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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #978 · 1.05

Похоже, рубрика "Мысли за месяц" не пользуется большой популярностью у моей аудитории. Хотя частично я связываю это с интерфейсом открытия лонгридов. Абсолютному большинству людей при скролле ленты (в VK) или в момент быстрой реакции на уведомление от канала (в TG) лениво делать дополнительный клик и переключать контекст своего экрана, это можно понять. Отсюда, кстати, и всякие автозапуски видео практически на всех платформах, где вообще есть видео в каком-то общем потоке: у VK в ленте, у TG в чате. Так просто работает внимание человека. Если видео не начать воспроизводить, за него не зацепится внимание, а делать клик для старта пользователь не станет. Для других видов контента это тоже справедливо. Много раз уже говорил, что интернет с длинными текстами мы потеряли, и возвращение человечества в эту канву маловероятно. Тем не менее, несколько мыслей в прошедшем месяце я записал, приведу две из них. Во-первых, я узнал этимологию слова "кенгурятник" применительно к бамперу для внедорожника. Ну, помните, наверное, так называли бампера у джипов, на которых ездили новые русские в девяностые и начале двухтысячных, а потом эти бампера запретили. Слово "кенгурятник" я слышал ещё тогда, и думал, что это какой-то сленг. Но оказывается это буквально изобретение из Австралии: бампер, защищающий машину при столкновении с кенгуру. Во-вторых, я купил электронный настенный диммер Aqara для системы умного дома. У диммера есть функция нажатия и функция поворота. Я запрограммировал на нажатие включение/выключение торшера в кабинете, а на поворот: его яркость. Но почему-то нажатие срабатывало не всегда, периодически просто ничего не происходило. Поскольку товары Aqara весьма качественные и, как правило, работают без сбоев, я сделал предположение и оказался прав: у диммера есть ещё и третий режим "Поворот в нажатом состоянии". Иногда я при нажатии случайно доворачивал диммер, это интерпретировалось движком как отдельная команда, на которую ничего не записано. Оставалось только продублировать на неё включение/выключение торшера, и всё стало чётко. Буквально иллюстрация фразы "не баг, а фича". #web#life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #efficientnet

当前筛选 #efficientnet清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2823 · 18.07.2025 г., 08:05

#вакансия#cv#ml#engineer#senior#yolo#efficientnet#deeplab#sql#python Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab.. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (300 - 500к на руки в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). По всем вопросам и для отправки резюме: @PrometeiArt

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2854 · 08.08.2025 г., 06:05

#вакансия#ML#CV#Engineer#Senior#YOLOv5#YOLOv8#EfficientDet#EfficientNet#ResNet#ViT#DeepLab#ObjectTracking#SQL#Docker#k8s#Remote Senior CV/ML Engineer Всем привет! Наша компания Will9 (резиденты Сколково, ИТ-аккредитация) активно развивает продуктовое направление, в связи с чем мы находимся в поиске Senior CV/ML Engineer в высоконагруженный масштабный продукт для ритейла. Наша компания занимается реализацией проектов для ТОП-3 ритейлеров РФ и работает на рынке более 8 лет. Вам предстоит принять участие в составе команды асов в разработке продукта. Спектр задач довольно широкий – матчинг товаров и ценников, построение облаков эмбеддингов, классифкация, сегментация и детектирование, трекинг объектов, а также непрерывное дообучение в “боевых” условия магазинов на тысячах камер. Мы ждем от вас: ● Более 4 лет опыта полного цикла обучения, развертывания и поддержки систем компьютерного зрения (желательно в ритейле, индустриальной или IoT-сфере) ● Опыт построения пайплайна от сбора данных до инференса в проде: ○ Аугментация, аннотация, выбор модели, обучение, валидация, экспорт, интеграция. ○ Применение Active Learning, Semi-supervised Learning (если аннотация ограничена). ● Практический опыт владения языком Python более 4 лет (основные библиотеки для DS/ML/CV) ● Глубокое знание современных CV-технологий: ○ Object Detection: YOLOv5/v8, SSD, Effi cientDet, Faster R-CNN и др. ○ Image Classifi cation: Effi cientNet, ResNet, ViT и др. ○ Instance/semantic segmentation: Mask R-CNN, DeepLab. ○ Object Tracking. ● Опыт построения и поддержки больших мультиклассовых каталогов: ○ Работа с большим количеством классов (10k+), включая fi ne-grained classifi cation. ○ Оптимизация производительности при inferencing на большом классовом спейсе ● Приветствуется знание систем баз данных (например, PostgreSQL, Infl uxDB) и языка SQL. ● Опыт с микросервисной архитектурой и контейнеризацией (Docker, Kubernetes), а также организации высокопроизводительного инференса (например, DeepStream или Triton Inference Server) ● Практический опыт оптимизации сетей (прунинг, квантизация, дистилляция) будет существенным плюсом Что мы предлагаем: ● Конкурентоспособная заработная плата (170-300k для middle, от 300 до 500к на руки для senior в зависимости от опыта). ● Делаем 2 новых продукта (трекшен от ритейла очень хороший). ● Небольшой эффективный коллектив проектной команды, собранный из профессионалов (A-Team). ● Полностью удаленный формат работы и гибкий график. ● Готовы брать и на проектную деятельность (неполная занятость). 👉 По всем вопросам и с резюме пишите @PrometeiArt