Редько, где первый топил за вакцинацию, а второй — против конкретно вакцинации от ковида в текущий момент. Панчина я знаю давно (не лично, хотя видел его пару раз), и он говорит непротиворечивые вещи, которые согласуются с моими собственными наблюдениями за тем, как устроен мир. При этом его оппонент держался не слишком уверенно, не обладал стройной речью, говорил сбивчиво и путался, использовал терминологию в стиле «Вы всё врёте» и упомянул, что смотрит Соловьева. Ну и оговорка (?) про «лохокост» тоже очень резанула уши. Для меня исход дебатов очевиден: победа Панчина с большим отрывом Точнее даже фактически дебаты толком не состоялись, потому что хорошей дискуссии я не увидел. Но, если посмотреть объективно, то оппоненты говорили о вещах, в которых я не разбираюсь, и истинность/ложность многих посылов гарантированно подтвердить не могу. То есть чисто гипотетически возможно, что это не тёмный Редько нёс ерунду, а на самом деле языкастый Панчин заговорил всем зубы. Потом я подумал, а существует ли способ, не обучая меня 20 лет на врача, относительно надежно дать мне возможность разобраться, где тут правда? И, пожалуй, ответ нет. Более того — даже обучая, всё равно нет. А проблема тут в том, что люди отрицают даже вполне объективные вещи, если только их нельзя строго научно обосновать. Если можно -- тоже отрицают, но с такими людьми можно ни в какие дебаты не вступать. А вот если не было проведено исследование о том, что вода мокрая, то спуск по дереву абстракции до этого аргумента всё равно не позволит надёжно свой постулат подтвердить и оппоненту и слушателям. А есть исследование, что вода мокрая? Можно ли доверять этому исследованию? А мне знакомый гидролог сказал, что не мокрая. И у моего друга не мокрая. И вообще, вы же понимаете, лёд это тоже вода, а он не совсем мокрый. Я это на своей сфере остро чувствую. В чатах разработчиков, допустим, теоретически все являются компетентными специалистами, а по факту всё равно всерьёз возникают заявления о том, что, например, система типов в JavaScript -- логичная и предсказуемая, что абстрактные классы не нужны, что не обязательно ставить пробелы вокруг операторов, что отсутствие array-helper'ов в Go это благо и так далее. Впрочем, в комментариях под дебатами на ютубе справедливо раскритиковали, что ведущей следовало сделать хотя бы минимальный факт-чекинг по результатам. А то дебатирующие просто обвиняли друг друга во лжи, и в общем случае произвольному слушателю надёжно понять, кто из них прав, было нельзя. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #hdfs

当前筛选 #hdfs清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2288 · 29.08.2024 г., 18:33

#job#работа#vacancy#вакансия#Data engineer #DataScience#HDFS#PySpark #Python#удаленно Вакансия: Data engineer Формат: Удаленно Занятость: полная, 5/2 (гибкое начало дня) З/П: до 300 000 руб. 🔶Эта вакансия - отличная возможность для инженера данных стать часть вдохновленной команды и принять участие в развитии платформы машинного обучения дочерней компании 🔶 Ключевая задача: развитие платформы машинного обучения 🔶Основные обязанности •Разрабатывать отчетность с использованием скриптов на PySpark •Генерировать новые признаки для ML-моделей •Автоматизировать процессы для бизнеса 🔶Обязательные требования: •Опыт работы с большими данными: HDFS, PySpark от 1 года •Опыт работы с Python, в том числе с Pandas, NumPy Преимуществом при отборе будет •Опыт работы с геоданными, git 🔶 Что мы можем предложить взамен •Место работы: удаленно по РФ •Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованное юр. лицо •Официальное трудоустройство •Размер заработной платы обсуждается после собеседования •Годовое премирование •ДМС со стоматологией •Компенсация мобильной связи •Возможности для развития 📲Контакт: @Oskar17

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2934 · 20.09.2025 г., 07:03

#вакансия#datascientist#llm#nlp#HDFS#Kafka#Spark#удалёнка Ищем Senior Data Scientist в команду Поиск 3.0. Сейчас направление фокусируется на развитии Циан-помощника (наш LLM агент), делая его умнее и полезнее для всех пользователей и развитии текстового поиска, внедряя в него современные NLP и мультимодальные механики. Полная удалёнка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500, готовы обсуждать. О нас: В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Сейчас направление фокусируется на развитии текстового поиска, чтобы пользователи находили идеальные варианты быстрее, и Циан-помощнике, делая его умнее и полезнее. Задачи: * NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python * Внедрение мультимодального подхода к поиску * Развитие интеллектуального помощника по поиску недвижимости: обучение собственных llm моделей на базе opensource, исследование готовых решений от openAI/Yandex и других. * Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для улучшения пользовательского опыта Требования: * Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании * Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код * SQL (оконные функции, оптимизация запросов) * Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей * Опыт разработки NLP моделей: от tfidf до llm * Классический ML: бустинги, линейные модели. Будет плюсом: * Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) * Опыт работы с CV и мультимодальными моделями Бонусы: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Контакты: По всем вопросам и с резюме пишите @mistakef Не забудьте указать, что вы из datasciencejobs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15246 · 24.10.2025 г., 13:30

#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs. https://github.com/seaweedfs/seaweedfs