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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #992 · 2.07

Деннис Тейлор, «Небесная Река». Мне прям несколько человек написали, что читают книги по моим рекомендациям, и им нравится. Очень рад, что эта часть моего бложека оказывается полезной. В числе прочего читатели положительно отзывались о «Вселенной Бобов». Некоторое время назад на русском вышла четвёртая книга — «Небесная Река». По краткому описанию кажется, будто бы это какой-то спин-офф, но на самом деле нет. Это буквально прямое продолжение, которое начинается после событий третьей части, с теми же героями, но чуть-чуть новой проблематикой. Напомню, что это серия романов о том, как разум главного героя в будущем загрузили в космический зонд и дали ему способность создавать из материи любые конструкции, в том числе свои копии. Вроде бы ничего принципиально нового. Как и предыдущие части, книга скорее развлекательная, чем заставляющая о чём-то серьёзно задумываться. Тем не менее, прочитал с большим удовольствием. События вполне себе захватывают, и повествование стало менее «рваным» — вместо десятков параллельных историй мы получили две, которые в конце сходятся. Глубже затронута проблема согласия внутри общества клонированных разумов. У автора есть понятие «репликативный дрейф», которое отвечает за то, что копии Изначального Боба приобретают какие-то изменённые черты. И чем дальше идёт цепочка копирований, тем больше расхождение. В какой-то момент расхождение становится так велико, что вызывает очень серьёзные конфликты. Ещё мне понравилась попытка вписать в этот концепт идею души и уникальности сознания. В остальном, узнал, например, новую мегаструктуру, о которой раньше не слышал. О Сфере Дайсона и Кольце Нивена слышал (Нивена даже читал, и вам рекомендовал). О Диске Алдерсона тоже знаю. А тут у автора Топополис (Topopolis) — спирально-циллиндрическая конструкция вокруг звезды. Короче, хороший развлекательно-приключенческий сай-фай с гиковыми отсылками. Если зашли предыдущие книги, то и эта зайдёт. #fiction

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #datasciense

当前筛选 #datasciense清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#вакансия#vacancy#job#timeseries #datasciense#remote Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist Кадровое агентство: DevHunt ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки Формат: удаленка Почему стоит выбрать именно эту позицию: - Удаленка с гибким началом рабочего дня - Свобода в принятии решений - Возможности для роста - Никакого тайм-трекинга - Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии - Проекты не "в стол" - Плюшки IT-аккредитации - Годовые бонусы: х1, х1.5 - ДМС после испытательного срока Чек-лист идеального кандидата: - Опыт ML-разработки на Python от 3х лет - Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow - Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы - Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.) Опыт работы с *nix системами - Навыки работы с Git и с Conda окружениями Будет плюсом: - Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу - Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных - Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System - Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource) - Опыт работы в нефтегазовой или смежной области Задачи: - Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях - Анализ и прогнозирование временных рядов - Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач - Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering) Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения - Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения - Разработка и автоматизация ML-пайплайнов Контакт:@barnes_recruiter

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1757 · 03.11.2023 г., 06:02

#вакансия#senior#python#ai#ml#ии#llm#datasciense ML-разработчик / Python-разработчик с опытом внедрения ИИ (Senior) ЗП: договорная, отталкиваемся от пожеланий кандидата Формат работы: full-time, удаленно, в офисе или гибрид Контакт:@pstarasov ❤️ О компанииЛайк: Мы EdTech компания, которая обладает уникальным доменным знанием в области бизнеса. Мы запускаем проект AI практически с нуля, поэтому в нем не будет раздражающего легаси, зато будет готовая инфраструктура и десятки разработчиков, которые могут воплотить в жизнь любые нужные тебе интерфейсы. Твоя задача – помогать в создании AI архитектуры внутри бизнеса, которая изменит рынок образования 🤔 Чем предстоит заниматься: • Создание архитектуры, на основе которой компания переедет на рельсы AI • Писать код руками. Мы ищем играющего тренера, который в будущем будет добирать команду, но основы должны быть заложены самостоятельно • У нас есть несколько направлений, которые мы успешно апробировали в формате MVP: – Продукт: верификация и генерация нового контента основываясь на базе знаний – Сервис-менеджмент: Q&A – Коммерция: технотрипваеры 👨‍💻Требования: • Опыт в Data Science от 2-х лет • Опыт работы с Python от 5-ти лет • Опыт работы с LLM и фреймворками (LangChain или аналоги) • Опыт дообучения моделей • Понимание принципов ООП, паттернов проектирования • Опыт работы с SQL, REST APIs • Будет плюсом опыт работы на уровне Deep Learning 👍 Мы предлагаем: • Возможность работать над интересными и сложными задачами в области ИИ • Удаленную работу из любой страны или работу в офисе в Москва-Сити • Конкурентоспособную зарплату • Работу в компании с IT-аккредитацией • Компенсацию 50% затрат на образовательные программы для сотрудников • Отпуск 28 календарных дней