🚀We're Hiring: Lead Data Scientist / ML LeadNLP Specialist 🚀
Join a cutting-edge AI & ML company revolutionizing conversational AI, LLMs, and speech processing!
💡About the Company: Our client is a global leader in AI and ML solutions, specializing in virtual employees (AI-powered support agents, sales managers, personal assistants) and advanced ASR/TTS technologies. Their innovations are used by hundreds of millions of people worldwide.
🎯About the Role: They are looking for a Lead ML NLP Specialist to work on platform and custom AI/ML solutions. If you're passionate about cutting-edge AI and want to shape the future of voice assistants, this is your chance!
📌Key Responsibilities: 🔹 Design, train & implement state-of-the-art ML models 🔹 Improve model performance & optimize architectures 🔹 Develop tools for model monitoring & data accuracy 🔹 Enhance AI processes within the team 🔹 Lead and mentor a team of ML engineers and data scientists
✅Requirements: 🔹 5+ years as a Senior/Lead Data Scientist in Voice Assistant/NLP projects 🔹Proven experience managing and mentoring a team 🔹 Expertise in transformers & fine-tuning 🔹 Experience in NER, fact extraction, NLU tasks (bonus) 🔹 Familiarity with search engines & recommendation systems (bonus) 🔹 Ability to translate business needs into AI solutions 🔹English level: B1–B2+ (Intermediate to Upper-Intermediate)
💼What’s in it for you? 💰Salary: from €8,000 (negotiable, above-market) 🌍Remote-first or relocation to Cyprus (company support) 🚀Fast career growth with top industry experts 💡Access to cutting-edge AI tools & projects
📅Recruitment Process: 1️⃣ Intro call with a recruiter 2️⃣ 2–3 tech interviews with the company 3️⃣ Final culture fit interview with the CEO
📩Interested? Contact on Telegram:@hrmentor_23
#Hiring#DataScience#MachineLearning#NLP#AI#ML#LeadDataScientist
🚀CDL Token Presale Round 1 – Limited Time Offer!
🔥3,000,000 CDL Tokens available at an exclusive $0.10 per token!
⏳Hurry! Early investors get exclusive benefits:
Priority access to future rounds
Bonus tokens for early participation
VIP status with special community perks
🌟Bonus Giveaway:🎁Win 500 CDL Tokens – Every investor who joins the presale gets a chance to win!
🏆 The more tokens you buy, the better your chances of winning!
Be part of the future of AI-driven crypto insights and decentralized finance! This is your chance to get in early before prices rise!
🔗Join the Presale Now: ico.cryptodata.live
#CDL_Token#Presale#Crypto#Blockchain#DeFi#AI#Web3#InvestEarly@CDL_Token
🚀CDL Token Presale Round 1 – Limited Time Offer!
🔥3,000,000 CDL Tokens available at an exclusive $0.10 per token!
⏳Hurry! Early investors get exclusive benefits:
Priority access to future rounds
Bonus tokens for early participation
VIP status with special community perks
🌟Bonus Giveaway:🎁Win 500 CDL Tokens – Every investor who joins the presale gets a chance to win!
🏆 The more tokens you buy, the better your chances of winning!
Be part of the future of AI-driven crypto insights and decentralized finance! This is your chance to get in early before prices rise!
🔗Join the Presale Now: ico.cryptodata.live
#CDL_Token#Presale#Crypto#Blockchain#DeFi#AI#Web3#InvestEarly@CDL_Token
🚀 AI TRENDS | OpenAI Resolves GitHub Actions Configuration Error
OpenAI has identified and resolved a configuration error within the GitHub Actions workflow, which was the root cause of a recent incident. According to Jin10, the issue stemmed from a misconfiguration that has now been addressed, ensuring smoother operations moving forward.
#OpenAI#GitHubActions#AI#ConfigurationError#TechNews
📌Библиотека алгоритмов робототехники на Python.
PythonRobotics - открытая коллекция кода на Python и учебник по алгоритмам робототехники, которую собрал Ацуши Сакаи.
🟡В проекте есть все:
🟢Локализация (EKF, фильтры частиц, гистограммные фильтры);
🟢SLAM (FastSLAM, ICP-сопоставление);
🟢Планирование пути (A, RRT, Дейкстра, D*, потенциальные поля, решетка состояний);
🟢Отслеживание траекторий (контроллер Стэнли, LQR, MPC);
🟢Навигация для манипуляторов;
🟢БПЛА;
🟢Проектирование движения для двуногих роботов.
К каждой теме есть визуальные анимации, математические объяснения и рабочий код.
Библиотека не перегружена, ее легко читать и понимать, она содержит практические алгоритмы. которые реально используются в индустрии.
Это отличный образовательный ресурс с 2 212 коммитами, вкладом 138 разработчиков и активной поддержкой.
Если вы изучаете робототехнику, создаете автономные системы или преподаете алгоритмы — этот ресурс для вас.
У проекта лицензия MIT, так что можно свободно использовать его в личных или коммерческих проектах.
А еще, это отличный пример, как выглядит хороший опен-сорс: образовательный, практичный, хорошо документированный и развиваемый сообществом.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Robotics#Github
🌟Self-Hosted AI Package: комплексное решение для локального развертывания ИИ.
Self-Hosted AI Package - это готовый шаблон на основе Docker Compose, который позволяет быстро развернуть полнофункциональную локальную среду с использованием ИИ и low-code инструментов.
Основная цель проекта: предложить разработчикам удобный и быстрый способ для начала работы с локальными ИИ-системами.
✔️ Поддерживаемые инструменты и сервисы:
🟢Self-hosted n8n - Low-code платформа с более 400 вариантами интеграций;
🟢Supabase - База данных с открытым исходным кодом, популярная для агентов ИИ;
🟢Ollama - кросс-платформенный бэкэнд для локального запуска LLM;
🟢Open WebUI - ChatGPT-подобный интерфейс для взаимодействия с моделями и агентами n8n;
🟢Flowise - No/low code конструктор ИИ-агентов, который очень хорошо сочетается с n8n;
🟢Qdrant - Высокопроизводительное векторное хранилище с открытым исходным кодом и обширным API.
🟢Neo4j - Движок для создания графов знаний, на котором работают GraphRAG, LightRAG и Graphiti.
🟢SearXNG - Метапоисковая система с открытым исходным кодом, объединяющая результаты с 229 поисковыми сервисами;
🟢Caddy - Управляемый HTTPS/TLS для пользовательских доменов;
🟢Langfuse - Инженерная платформа с открытым исходным кодом для наблюдаемости агентов.
Проект активно развивается, авторы даже запустили публичную Kanban-доску, где отслеживаются внедрение новых функций и исправление ошибок.
⚠️ Перед запуском служб необходимо настроить переменные окружения для Supabase, следуя их руководству.
⚠️ Основным компонентом набора является файл docker compose, предварительно сконфигурированный с сетью и диском, поэтому больше ничего устанавливать не нужно. После установки нужно будет выполнить действия из Quick start and usage, чтобы начать работу.
▶️Установка:
# Clone repo
git clone -b stable https://github.com/coleam00/local-ai-packaged.git
cd local-ai-packaged
# For Nvidia GPU
python start_services.py --profile gpu-nvidia
# For AMD GPU users on Linux
python start_services.py --profile gpu-amd
# For Mac Run fully on CPU
python start_services.py --profile cpu
#For everyone else
python start_services.py --profile cpu
📌Лицензирование: Apache 2.0 License.
🖥GitHub
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#Agents#Github
📝Вайб коддинг: Telegram-бот для видео-кружков
Делимся кейсом от Ivan Bannikov и канала DIV.
Автор собрал простого, но полезного телеграм-бота: @tgsharik_bot. Он принимает обычные видеофайлы и возвращает их в формате «кружочка» — такого же, как видео-сообщения в Telegram. Вдобавок реализована проверка на подписку: доступ к функционалу только у подписчиков нужного канала.
Проект собран в рамках тренировки и прокачки в работе с нейросетями и быстрым прототипированием.
➡️ Вот как это было сделано:
1. Подготовка идеи и структуры. Сначала в нейросети (Claude, но можно использовать любую — GPT, DeepSeek, Grok) прогнали саму идею, набросали структуру проекта и сформулировали описание продукта. Это позволило быстро очертить, что нужно собрать, как должно работать и какие есть требования. Полноценного ТЗ в виде файла не было — всё на уровне промтов и быстрых набросков.
2. Сборка через Replit. Полученные описания были загружены в Replit. Перед запуском генерации автор воспользовался функцией Improve prompt, которая немного дополняет и уточняет описание. Затем — Start building. Replit начал собирать проект, настроил окружение, поднял сервер и выдал первую рабочую версию.
Важно: тот же подход можно реализовать в Cursor, Bolt и других нейросетевых IDE. Replit просто удобен тем, что сразу разворачивает сервер и даёт ссылку для тестирования.
3. Работа с чат-агентом. С первой попытки всё не заработало — Replit собрал код с ошибками. Пришлось подключать встроенного чат-агента и разбираться вручную. В процессе выявили, что не хватает импорта для asyncio и других мелких моментов. После правок удалось добиться нормального запуска бота.
Совет от автора: если Replit не справляется с конкретной ошибкой, можно скопировать код и закинуть его обратно в GPT или Claude с описанием проблемы. Затем внести предложенные правки в Replit. Такой способ сработал.
4. Деплой и запуск. Когда бот заработал, проект остался хоститься прямо на Replit. Для MVP и тестовой нагрузки этого достаточно. В случае роста можно либо перенести на внешний сервер, либо выгрузить как архив и задеплоить вручную.
🔥Итого: Простой бот, сделанный с помощью нейросети, без погружения в тонкости разработки с нуля. Это позволяет за один-два вечера собрать рабочее решение, поэкспериментировать и выкатить тестовую версию. Главное — не бояться отлаживать и дорабатывать руками.
#ИИ#AI#Нейросети
———
#Кейс#Код
✍️Подписывайтесь: @aiforproduct
全局 AI Copilot
现在 AI Copilot 越来越舒服，响应也很快，成熟太多了。图示是我使用 Glarity AI 在 RemNotes 中处理一些单词和内容记忆，比起 RN 自带的 AI 舒服很多。记忆的本质在我看来是神经连接，刻录和提取过程，AI 在辅助记忆过程中可以与你对话和提供各种意义连接，更多的触发神经亮区，达到记忆效果。
之前都介绍过，不过这种全局 AI Copilot 目前确实非常实用了。弥补了太多软件没有加持 AI 的不足，尤其常用工具和笔记软件，划取使用体验极好。搜索、解释、翻译、总结，太多工作流程中的轻量 AI 使用场景，而这就是全局副驾驶的功能作用。加上条，目前我阅读系统、记忆系统都可以很好的融入这些，但真正写作和处理文本时，GPT3.5 API 很受限，深度补充/思考发散/溯源求证都需要更好的模型，这个时候直接用 GPT4 和 Perplexity 会好很多，多模型交叉使用和佐证是使用 AI 条例之一。
目前体验最好的个人感觉还是 Glarity，非常干净优雅，以前分享过的 Sider/ Monica 现在也非常强了，功能都非常丰富，比如全局输入框调用（我之前叫做 Notion AI 系插件），现在基本都有，按需使用。
相关链接
0 通用生产流范式（General Workflow Paradigm）
1 AI 影响我阅读文章的方式
2 阅读输入工具的 Combo丨翻译、总结、全局和 AI
3 Chat-GPT 全局网页侧边栏插件丨调用重器
#AI#RSS#SRS#TfT