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 2 подобни публикации

Търсене: #scikit

当前筛选 #scikit清除筛选
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

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1494 · 31.05.2023 г., 15:02

Мы – компания Sense Machine - лидеры на российском рынке нейробиологических исследований. Изучаем эмоциональный отклик на рекламные ролики, ТВ контент, прототипы приложений и многое другое, вплоть до дизайна интерьера банков с использованием собственной facial coding платформы. Являемся сердцем крупнейшей в Европе UX - лаборатории Альфа – банка и работаем с самыми большими клиентами российского рынка, такими как Альфа-банк, МТС, Danone, Ozon, Мail.ru, Lamoda, Самокат, Sokolov Компания представляет из себя команду людей, по-настоящему увлечённых наукой и её технической интерпретацией, которая делает уникальный продукт, меняющий представление о познании и востребованный самыми крупными игроками. Этот продукт показывает рост в одном из наиболее востребованных сегментов современного наукоёмкого бизнеса - нейробиологических исследованиях, которые до 2024 года по оценке Gartner будут применяться в 50% всех маркетинговых тестов. Мы строим настоящий двигатель того, как будут совершаться открытия о человеческом восприятии в ближайшее время и уверены, что талантливые и открытые знаниям люди – это то, что нам нужно на этом пути На данном этапе, мы в поиске профессионального Lead Data Scientist в нашу драйвовую команду. Требования к кандидату: - Высшее профильное образование (инженерное или математическое) - Опыт коммерческой разработки в области DS/ML на Python - Наличие успешных коммерческих проектов или проектов в эксплуатации - Опыт поддержки и развития продуктов находящихся в эксплуатации - Уверенные знания и опыт работы с #Python для анализа данных, включая основные библиотеки ( #numpy, #scipy, #pandas, #Scikit-learn) - Опыт работы с технологиями Face Detection, Face Analyze, Computer Vision. - Опыт работы с #Tensorflow / #PyTorch / #OpenVINO - Умение разбираться в чужом коде - Опыт постановки задач Желательно: - Опыт работы с #SQL - Опыт работы с Apache Spark ( #Pyspark / Scala, #Spark SQL) - Знание #Docker Ваши обязанности: • Рефакторинг существующей системы • Создание улучшенного решения на основании текущего • Постановка и контроль выполнения задач • Построение процессов тестирования решений на базе технологий обработки видео с помощью нейросетевых моделей • Разработка алгоритмов преобразования данных • Организация процессов разработки и руководство командой ML-специалистов • Взаимодействие с командой аналитики и разработки инфраструктуры • Контроль исполнения задач Что предлагаем мы: - Работа в команде разработчиков, сердцем которой является data science. - Большое количество очень интересных гипотез, которые основаны на современных научных теориях и большой простор в их проверке, освоение которого будет поддержано профессиональными и увлечёнными коллегами - Амбициозные задачи, масштабные проекты и возможность создать по-настоящему уникальный продукт, который сможет быть стандартом индустрии. - Большую продуктовую команду мечты – все ребята ладят с методами изучения данных и ходят не с проблемами, но с предложениями - Всю нужную инфраструктуру и поддержку в экспериментах Участие в работе крупнейшей в Европе ux лаборатории - Оплата обучения и тренингов для вашего профессионального роста - Белая заработная плата. - Фиксированный, достойный оклад от 300 до 500 k ( обсуждаем на собеседовании) - Возможность работать удаленно Уютный "pet-frendly" офис, в 2-минутах от метро Парк Культуры (да, можно приносить/приводить с собой пушистых любимцев) - Официальное трудоустройство с первого рабочего дня, полное соблюдение ТК РФ - Отсутствие строгого дресс-кода и бюрократии, открытость и лояльность руководства, общение на - "ты" Мы всегда готовы принять в команду талантливых и перспективных сотрудников, готовых стать частью нашей классной команды и делать мир рекламы лучше с помощью нашей платформы. В свою очередь мы готовы делится своим опытом, экспертностью, всячески направлять и поддерживать Откликайтесь или отправляйте свое резюме: https://t.me/hr_sensemachine почта- [email protected] Просьба в письме указывать желаемый уровень заработной платы!