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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #621 · 31.10

У меня в друзьях есть классный автор — Владимир Бычко. Владимир — проект-менеджер, ведёт реально интересный standalone-блог об управлении проектами и не только. Например, последний пост с правилами жизни — не какая-то унылая несовместимая с реальностью псевдофилософия "а ля Дуров", а действительно полезные и правильные наблюдения. Владимир один из самых интересных авторов среди моих ВК-подписок, однако, читаю я его посты крайне редко, и здесь проявляются серьёзные недостатки standalone, о чём я сейчас расскажу. Вообще, сервис-ориентированный интернет если не умирает, то, как минимум, теряет своих сторонников. Многие айтишники, интеллектуалы, авторы текстов уже высказываются о необходимости слезать с иглы корпораций, эти самые корпорации дешевеют, люди в сети активно выстраивают модели децентрализованного "веб три ноль". Дополнением к этому идёт акцент на медиа против текстов: сервисы уже не особо скрывают, что текстовая часть для них второстепенна, а внимание брошено туда, где хайп и толпы — например, в вертикальные видео и короткоживущий контент. В России этот эффект особенно заметен, именно поэтому вместо какой-нибудь устойчивой текстовой площадки большинство взрослых вменяемых авторов пишут в Telegram. Который для этого подходит чуть лучше, чем плоскогубцы для отвинчивания гаек — можно, конечно, и все мы так делали за неимением альтернатив. На этой волне неоднократно слышал призывы "уходи в standalone". Сделай свой сайт с RSS-фидом, любым оформлением, пиши туда. Как автор блога, я и правда мог бы такое сделать и даже видеть немало плюсов. Но, как читатель, я до сих пор не подписан ни на один standalone-блог, даже если мне очень нравится контент. Проанализировал основные четыре проблемы стэндэлонов. 1. Люди всё равно приходят из соцсетей, но ссылки в соцсетях оформлены некрасиво, понижаются в охватах и требуют дополнительное действие со стороны человека. Последнее особенно важно: конверсия в прочтение критически низкая даже для встроенных редакторов лонгридов и даже при условии, что пользователю сообщение со ссылкой покажется (например Telegram > Telegraph). 2. RSS это не замена ленте сообщений. Нет удобного централизованного способа читать RSS в формате той площадки, которая тебе близка. Сам Владимир, например, ссылается на RSS-бота для Телеграма, который требует для своей работы быть подписанным на какой-то канал. Ну ладно, есть нормальные RSS-боты везде, но это всё опять же выглядит как лента с внешними ссылками, а не как лента сообщений в формате площадки. 3. У каждого стэндэлона свой дизайн. Если я впервые на странице нового для себя автора ВК или в Telegram, я тут всё знаю. Мне привычно и удобно. Я знаком с навигацией, я привык к шрифтам, я знаю, где лайки и комментарии. К каждому новому стэндэлону нужно привыкать и тратить когнитивные ресурсы на обучение. 4. Обсуждений нет, если нет комьюнити. Да, какой-нибудь Вастрик смог создать вокруг своего стэндэлон-блога комьюнити, за которое люди даже платят. Но это единичные примеры. Обсуждения в ЖЖ работали, потому что был социальный граф: люди знали топовых авторов и более менее знали друг друга. Обсуждения в соцсетях работают по той же причине, пока в них есть аудитория: часть людей связана социальным графом, другая часть может в этот граф заходить со стороны и чувствовать себя комфортно, кроме случаев токсичной атмосферы. Но если мы проанализируем, как ведут себя обсуждения там, где социального графа нет (например, на YouTube), то увидим просто всплески очень ограниченных локальных диалогов под каким-то особо популярным комментарием и всё. Комьюнити там нет за редкими исключениями. Интернету пока ещё точно рано standalone. Только авторы, уже собравшие огромную аудиторию через соцсети, могут себе такое позволить. И то, с оговорками. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 27 подобни публикации

Търсене: #engineer

当前筛选 #engineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2578 · 26.02.2025 г., 15:39

#вакансия#NLP#engineer NLP engineer Что делать: - Настраивать и улучшать локальные LLM - Работать с Retrieval-Augmented Generation (RAG) - Проводить fine-tuning моделей на наших данных - Оптимизировать инференс (Ollama, vLLM) - Внедрять решения в локальные системы Кого ищем: - Опыт в NLP от 3 лет - Знание LLM, RAG, fine-tuning - Умение работать с Ollama, vLLM - Образование: бакалавр или выше по направлению (ИТ, математика) Что предлагаем: - Интересные проекты в сфере ИИ - Удаленная работа из РФ - От 250 000 Net, итоговая сумма по результатам собеседования Контакты: Telegram @parcete

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3005 · 31.10.2025 г., 20:02

#вакансия#data#engineer ☁️Позиция: Data Engineer ( Senior ) 🏙Компания: «HuntTech» 💪Опыт: от 4 лет 💰ЗП: Вилка: 235-290тр 📅Формат работы: удаленка 📍Локация/Гражданство: РФ 📅Занятость: Full-time Контакт: @pavel_korab 📌Обязанности: - Подключение внутренней модели (llmops платформа) для агентов + анализ - Подключение памяти для агентов (чтобы каждое предыдущее сообщение учитывалось) - Написание самих агентов - Вписывание в общую архитектуру бота/миниаппа - Создание базы данных - Отлаживание логирования, докрутка промтов, тестирование 🔺Мы ждем от кандидата: - Опыт работы в роли Дата инженера от 3-ёх лет - Опыт работы с Python и библиотеками (например, Pandas, NumPy, Apache Spark) - Опыт написания продвинутых SQL запросов, работы с SQL/NoSQL БД - Опыт работы с инструментами обработки данных (например, Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Kafka) - Опыт работы с системами хранения данных (например, Amazon S3, Google Cloud Storage) - Опыт работы с облачными платформами (например, AWS, Google Cloud, Azure) и сервисами обработки данных (например, AWS EMR, Google BigQuery, Azure Databricks) - Опыт работы с потоковой обработкой данных (например, Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm), знание концепций реального времени (real-time) - Опыт работы с инструментами ETL/ELT (например, Apache Airflow, Apache NiFi, Talend) - Опыт работы с системами управления данными (DataOps) - Опыт работы с системами управления версиями (например, Git, GitHub, GitLab) ➕ Будет плюсом: - Опыт работы с AI-агентами/ LLM- платформами/ ML 🔥 По всем вопросам и с CV пишите: @pavel_korab

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2212 · 16.07.2024 г., 14:00

#вакансия#ml#nlp#engineer#middle Привет!🥳 Мы DIGITAL SECTOR занимается разработкой и поддержкой программных продуктов. Сейчас мы ищем Middle ML / NLP engineer для разработки диалоговых, рекомендательных систем и речевых технологий. Чем предстоит заниматься: Участи в разработке голосовых помощников (функционал распознавания намерения, составление и коррекция обучающих примеров, настройка экстрактора); Диалоговые системы; Системы генерации контента; Задачи:👩🏼‍💻🧑🏻‍💻 Обучение, адаптация систем распознавания намерений (rasa, keras и т.п.); Генерация текста на основе LLM; Интеграция chatgpt, написание промптов; Понимание и объяснение сути поведения того или иного решения, коррекция поведения.; Принятие решения по техническому стеку проектов в части ИИ; Мы предлагаем: Мы - аккредитованная ИТ-компания; Оформление по ТК РФ, полностью белая зарплата по итогам технического собеседования; Гибкое начало рабочего дня (стартуем до 10:30); Комфортный светлый офис - чай/кофе, небольшая библиотека; Оплачиваем учебные курсы и приветствуем постоянное развитие; Комфортное общение без формализма, лояльное руководство; Интересным кандидатам можем помочь с релокацией в Краснодар - оплатим перелёт и первый месяц аренды квартиры; Мои контакты: +79186983154, [email protected], ТГ- @IllonaE🙌🏻

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3141 · 13.02.2026 г., 14:01

Аккредитованная IT компания Neoflex ищет🔥Lead AI Engineer / AI Architect (LLM) 🔥 🔍Компания: Neoflex консалтинг 🔍Занятость: полная 🔍Локация: удалёнка РФ 💥ЗП: от 300 до 500к в зависимости от опыта ✅Оформление: по ТК РФ бессрочный трудовой договор Мы развиваем направление LLM/GenAI и ищем инженера, который станет техническим лидером для нескольких продуктовых команд: поможет проектировать LLM‑системы (включая агентные workflow), выстроит подходы к оценке качества и надёжности, и будет помогать командам стабильно доводить решения до промышленной эксплуатации. Если вы не совпадаете со всеми пунктами, но вам близки сложные агентные workflow и вы понимаете, как выстраивать валидацию и observability — откликайтесь. 💥Стек проекта: Python, PyTorch, LangChain/LangGraph, Milvus/Weaviate/etc, Triton/vLLM, LangFuse, LiteLLM, FastAPI, GitLab CI, SQL. Чем предстоит заниматься: Помогать командам с архитектурой и системным дизайном: reference‑подходы, дизайн‑ревью, стандарты, best practices для нескольких продуктовых команд. Проектировать и улучшать агентные решения: выбирать паттерны (router, planner/executor, ReAct и т.п.), проектировать tool use, structured output, orchestration (workflow/graph/state machine), безопасные контуры выполнения. Выстраивать качество и надёжность: метрики, бенчмарки и regression‑проверки, A/B‑эксперименты, мониторинг, guardrails, observability (трейсинг/логирование/алерты). Оптимизировать производительность и стоимость инференса (latency/cost), помогать командам с production‑готовностью (SLA, стабильность, масштабирование). Курировать R&D‑прототипы и доводить их до продукта; менторить коллег, развивать инженерную экспертизу (митапы/хакатоны — по желанию). Что мы ждём от вас (must-have): 3+ лет коммерческого опыта в software engineering / backend / AI/ML инженерии, из них 2+ года в LLM/GenAI‑проектах (в проде). Уверенное владение Python, SQL, Git и хорошее понимание инженерных практик разработки (архитектура сервисов, тестирование, CI/CD, эксплуатация). Опыт внедрения и поддержки в промышленной эксплуатации решений на базе LLM (включая мониторинг/инциденты/качество/стоимость). Опыт построения систем оценки качества LLM/agent решений: метрики, датасеты/бенчмарки, автоматизированные проверки, A/B‑эксперименты, интерпретация результатов. Опыт технического лидерства: дизайн/архитектурные решения, координация с командами, взаимодействие с заказчиками, защита/аргументация технических решений. Будет плюсом: Опыт построения AI‑платформ, фреймворков, SDK или внутренних библиотек/компонентов для команд. Опыт оптимизации и/или кастомизации инференса (vLLM/Triton/квантизация/батчинг/кэширование). Опыт fine‑tuning / PEFT (LoRA/QLoRA) или дообучения эмбеддеров/реранкеров. Опыт работы с мультимодальными и речевыми моделями (VLM, ASR, TTS). Вклад в open‑source, публикации/выступления на конференциях. Умение объяснять сложные вещи простым языком и переводить требования бизнеса в технические метрики качества. 👌🏻 Если вакансия заинтересовала, пишите в л/с @HelenaList вкладывайте своё резюме, отправляйте ссылку на hh как вам удобно 😊 За рекомендацию нашей вакансии плюсик в карму 😍 #Lead#Engineer#Architect#LLM

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2344 · 26.09.2024 г., 15:21

#вакансия#LoRa#ai#engineer#sql#python AI engineer / Expert AI / AI model trainer (LoRa / Stable diffusion) We are looking for an AI/StableDiffusion engineer as a full-time project employee. The job is mostly related to high quality training of LORA, composing prompts related to certain scenes (based on sketches from artist) and programming on Python. We are currently in prove-of-concept phase and need to run many experiments to get certain results (can explain on the call). The job also includes research of new technologies related to SD/other AI networks. The proposed salary level is $5000-6000. The work process includes daily/on-demand calls, weekly reports, etc. In addition to AI related knowledge, following skills are required: - Linux, advanced CLI commands - SQL - Basic image processing (transparency, simple drawings, scaling, rotation) - Advanced Python programming (image processing pipelines, training pipelines) - English (reading/writing. Speaking is highly welcomed) Contact me and we will be happy to discuss our project! @levanm We consider Russian-speaking specialists. The preferred time zone is UTC+3 or similar.

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2290 · 30.08.2024 г., 12:04

#вакансия#LoRa#ai#engineer#sql#python AI engineer / Expert AI / AI model trainer (LoRa / Stable diffusion) We are looking for an AI/StableDiffusion engineer as a full-time project employee. The job is mostly related to high quality training of LORA, composing prompts related to certain scenes (based on sketches from artist) and programming on Python. We are currently in prove-of-concept phase and need to run many experiments to get certain results (can explain on the call). The job also includes research of new technologies related to SD/other AI networks. The proposed salary level is $5000-6000. The work process includes daily/on-demand calls, weekly reports, etc. In addition to AI related knowledge, following skills are required: - Linux, advanced CLI commands - SQL - Basic image processing (transparency, simple drawings, scaling, rotation) - Advanced Python programming (image processing pipelines, training pipelines) - English (reading/writing. Speaking is highly welcomed) Contact me and we will be happy to discuss our project! @levanm We consider Russian-speaking specialists. The preferred time zone is UTC+3 or similar.

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2801 · 03.07.2025 г., 14:38

#vacancy#ML#AI#LLM#OLLAMA#Engineer 🏢Формат работы: Гибрид/Офис 🖥Занятость: Фулл тайм 💶Зарплатная вилка: 6000 - 10000$ (Здесь все очень гибко) 📌Описание вакансии: На данный момент мы ищем инженера, с опытом работы с LLM. Вы будете отвечать за развертывание и эксплуатацию моделей LLM (Ollama + GPU servers / k8s), а также за создание и обслуживание сценариев автоматизации и агентов LLM в n8n. Вы будете формировать отдел AI, поэтому вам нужно будет сосредоточиться на создании процессов внутри команды, найме членов команды, выстраивании коммуникации и развитии архитектуры. 🛠Обязанности - Развёртывание и обновление LLM-моделей в on-prem Ollama (или аналог) - Проектирование и реализация n8n-флоу с LLM-агентами - Настройка CI/CD (GitHub Actions/GitLab CI) для моделей и сценариев - Мониторинг (Prometheus/Grafana, Langfuse, Loki) и алерты - Разработка архитектуры - Управление командой 📝Требуемые навыки и опыт - 3+ лет опыта в DevOps/MLOps - 1+ год опыта работы с GenAI - 1+ год опыта управления командой - Английский язык на уровне B2+ (чтение статей/документации, созвоны с вендорами) - Опыт с Ollama / llama.cpp / vLLM / Hugging Face Transformers - Понимание quantization, LoRA, RAG - n8n либо Make/Zapier с кастомными нодами (JavaScript/TypeScript) - Git-flow, IaC (ansible/terraform базово) - Python 3.9+, Bash, JS/TS умение читать Go-код будет плюсом - Prometheus + Grafana, ELK/Loki, опыт трассировки LLM-запросов - REST/gRPC, Webhooks, Postgres, Redis - Docker, Compose; базово — Kubernetes/Helm 🎁Бонусы для вас - Высокая заработная плата (обсуждается индивидуально с каждым кандидатом) - Компенсация расходов за переезд (переезд осуществляется в один из городов: Барселона, Нови-сад, Прага, Лондон) - Обеспечение оборудованием: ноутбук, телефон и покрытие расходов на связь - Индивидуальная компенсация за различные курсы и оплату получения сертификатов - Постоянные возможности для роста, регулярные ревью - Приоритет на работу с территории Испании, Сербии, Чехии (есть офисы). В случае других регионов готовы обсуждать ❗️Релокация возможна только для кандидатов, за пределами РФ и РБ Контакты: @nikvan03

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2524 · 22.01.2025 г., 07:01

#datascientist#ai#engineer#ml#remote#удаленка#parttime ML Engineer Удалённо, время по Мск Парт-тайм Ставка: от 2000₽/час Скиллы: - Фулл-тайм опыт работы с LLM от 1.5 лет - Написание бэкенда на python, опыт не менее 2х лет - Обязательно: LangChain, FAISS. Показывайте сэмплы кода - Умение развернуть на Google Cloud (+ AWS, Yandex Cloud) - Глубинное понимание промпт-инжиниринга: one-shot, few-shot, fine-tuning, chain-of-thought др. Тулзы, которые мы используем: - Cursor - Promptmetheus Контакт: - Лучший пример вашего кода: система вокруг LLM и бэк - Промпты, которые вы пишите - Присылайте сюда: @hr_aisors

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2430 · 18.11.2024 г., 07:00

#datascientist#ai#engineer#ml#remote#удаленка#parttime Senior/Middle AI Engineer 📍Удалённо, парт-тайм Занятость: проектная почасовая Оплата: 2000 - 2500₽ /час или фикс до 350 000₽ за проект Компания AINNOVATOR — занимается разработкой и внедрением AI/ML решений в бизнес 🔷 Задачи: - Работа с RAG цепочками на LangChain - ML моделей на корпоративных датасетах заказчиков - Работа с опен-сорс и апи LLM, настройка LLM функций - Деплой кода на локальных и облачных серверах 🔷 Кого мы хотим видеть: - амбициозных, инициативных и талантливых разработчиков, желающих браться за интересные заказные проекты в сфере AI и ML 🔷 Ключевой фактор: - гибкость навыков и ума 💭CV сюда: - @hr_aisors

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2454 · 27.11.2024 г., 14:00

#вакансия#ml#engineer#ds#pytorch#tensorflow#python ⭐️Компания: Wisebits 🔥Позиция: ML Engineer / Data Scientist (Search & Recommendations) 🏢Формат работы: full time, удаленно/relocate 💰 Зарплата: от 4000 eur net Wisebits — международный IT-холдинг с сильной технической командой! Наш ключевой продукт — высоконагруженный видеохостинг, которым ежедневно пользуются миллионы людей по всему миру. Более чем за 15 лет на рынке мы сформировали профессиональную команду, где ценятся вовлечённость и инициативность. Если хочешь работать с high-load продуктом и иметь возможность влиять на его развитие — присоединяйся к нам! Чем предстоит заниматься: - Разработка алгоритмов и моделей для решения задач рекомендаций и поиска; - Анализ работы данных систем, поиск проблем и точек роста; - Подготовка отчётов с рассказом о работе систем для команды и руководства Что мы ожидаем от тебя: - Опыт построения рекомендательных систем; - Большим плюсом будет индустриальный опыт по разработке семантического поиска на базе различных transformer-based архитектур; - Опыт работы с базами данных (мы используем Clickhouse, MySQL, Mongo); - Опыт разработки на Python (знание numpy, pandas и проч.); - Опыт с инструментами и библиотеками для машинного обучения (PyTorch/TensorFlow, HuggingFace и проч.); - Актуальные знания ML state-of-art; - Опыт прикладного применения математической статистики. - Аналитический склад ума – способность критически оценивать гипотезы, анализировать и структурировать данные, делать выводы и устанавливать неочевидные взаимосвязи между разрозненными фактами. Что мы предлагаем: - Полностью белая стабильная заработная плата; - Отсутствие бюрократии — гибкие условия работы. - Расширенный пакет бенефитов, включающий медицинскую страховку, покрытие налогов, курсы иностранных языков, профессиональное обучение, а также необходимую для работы технику. - Поддержка при релокации: мы берем на себя расходы по переезду для тебя и твоей семьи, включая покупку билетов, визовую поддержку и оплату первого месяца жилья. - Дружная и интернациональную команду, которая ценит профессионализм и сотрудничество. 👉 По всем вопросам: @nastya_searchall

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2280 · 24.08.2024 г., 15:33

#вакансия#ml#engineer#scikit#TensorFlow#PyTorch Machine Learning Engineer в сельскохозяйственной сфере При отклике на вакансию сразу присылайте резюме @echeveria_woman Отклики без резюме рассматриваться не будут! Основные задачи: - Создание и внедрение ML-моделей для анализа агроданных - Оптимизация и поддержка моделей для работы с большими объемами данных - Прогнозирование урожайности и мониторинг здоровья растений Ключевые требования: - 3+ лет опыта в ML - Глубокие знания алгоритмов ML и анализа данных - Владение Python и ML-библиотеками (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch и т.д.) - Опыт работы с большими данными и CI/CD Преимуществом будет: - Опыт в агросфере - Знание анализа изображений и сенсорных данных - Работа с облачными платформами Мы предлагаем: - Вилку 3.5-5 тысяч долларов в месяц - Гибкий график - Работу в инновационной команде - Возможности для роста - Участие в значимых агропроектах

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща