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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #759 · 6.02

Попробовали с друзьями детективный квест «Безмолвный свидетель» от Лавки Игр. Это такая мини настольная игра, работающая вместе с навыком для Алисы. В Алисе записанные профессиональными актёрами реплики и атмосферный звук погружают вас в сюжет некоего таинственного убийства, которое вы должны раскрыть, разговаривая с персонажами. Физически при этом есть карточки с людьми, предметами и локациями, которые вы открываете в нужном порядке, чтобы видеть ваш инструментарий. Например, какой-то человек упоминает другого, и Алиса вам командует открыть карточки с такими-то номерами. У вас появляется новый персонаж и реплики с вашей стороны, которые вы можете теперь говорить в том числе всем предыдущим персонажам, получая доступ к новым веткам диалогов. (Не рассматривайте детали на фото, если не хотите словить спойлеры). С этим квестом связана прикольная история: когда Лавка только презентовала его, я им написал: «Так и так, я аккредитованный Яндексом и Сбером разработчик под голосовые платформы, большой опыт, давайте вам сделаю что-нибудь». Меня проигнорировали, а в итоге игра вышла с техническими и UX проблемами. Про часть этих проблем написано несколько раз прямо на карточках для игры. В конечном счёте со мной всё-таки связались, и я описал алгоритм решения, посмотрим, внедрят ли его в следующих частях. Если говорить о самой игре, то приключение вышло очень интересное и захватывающее. Мы с друзьями убийцу не нашли, потому что слишком много думали: отбросили первую же гипотезу из-за простоты, а она в итоге и оказалась верной. Да, в диалогах есть пара нелогичных и запутывающих кусочков, но, если бы вы были настоящим детективом, беседующим с настоящими людьми, путаницы было бы ещё больше, так что посчитаем это изюминкой. В остальном оригинальная механика, действительно хорошее погружение в атмосферу и вполне решаемая задачка (хотя мои друзья после игры сказали, что им ответ не нравится и кажется притянутым за уши, но лично я с этим мнением не согласен). В качестве недостатка отмечу очень плохое техническое состояние навыка. Допустим, UX вылизать не смогли, потому что не было опыта в Алисе. Но просто обеспечить бесперебойную работу — не великого ума дело. У нас (и, судя по чатам, не только у нас) постоянно навык сваливался в «Не отвечает», и приходилось ждать неопределённое время, пока он заработает. Навскидку возможных причин четыре: 1. Плохая обработка ошибок времени выполнения, программа сваливается в пятисотую, пока что-то её не перезагрузит по таймеру. 2. Плохая обработка возможного состояния сессии, программа сваливается в пятисотую, пока Яндекс не сбросит кэш состояния игрока. 3. Слабый сервак, устаревший медленный язык программирования. 4. Плохое проектирование программы на многопоточную нагрузку: какие-нибудь синхронные операции оправки данных в статистику, отсутствие горячего кэша, неэффективные структуры данных — всё, что может периодически увеличивать лаг выше разрешённого Яндексом. В какой-то момент уже в самом конце мы были очень злы из-за багов и почти полезли в сеть тупо смотреть прохождение. Если бы навык не ожил, впечатления от игры были бы критически негативные. А так они скорее позитивные. Если Лавка исправит проблемы, то очень рекомендую. Да, игра по сути одноразовая, но и стоит она как билет в кино: вы покупаете классное развлечение на целый вечер для компании почти любого размера. Вторую часть обязательно возьму, когда выйдет. #games

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #hdfs

当前筛选 #hdfs清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2288 · 29.08.2024 г., 18:33

#job#работа#vacancy#вакансия#Data engineer #DataScience#HDFS#PySpark #Python#удаленно Вакансия: Data engineer Формат: Удаленно Занятость: полная, 5/2 (гибкое начало дня) З/П: до 300 000 руб. 🔶Эта вакансия - отличная возможность для инженера данных стать часть вдохновленной команды и принять участие в развитии платформы машинного обучения дочерней компании 🔶 Ключевая задача: развитие платформы машинного обучения 🔶Основные обязанности •Разрабатывать отчетность с использованием скриптов на PySpark •Генерировать новые признаки для ML-моделей •Автоматизировать процессы для бизнеса 🔶Обязательные требования: •Опыт работы с большими данными: HDFS, PySpark от 1 года •Опыт работы с Python, в том числе с Pandas, NumPy Преимуществом при отборе будет •Опыт работы с геоданными, git 🔶 Что мы можем предложить взамен •Место работы: удаленно по РФ •Трудоустройство по ТК РФ в аккредитованное юр. лицо •Официальное трудоустройство •Размер заработной платы обсуждается после собеседования •Годовое премирование •ДМС со стоматологией •Компенсация мобильной связи •Возможности для развития 📲Контакт: @Oskar17

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2934 · 20.09.2025 г., 07:03

#вакансия#datascientist#llm#nlp#HDFS#Kafka#Spark#удалёнка Ищем Senior Data Scientist в команду Поиск 3.0. Сейчас направление фокусируется на развитии Циан-помощника (наш LLM агент), делая его умнее и полезнее для всех пользователей и развитии текстового поиска, внедряя в него современные NLP и мультимодальные механики. Полная удалёнка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500, готовы обсуждать. О нас: В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Сейчас направление фокусируется на развитии текстового поиска, чтобы пользователи находили идеальные варианты быстрее, и Циан-помощнике, делая его умнее и полезнее. Задачи: * NLP задачи как в виде обучения моделей, так и в виде разработки вспомогательных сущностей на python * Внедрение мультимодального подхода к поиску * Развитие интеллектуального помощника по поиску недвижимости: обучение собственных llm моделей на базе opensource, исследование готовых решений от openAI/Yandex и других. * Разработка и внедрение в продакшн моделей машинного обучения для улучшения пользовательского опыта Требования: * Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании * Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код * SQL (оконные функции, оптимизация запросов) * Опыт в DL: обучение/дообучение собственных глубоких нейросетей * Опыт разработки NLP моделей: от tfidf до llm * Классический ML: бустинги, линейные модели. Будет плюсом: * Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) * Опыт работы с CV и мультимодальными моделями Бонусы: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Контакты: По всем вопросам и с резюме пишите @mistakef Не забудьте указать, что вы из datasciencejobs

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15246 · 24.10.2025 г., 13:30

#go#blob_storage#cloud_drive#distributed_file_system#distributed_storage#distributed_systems#erasure_coding#fuse#hadoop_hdfs#hdfs#kubernetes#object_storage#posix#replication#s3#s3_storage#seaweedfs#tiered_file_system SeaweedFS is a fast, simple, and highly scalable distributed file system designed to store billions of files and serve them quickly, especially small files. It uses a master server to manage volumes on volume servers, which handle file data and metadata, enabling very fast file access with minimal disk reads. It supports features like replication, erasure coding, cloud integration for elastic storage, and compatibility with many metadata stores and APIs including Amazon S3. This means you get efficient, cost-effective storage with fast access, easy scaling, and flexible deployment options for large-scale file storage needs. https://github.com/seaweedfs/seaweedfs