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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #704 · 17.12

Я всегда был уверен, что системы рекомендаций работают так плохо, потому что это слишком сложная задача. Владельцы площадок бьются с алгоритмами, машинным обучением, деревьями решений и взвешенными суммами, но получается всё равно херня, и человеку могут рекомендовать нерелевантный бред (и, что ещё хуже — не рекомендовать интересный для него контент). Кажется, хорошо работают только рекомендации на Ютубе, но этому есть объяснение: контент на Ютубе более длительный и дорогой. Его сложнее производить, он выходит реже. Качественный ролик на Ютубе не будет говном практически независимо от темы, на которую он снят. А ещё меньшее число объёмных роликов проще кластеризовать и можно предлагать пользователю в небольших количествах. Но если мы откроем YouTube Shorts (это очередной аналог тиктока с короткими вертикальными видео), то заметим, что качество рекомендаций упало сразу на два порядка: какие-то тупые попсовые шутки, "удивительные" факты из жизни, завлекающие отрывки из фильмов "код смотри в телеграм-канале", озвучка анекдотов и прочий мусор. Алгоритмы уже совсем не справляются с тем, чтобы предложить что-то годное, не говоря уже о релевантности конкретно мне, хотя история моих просмотров и вкусов Ютубу, очевидно, известна. Тем не менее, иногда разработчики могут не только не уметь, но и не хотеть писать нормальные рекомендации. Вот ВК предложил мне BadComedian в блоке "Интересные авторы". Оставим в стороне, что Бэдкомендиан это ютубер, и у него в ВК в лучшем случае будут репосты ссылок на Ютуб. Но мне предлагают не паблик, а личную страницу.... на которой не было записей с сентября 2021 года. Нет совершенно никакого смысла быть подписанным на личную страницу Бэдкомедиана сейчас. Кажется, единственный критерий, на котором основывались эти рекомендации: общее число подписчиков. Как должны работать рекомендации на самом деле? Алгоритмически я бы оценивал частоту постов (кстати, чрезмерно частые это тоже плохо, должно работать в минус), оценивал бы, является пост просто публикацией внешней ссылки на другой ресурс, является ли репостом паблика, и смотрел бы, сколько прошло времени с последней записи на странице автора. Наверное, в качестве коэффициента с небольшим весом можно добавить ещё объём контента в посте и активность людей (лайки + комментарии). Причём, делается это достаточно просто, никакой ML не нужен. Даже такая оценка, не берущая в расчёт тематику страницы, всё равно лучше, чем "Просто покажем людей, на которых когда-то подписалось куча народу, и им до сих пор лень отписаться после прекращения активности автора". По крайней мере теперь меня не удивляет, что хвалёные Клипы постоянно подсовывают мне какой-то подростковый шлак вместо крутых видео с полётами на FPV-квадрокоптерах. YouTube Shorts по крайней мере пару раз такие вещи предлагал, а вот Клипы вообще ни разу (станицу Клипов я не открываю, разумеется, но в ленте новостей встречаются блоки с автовоспроизведением). Кстати, на скрине есть второй автор — Стас "Ай как просто". Его банят на Ютубе за критику западной модели текущих событий, и он пишет: "Буду создавать каналы-однодневки, куда деваться". То есть у него даже мысли не возникает, что какая-то ещё площадка может служить его целям. Ну с таким отношением других площадок к рекомендациям — понятно. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #aiengineer

当前筛选 #aiengineer清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3167 · 03.03.2026 г., 10:41

#AI#VoiceTech#DS#AIEngineer Привет, это Voximplant! Сейчас мы ищем AI Engineer для задач в направлении voice/text. 💻Мы международная SaaS компания в области облачных коммуникаций. Если быть точнее CPaaS - Communication Platform as a Service. Мы создаём платформу, которая позволяет компаниям по всему миру строить клиентские коммуникации внутри своих продуктов и бизнес-процессов. Через нашу инфраструктуру бизнесы запускают голосовые сервисы, контакт-центры, омниканальные коммуникации, автоматизацию взаимодействия с клиентами и решения на базе AI. У нас есть 2 направления бизнеса: B2B и B2D. B2B - облачные контакт-центры, B2D (business to developers) - платформа-лего для разработчиков, внутри которой можно строить свою собственную коммуникационную платформу. О Voximplant в 2026 году: С 2013 года на рынке облачных коммуникаций; 300+ сотрудников; 30 000 клиентов по всему миру; 3 млрд звонков обрабатываем в год. 🔖Задачи: Проектировать архитектуру голосовых ботов: многокомпонентные сервисы, API-интерфейсы, инструменты управления и автоматизации; Интегрировать RAG-решения, включая векторный поиск, чанкование, embedding; Погружаться в детали проектов, анализировать ограничения и выбирать подходы к реализации; Прототипировать интеграции с поставщиками (ASR, TTS, LLM, Turn Detector, Noise filter); Проводить бенчмаркинг поставщиков (latency, throughput, cost); Улучшать технические метрики продуктов (latency, количество ошибок); Развертывать модели в облаках и оборачивать их в сервисы; Развивать подходы к автотестированию в тексте и голосе; Вместе с продактом и технической командой работать над развитием продукта; Сопровождать запуски проектов для клиентов; 🖇Ожидания от будущего коллеги: Опыт проектирования комплексных LLM-систем или AI-платформ; Опыт интеграции моделей разных вендоров: OpenAI, Qwen и других; 🖇Опыт работы с ASR/TTS: управление потоками речи в реальном времени, корректное восстановление контекста после прерывания, согласование таймингов между распознаванием, ответом и синтезом речи; Понимание современных подходов к RAG, включая: работу с векторными базами данных, разработку и настройку embedding-пайплайнов. Опыт работы с function calling, tools, agents и понимание архитектуры цепочек промптов; Опыт участия, внедрения или создания внутренних инструментов для работы с LLM-инструментарием, а также их мониторинга; Уверенные навыки программирования на Python: построение пайплайнов, интеграция с API LLM и векторными базами, автоматизация процессов. Умение четко излагать технические идеи, документировать архитектурные решения и менторить коллег. ⌨️Будет плюсом: Опыт разработки платформенных решений, SDK или low-code инструментов для AI-ассистентов и поддержки команд; Знания и опыт работы с ML-мониторингом, логированием, observability и CI/CD для LLM-инструментов; Навыки проектирования мультимодальных систем: обработка текста, аудио и интеграция мультимодальных моделей. 🖱Предлагаем: Мы - продуктовая компания, которая создает технически сложный и востребованный продукт для бизнеса; Гибкое начало рабочего дня;; Работа в аккредитованной IT-компании; Одна из 2-х льгот на выбор за счет компании (с возможностью воспользоваться другой на корпоративных условиях): ДМС (Лучи), Корпоративное обучение английскому/испанскому языку до 2-х раз в неделю; Корпоративные скидки от BestBenefits; Удалённый формат работы, при желании гибрида — Московский офис находится в пяти минутах от метро Тульская, рядом с Даниловским рынком; Современные и удобные инструменты, софт и оборудование для работы. Процесс найма: Скрининг с HR; Техническое интервью; Оффер. Резюме ждёт Ольга @olgas_itrec

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2658 · 10.04.2025 г., 12:00

#вакансия#remote#AIengineer#LLM#RAG#hiring AI Engineer в амбициозную команду, которая строит не «очередной ИИ-инструмент», а систему, переосмысляющую принятие решений в условиях высокой неопределенности. Проект, в который идёт найм, он не из разряда "сделаем стартап и посмотрим". Это масштабный пивот для одного из самых интересных VC-фондов с глобальным охватом. Мы небольшая венчурная студия, которая помогает существующим компаниям резко наращивать капитализацию через точечные, но радикальные расширения и изменения, часто для переизобретения и пересборки смыслов. И когда такие изменения срабатывают, это уже не продукт, а настоящая "сюжетная арка" с эффектом hockey stick. Сейчас как раз тот самый момент. Команда собрана. Рынок подвижен. Вопрос только в том, кто будет собирать логику новой интеллектуальной системы. 🌍 Формат: удаленно 🧠 Уровень: Middle / Senior / Deep Thinker 💸 ЗП (gross, annual): ~$55K Middle / ~$85K Senior / ~$120K Deep Thinker 📍 Гео: неважно, главное -- мышление О проекте На фоне всех этих DeepSeek'ов 3.1, Llama 4 (и мы еще не успели увидеть ризонинг версию), Gemini 2.5 pro/Gemma 3, GPT 4.5 и даже сильно поумневшего ChatGPT 4o, и ожидания o3/o4/GPT 5/Qwen3 и многого-многого другого, самая сложная задача всё ещё та же: понять, когда ты неправ. Проблема не в доступе к данным, а в том, какие 5% контекста действительно важны. Всё остальное это только шум и самоуспокоение. Мы строим не чат-бот и не дашборд. И точно не RAG на изоленте и скотче. Это интеллектуальная система, которая помогает VC и инвестиционным командам выявлять слепые зоны, переосмысливать уверенность и точнее различать ценное и бесполезное. Она не заменяет человека, а помогает ему постоянно оставаться в тонусе. И еще иногда бьёт по самоуверенности, но очень фелигранно и аккуратно, только для повышения эффективности. 🔧 Технологический стек: [ ] LangChain, LlamaIndex [ ] Реализация высоконадежного Retrieval-Augmented Generation [ ] RAG, который работает в условиях реального давления, а не в демке [ ] Валидация источников и данных в реальном времени [ ] Python (FastAPI, Flask, Django), OpenAI, Claude, Gemini, Grok и друзья 👀 Мы ищем человека, который: [ ] Знает, что такое инженерия рассуждений, а не просто промпты [ ] Понимает, что эпистемология важнее вайрфреймов [ ] Может строить пайплайны, которые думают, а не просто индексируют [ ] Работал с AI в чувствительных или высокоответственных системах (финансы, безопасность, анализ рисков) Если хочется строить то, что действительно имеет значение, напиши в личку @ssmetyukh