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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #854 · 5.09

Сбер выкатил сегодня свой Гигачат на всех (до этого была только закрытая бета). Немного обидно за ребят — ещё год назад этот релиз был бы очень значимым, но сейчас разговаривать с откровенно косячащим и допускающим детские ошибки Гигачатом совершенно неинтересно, если вы видели, как работает GPT4, в том числе на русском языке. За решением практических задач тоже нет никакого смысла (пока что) ходить в русские сетки Яндекса и Сбера, потому что GPT4 просто делает лучше абсолютно всё. Он реже ошибается, у него лучше с логикой, он отвечает одинаково на одинаковые запросы (у Яндекса с этим очень большие проблемы пока что), более точен в фактах и рассуждениях. Ещё команда Гигачата ведёт очень странный маркетинг: будто бы это телепередача для домохозяек. Начиная от частых унылых инфоповодов в духе "Сегодня день резиновых уточек, спросим у гигачата что он думает про резиновых уточек" и заканчивая восторгами по поводу туповатых ответов нейросетки на попсовые запросы ("Пять отмазок не идти на работу"). Создаётся впечатление полного отсутствия product-market fit — Сбер не понимает, что это за продукт, для какой аудитории он нужен, кто будет готов за него платить и в каких обстоятельствах. Домохозяйки вряд ли будут. Впрочем, Яндекс про свою сетку запостил полторы новости и замолчал, так что я даже не знаю, что хуже. Но зато у Яндекса есть preview API, и мне удалось его погонять. Ожидаемо хуже, чем GPT4. Как я уже сказал, основная проблема в том, что пять одинаковых запросов вернут пять разных ответов, причём даже по размеру разных: объём текста может отличаться в несколько раз. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #techwriter

当前筛选 #techwriter清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2063 · 28.04.2024 г., 06:02

#вакансия#финтех#тестирование#ml#модели#mlops#techwriter#postgres#python#удалённо#банк В один из крупнейших банков — лидеров отрасли, требуется специалист по тестированию ML моделей, с опытом ручного функционального и интеграционного тестирования в проектах MLOps и внедрением ML моделей в прод. 🌟 Требуемые знания и опыт: - Опыт ручного функционального и интеграционного тестирования от 2 лет - Опыт написания тестовой документации (тест-кейсы, чек-листы) - Уверенные знания теории тестирования - Опыт применения техник тест-дизайна на проекте - Опыт диагностики ошибок в браузере - Опыт работы с git, jenkins, postman, lens, airflow или аналог - Опыт работы с задачами в Jira или аналог - Опыт работы с документацией в Confluence или аналог - Опыт работы с БД postgress, умение писать простые запросы к базе - Опыт тестирования API - Опыт оценки трудоемкости задач - Умение заводить полный, понятный и воспроизводимый дефект - Опыт разработки автотестов на Python Личные качества - Умение работать самостоятельно, искать недостающую информацию - Искать ответы на вопросы перед тем как эскалировать их - Внимательность в процессе тестирования задач 💥 Мы предлагаем: - Оформление по ИП, но можно и в штат компании (ставка обсуждается индивидуально с каждым кандидатом, вилка ~350к net) - Работа в крупном российском банке (опыт финтеха!) - Удаленка по РФ - Есть возможность влиять на процессы тестирования - Разноплановость задач и проектов - Нет токсичности в команде, всегда готовы помочь - Ежемесячные 1to1 - Возможность поработать с уникальными и хайповыми технологиями ML ✍️ По всем вопросам и с резюме пишите @hitmaker 👉 Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs