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 3 подобни публикации

Търсене: #greenplum

当前筛选 #greenplum清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2644 · 03.04.2025 г., 06:05

#job#вакансия#DataEngineer#Greenplum#MPP#фултайм#remote Вакансия: Data Engineer Формат работы: офис, гибрид, удаленка (можно вне РФ) Занятость: full-time с гибким началом рабочего дня Офис: г. Москва, м. Тульская, Варшавское шоссе, 9с1Б, БЦ “Даниловская Мануфактура” Зарплатная вилка: 300 - 390 тыс руб gross + ДМС + курсы англ языка и разговорная практика с европейским офисом + ежегодно повышаем ЗП + техника (Macbook или PC Dell) + отсрочка от призыва и мобилизации (аккредитованная ИТ компания) Оформление: ТК, ИП Гражданство: РФ Mokka — международная fintech компания, лидер сегмента BNPL в России и Восточной Европе (Buy Now Pay Later – покупай сейчас, плати потом). Сервисы Мокка представлены в более 7 тыс. торговых точек наших партнеров, таких как Lamoda, OneTwoTrip, OZON, М.Видео, Эльдорадо, Детский мир и др, а количество пользователей уже 15+ млн. Сервис работает в РФ, Польше, Румынии, Болгарии. Команда аналитической платформы: — Head of Data and Analytics; — Data Engineer - 3; — BI Analyst - 3; — ML Engineer - 4. Стек DE: Greenplum, S3, Apache NiFi, Apache Kafka, Apache Airflow, Python, DBT, CI\CD - Gitlab, REST API, Docker, Soda core. Проекты DE на 1 полугодие 2025: — разработка процессов обмена данных с внешними системами; — подключение двух новых источников, help desk и app metrica; — оптимизация платформы данных. Смежные команды: 7 продуктовых команд, в РФ и Европе, команда DevOps, команда саппорта и др. Зона ответственности: — проектирование, разработка и оптимизация архитектуры DWH (Greenplum, Data Vault); — разработка и поддержка ETL-процессов с использованием Nifi и Airflow, подключение новых источников данных; — написание трансформаций и моделирование данных с использованием DBT; — мониторинг и контроль работы регламентных процессов обновления данных; — решение инцидентов с качеством данных; — создание витрин данных; — поддержка CI/CD процессов для обработчиков и загрузчиков данных; — документация обработчиков данных и витрин, которые часто используются; — рефакторинг имеющихся обработчиков с целью оптимизации; — создавать решения (например, для заливки моделей / фичей) оптимизированные под запись; — наполнение базы знаний; Пожелания к опыту: — знание методологий проектирования DWH; — опыт в разработке и поддержке DWH и ETL от 3 лет; — знание SQL на хорошем уровне: оконные функции, иерархические запросы, оптимизация производительности запросов; — опыт работы с DBT; — хорошее знание Python: знать что такое virtualenv, уметь remote-development, уметь оформлять тесты и настраивать линтеры; — хорошее знание Airflow: уметь писать собственные hooks и operators, умение пользоваться внутренними возможностями airflow по хранению параметров соединений, создание и поддержание документации по дагам; — Linux: знание основных команд, умение писать bash-скрипты, умение работать с pipe; — умение работать с docker контейнерами; — опыт работы с git, настройка пайплайнов в gitlab-ci; — опыт настройки и использования Apache Kafka, знание Avro формата; — хорошее знание REST API; Nice to have: — опыт работы с S3; — опыт работы с колоночными СУБД (Greenplum, Vertica, Teradata, Clickhouse): уметь разворачивать, проектировать схемы для витрин в зависимости от назначения, настраивать мониторинг и бэкапы, анализ и оптимизация запросов; — Apache NiFi: хотя бы уверенные теоретические знания; — Soda Core; — знание Cloud concepts (Yandex Cloud, AWS); Условия: — формат работы: на выбор - офис, гибрид, удаленка (можно вне РФ); — оформление: ТК РФ, ИП; — оклад: 300-390К руб gross + ежегодное повышение ЗП; — ДМС со стоматологией; — отсрочка от призыва и мобилизации (аккредитованная ИТ компания); — гибкое начало рабочего дня (с 08:00 до 11:00 мск); — техника на выбор: MacBook Pro или PC Dell; — открытая простая коммуникация в команде; Процесс найма: Видео-звонок с HR → Техническое вью → Финальное вью → Оффер. Контакты для связи: @Shvedova1

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3174 · 10.03.2026 г., 06:04

#вакансия#dataanalyst#sql#greenplum#dwh#horeca#job#удалённо 🔍Senior Data Analyst (HoReCa / DWH) Ищем «следователя по данным» в проект общепита (сеть ресторанов/доставка). Критически важна роль: отвечаете за чистоту данных в DWH, без вас отчеты по марже и фудкосту теряют смысл. 💰Зарплата: 250-270К руб/мес.Гросс 🎯Локация/гр.: Россия 🕰Срок проекта: 6 месяцев + 📄Оформление: только ИП ✅Чем нужно заниматься: — контроль качества данных в Greenplum / ClickHouse; — разбор инцидентов: почему пропали чеки / сломался фудкост / аномалия в продажах; — взаимодействие с источниками (iiko, R-Keeper, 1С) — инициируете и проверяете исправления; — доработка витрин и ad-hoc запросы. 🎯Must-have: — SQL: продвинутый уровень (окна, CTE, подзапросы, оптимизация); — опыт с DWH (слои, ETL, качество данных); — навык поиска аномалий и расследования инцидентов; — Jira/Confluence, любой BI (Superset/Форсайт). ➕Будет плюсом: — Greenplum / PostgreSQL; — DBT, OpenMetadata; — опыт в ритейле / HoReCa. 📩 Отклик с пометкой «DataScienceJobs» в TG:@AllaDemHR Наш канал в MAX: https://max.ru/datasciencejobs

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2147 · 11.06.2024 г., 07:41

#вакансия#de#fintech#remote Привет! Мы в поиске Data Engineer (middle+) Компания: Vsemirsoft Проект: банковский проект (входит в ТОП-50 банков РФ). Стек проекта: - #Hadoop, #GreenPlum, #S3; - #Airflow, #Spark, #Kafka, #Debezium; - #ClickHouse, #Superset Часовой пояс: Москва (UTC+03:00, Europe/Moscow) Формат работы: удаленный Зп: 285 тыс. руб. 📌Ключевые компетенции: - АБС - ЦФТ - DWH 📌 Требования: - ОПЫТ РАБОТЫ ОТ 3х ЛЕТ; - опыт работы с хранилищами данных и с отчетностью в АБС Банка; - понимание жизненного цикла разработки программного обеспечения 📌 Как преимущество: - понимание процессов формирования обязательной отчетности (ЦБ) 📌 Задачи в рамках проекта: - анализ новых требований от заказчиков по задачам обязательной отчетности (ЦБ); - реализация изменений и тестирование на стороне DWH; - взаимодействие с внутренними заказчиками, системными аналитиками-экспертами других подразделений; - написание технических задач для развития детального и витринного уровней DWH; - анализ и контроль качества загрузки данных в DWH; - описание логической и физической модели DWH и сопровождение документации в части хранилища данных По всем вопросам обращаться:@odu_v_an