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 1 подобни публикации

Търсене: #tenserflow

当前筛选 #tenserflow清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1535 · 24.06.2023 г., 06:31

#вакансия#vacancy#ML#pytorch#python#релокация#rибрид#relocate#fulltime#Gym#tenserflow#Грузия#Тбилиси#DS 🚀 Компания: the_covert 🔎 Вакансия: Machine Learning Engineer 🌍 Локация: Тбилиси 🚧 Тип занятости: full-time ⏰ Формат: Remote/офис/гибрид 💵 Зп вилка: 2000- 5000 $ (по итогам собеседования) 🗣Сейчас мы находимся в поиске опытного Machine Learning engineer, чтобы усилить команду машинного обучения. 💫Мы – международная группа IT-компаний. С 2006 года создаём собственные продукты, которые востебованы пользователями во всём мире. Наш продукт – это финтех платформа, предлагающая доступ к многофункциональной экосистеме для работы с финансами. Мы работаем с клиентами по всему миру, а общая аудитория насчитывает более 100 млн пользователей. ❗️Стек: Pytorch+Pytroch-Lighting, Gym, ClearML, ETL Airflow, Docker, Crontab, Jira+Confluence, Slack. 💰Что предлагаем: – ЗП в в долларах без привязки к курсу рубля; – Возможность релокации, помогаем с переездом; – Забота о здоровье сотрудников - медицинская страховка после прохождения ИС; – Компенсация спорта; – Индивидуальный подход к области ответственности и пулу задач. ✅Что предстоит делать: – Работать над организацией бесшовной генерацией конфигов для работы с данными; – Рефакторинг кода; – Автоматизация рутинных процессов; – Проводить эксперименты с моделью; – Организация, настройка и сопровождение процессов ETL\ELT. ⚠️Ожидаем от вас: – Опыт работы с пайплайнами ML/DL; – Опыт программирования на Python 3.7+; – Опыт работы с одной или несколькими средами deep learning, такими как Tensorflow/Keras или PyTorch. ➕Будет плюсом: – Опыт программирования на C++; – Участие в олимпиадах/хакатонах по data science. ✉️Контакты: Даниил, @danpushkin