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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #873 · 23.09

Приехали фотки с DotNext. Как вы помните, неделю назад мы с коллегой выступили на этой конференции. В прошлом году на мой личный взгляд DotNext выдался вялым (я был там как участник): мало людей, скучноватые доклады. Злые языки заявляли, что это, во-первых, из-за ухода западных компаний: дескать, Майкрософт может рассказать что-то интересное, а МТС или Тинькофф не может; во-вторых, из-за того, что все айтишники, разумеется, уехали из страны. В этом году у конференции явно открылось второе дыхание (видимо, айтишники вернулись обратно, ага). Во-первых, людей было очень много. Так много, что организаторы, по-видимому, не рассчитывали на такой наплыв: площадка не справлялась. Это, пожалуй, единственное замечание — в залах то и дело не хватало мест, на обеде невозможно было найти себе стол, отстояв перед этим огромную очередь. С другой стороны, приятные впечатления от такой сильной востребованности конференции перевешивают любые проблемы. Во-вторых, что тоже важно, доклады офигенные, один лучше другого. Было очень трудно выбрать, на какие идти (обычно параллельно шло по три доклада в трёх залах). Узнал несколько очень интересных для себя новых вещей, да и в целом всегда любопытно посмотреть на чужой опыт. Наш доклад по DDD собрал полный зал — организаторы даже доносили стулья. Местами вышло хорошо, местами, конечно, есть куда развиваться. Получили в целом положительные отзывы. Среди критики есть обоснованная (например, мы не слишком внимательно проверяли код на слайдах), но есть и немного откровенного хейта. Его очень мало, буквально от пары человек (из нескольких сотен общей аудитории доклада), но, мне казалось, что в профессиональном сообществе народ старается вести себя, хм..., профессионально :) По слухам кое-кого не взяли выступать с примерно такой же темой, как у нас, так что источник хейта тоже понятен. Ещё любопытный момент. У нас был доклад о практическом применении DDD: мы взяли настоящую архитектуру со своей работы, заменили там названия сущностей, упростили и рассказали в виде доклада. При этом получили несколько комментариев в духе: "Так не бывает, это всё теория, на практике не применимо". Вроде и критика, а вроде и гордость берёт за то, что мы сделали так, как другие считают невозможным. В общем, очень круто. Спикерам дают проходку на все конференции сезона, так что я загляну как участник ещё на несколько. А в следующем году буду, наверное, снова подаваться докладчиком. Ещё есть, что рассказать. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 4 подобни публикации

Търсене: #embeddings

当前筛选 #embeddings清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3075 · 17.12.2025 г., 15:00

#вакансия#mlops#engineer#llm#vllm#hugginface#rag#embeddings#k8s#docker#deckhouse#Langfuse#LlamaIndex#remote Вакансия: MLOps-инженер Компания: АО СимбирСофт Формат работы: удалёнка Занятость: полная занятость Ищем MLOps инженера в РФ 👨‍💻 🚀 Нам нужен инженер, готовый развивать инфраструктуру LLM-платформы. Твоими задачами станут поддержка и развитие сервисов для больших языковых моделей, интеграция инструментов, настройка мониторингов и обеспечение безопасности данных. 🔍 Опыт работы с: - Большими языковыми моделями (vLLM, TGI, Hugging Face) - Python (FastAPI, скрипты, CLI) - Архитектурой RAG и embedding-моделями - Prometheus/Grafana - Система аутентификации (Keycloak, JWT) - Kubernetes, Docker, CI/CD 💡 Будут полезны знания: - Deckhouse или других дистрибутивов Kubernetes - Langfuse, LlamaIndex, PostgreSQL Vector, Chroma - Принципов MLOps и интеграции сторонних API ✅Условия: - Удаленный формат работы. - Гибкое начало рабочего дня. - Широкий технологический стек, сотни проектов. Можно разрабатывать IT-решения для разных отраслей, пробовать новые технологии. - Помогаем прокачаться во всех интересующих направлениях: стать тимлидом, архитектором, разработчиком. - Имеем развитую систему наставничества, проходим сертификацию за счет компании, участвуем в конференциях. Активно обмениваемся опытом, проводим внутренние и внешние митапы, прокачиваем hard и soft skills. Присоединяйся к нам!✨ Если заинтересовала вакансия, буду рада обсудить в тг: https://t.me/gulnara_s28 ʕ ᵔᴥᵔ ʔ

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15556 · 12.03.2026 г., 12:30

#typescript#ai#ai_agents#coding#deno#embeddings#insforge#nextjs#oauth2#pgvector#postgresql#realtime#vectors#websockets InsForge is an open-source backend platform for AI coding agents, offering easy auth, Postgres database, S3 storage, edge functions, and model gateway via a simple semantic layer. Agents fetch context, configure services, and inspect state to build full-stack apps quickly. Set up locally with Docker or use cloud deploys. It boosts agent accuracy 1.7x, speed 1.6x, and cuts tokens 30% vs. rivals, letting you prototype and ship AI-driven apps faster with less hassle and cost. https://github.com/InsForge/InsForge

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14800 · 07.06.2025 г., 11:30

#java#anthropic#chatgpt#chroma#embeddings#gemini#gpt#huggingface#java#langchain#llama#milvus#ollama#onnx#openai#openai_api#pgvector#pinecone#vector_database#weaviate LangChain4j helps you add powerful AI to your Java applications by making it easy to use Large Language Models (LLMs). It provides a simple way to switch between different LLMs and embedding stores without needing to learn each one's specific API. This means you can easily experiment with different models and tools, making your development process faster and more flexible. LangChain4j also offers many examples and tools to help you build complex AI applications quickly, such as chatbots and retrieval systems. This simplifies the integration of AI into your projects, allowing you to focus on creating better applications. https://github.com/langchain4j/langchain4j

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15253 · 30.10.2025 г., 12:30

#go#agent#agentic#ai#chatbot#chatbots#embeddings#evaluation#generative_ai#golang#knowledge_base#llm#multi_tenant#multimodel#ollama#openai#question_answering#rag#reranking#semantic_search#vector_search WeKnora is a powerful tool that helps you understand and find answers in complex documents like PDFs and Word files. It uses advanced AI to read documents, understand what they mean, and answer your questions in a simple way. This tool is useful for businesses and researchers because it can quickly find information from many documents, making it easier to manage knowledge and make decisions. It also supports multiple languages and can be used privately, ensuring your data stays safe. https://github.com/Tencent/WeKnora