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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #844 · 17.07

Закончил трилогию Денниса Тейлора "Мы — Легион. Мы — Боб" (плюс две другие книги серии). Автор программист, нерд, гик и любитель фантастики, в 57 лет на спор решил написать книгу. Как это часто бывает, несколько издательств послали его с порога. Но потом он заключил контракт с крупным сайтом аудиокниг, и книга сразу вошла во все топы, принеся кучу денег. По сюжету главный герой по имени Боб — нерд, гик, программист и любитель фантастики, подписывается на криоконсервацию, но в будущем ему дают не новое тело, а перекачивают сознание в компьютер, установленный на небольшом космическом корабле. У этого корабля есть околосветовой (но не сверхсветовой!) двигатель, а также 3D-принтер, позволяющий печатать что угодно, если найти сырьё. Изначальный план людей был в том, чтобы зонд отправился в соседнюю звёздную систему и построил там космическую станцию, но, волей случая, Боб оказывается сам по себе. Другая важнейшая часть сюжета — способность героя полностью копировать себя. То есть построить второй такой корабль и сделать копию сознания, чем он и занялся в первую очередь. Копии начинают немного отличаться друг от друга. Из-за квантовых флуктуаций в характерах разных Бобов превалируют разные его черты: кто-то больше любит исследования и науку, кто-то занимается организацией, кто-то инженерией. Бобы создают сверхсветовую связь и "расселяются" по галактике сотнями копий, при этом сохраняя что-то вроде внутреннего общества и продолжая коммуникации с человечеством. Тейлор, судя по всему, не стремился написать роман, который станет модным и будет обсуждаться, а просто кайфовал и сочинял фантазию для себя самого. Главный герой очевидно списан с автора практически полностью, и можно сказать, таким образом писатель устроил себе мини-приключение в космос. Из-за этого текст, хоть и простой с виду, вышел очень стройным, эмоционально насыщенным, я бы даже сказал душевным. Миллион отсылок к фантастической поп-культуре, забавные шутки в диалогах, даже имена себе Бобы выбирают по персонажам космоопер. Поскольку Бобов много, автор переключается между ними и между хронологическими ветками, что позволяет ему параллельно рассказывать несколько историй: о войне, о дружбе, о потери, об исследовании, об одиночестве, о политике, о семейных конфликтах... Причем, рассказ всегда идёт от первого лица: в одном месте книги "я" это один Боб, в другом месте книги уже другой — немного с другим характером, находящийся в другой части галактики и переживающий совсем другие события. В статьях говорят, что Тейлор, как истинный программист и нерд, даже написал себе софтину для отслеживания сюжетных цепочек. В общем, гик написал приключение для себя, но оно оказалось интересным и близким для огромного количества других гиков. В книгах не слишком много философии или уникальных фантастических идей, но под конец ты почти плачешь из-за необходимости расставаться с героями. В конце-концов, они бессмертны, а ты — всего лишь эфемер. На русском языке я настоятельно рекомендую аудиокниги в исполнении Кирилла Радцига: во-первых, у чтеца ровно такой голос, какой мы представляем себе для человека по имени Боб, а, во-вторых, это один из лучших русских чтецов в современном аудиокнижном пространстве. #fiction

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