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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #867 · 17.09

Платформа для разработки игр Unity в своё время совершила революцию. Это, кстати, хороший способ запустить успешный проект: нужно с помощью цифровизации упростить какой-то сложный процесс. Например, Uber упростил заказ такси, Arduino упростил вхождение в любительскую электронику, Тинькофф упростил многие банковские операции и так далее. Вот Unity значительно упростил работу с игровыми движками — сделал простой и логичный конструктор поверх движка, который позволил создавать объекты, анимации, задавать физические параметры и так далее. Это было настолько нужным и удачным решением, что половина игровой индустрии, кроме дорогих высокобюджетных проектов, с тех пор подсела на Unity. Инди-игры и мобильные игры практически целиком на нём, и даже некоторые AAA-компании активно его юзают: например, на нём сделан Hearthstone. И вот несколько дней назад компания объявила, что с 2024 года начнёт взимать с разработчиков деньги за каждую установку каждой игры (до этого были разные уровни платной подписки на движок). Ну, то есть, у тебя уже написан огромный и дорогой проект на движке, существующий много лет, и автор движка, как оказалось, имеет право в какой-то момент сказать: плати мне миллионы долларов или отключай свой проект. Для многих это не просто удар, это полный крах всего бизнеса, построенного на играх. Здесь можно было бы понудеть ещё раз о зависимости от корпораций, но любопытно другое. Игровая индустрия поехала массово хоронить и бойкотировать Unity, а само решение действительно кажется предельно абсурдным. Unity и так зарабатывал очень много, причем, для поддержки движка не нужны значительные траты. Выяснилось, что члены совета директоров, и даже сам генеральный, за последние пару лет продали десятки тысяч своих акций Unity, а новых не купили. Это реально по куче признаков выглядит, как убийство компании изнутри и попытка дожать остатки. Говорят, что проект решил не ввязываться в конкуренцию с растущим по популярности Unreal Engine, у которого вроде как появляется вменяемый инструментарий для людей. Если студии, которые сейчас выражают протесты, не сольются и массово откажутся от использования движка, то коллективно они вполне могут обвалить Unity. Хорошее в этом тоже есть: надеюсь, что подобные события стимулируют развитие опенсорсной альтернативы — Godot. #dev#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