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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12

Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #llamaindex

当前筛选 #llamaindex清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14676 · 06.05.2025 г., 12:00

#jupyter_notebook#agentic_ai#agents#course#huggingface#langchain#llamaindex#smolagents The Hugging Face Agents Course is a free, interactive course that teaches you how to build and deploy AI agents. It's divided into four units, starting with the basics of agents and ending with a final project where you create and test your own agent. You'll learn about frameworks like `smolagents`, `LangGraph`, and `LlamaIndex`, and how to use large language models (LLMs) in your agents. The course benefits you by providing hands-on experience and practical skills in AI agent development, helping you become proficient in creating and deploying AI agents. https://github.com/huggingface/agents-course

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1973 · 22.03.2024 г., 12:01

Привет коллеги! В нашу команду Data Science требуется специалист с глубокими знаниями в области Больших Языковых Моделей (LLM). Мы в поиске Data Scientist или ML Engineer уровня Middle или Senior, который присоединится к нам для работы над проектами, связанными с обработкой естественного языка и разработкой новых приложений на основе LLM. 🔥 Компания: NEOFLEX Опыт работы: от 3 лет 🔥 Город: Любой (возможна работа из за рубежа при наличии Гражданства России и документов для приёма на работу в Российскую компанию по ТК РФ) Формат работы: удалёнка Занятость: full time З/п: от 200 000 - 350 000 net #LLM#NLP#DataScience#удаленка#MLEngineer#чатбот#NLP#RAG#Llama#LangChain#LlamaIndex 🎯Что вас ждет: • Разработка и внедрение решений на основе LLM для различных бизнес-задач. • Анализ и улучшение существующих моделей. • Сотрудничество с командой разработки и курирование R&D проектов. • Возможность влиять на стратегию развития компании и определять перспективные направления исследований искусственного интеллекта. 🎯Кого мы ищем: • Глубокие знания в Python и NLP (прежде всего PyTorch и transformers). • Опыт в разработке и внедрении моделей NLP/LLM (обучение моделей, валидация и оптимизация инференса). • Опыт работы с LLM-агентами. • Сильные аналитические способности, уверенные знания в области машинного обучения и глубокого обучения. 🎯Будет плюсом: • Опыт работы со speech to text и text to speech. • Опыт работы в Computer Vision. • Достижения в соревнованиях. • Желание делиться знаниями. 🎯Нам важно: • Желание участвовать в развитии LLM проектов и способность быстро проверять и внедрять новые технологии. • Умение презентовать свою работу. • Креативный подход к решению задач и способность мыслить за пределами стандартных решений. • Способность работать в команде и вносить значимый вклад в общий успех проекта. 🎯Cтек: LLM, NLP, RAG, Llama, LangChain, LlamaIndex, PyTorch, Python, ReAct, VectorDB Ребята пишите мне в личку кто заинтересовался https://t.me/HelenaList🥰

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ