Из-за всем известных событий очень многие потеряли работу.
Для поиска вакансий вполне можно использовать паблики в telegram. Вот несколько которые мне известны:
https://t.me/django_jobs
https://t.me/javascript_jobs
https://t.me/workzavr
https://t.me/workoo
https://t.me/Workesss
@g_jobbot
➡️ Чем шире о себе заявите, тем больше шансов найти нужный контакт. Поэтому предлагаю айтишникам и художникам бесплатно разместить на моём канале @pythonotes информацию о вас.
Формат сообщения можно сделать примерно следующий:
_______________________________
Имя Фамилия
Специализация
О себе
- Долго думаю, быстро делаю.
Кем хочу работать
- Разработчик мобильных приложений
Локация
- Удалённо, возможен переезд в ГородНейм
Знаю языки программирования
- JSON
- CSS
- HTML
Хорошо владею софтом
- Maya. Ротоскопинг, трекинг
- Nuke. Персонажная анимация
- 3DsMax. Композитинг и кленап
Где работал
- Microsoft, админ лифта
- Yandex, доставка пончиков
- Disney, протирка шариков от мышей
Контакты
- Телеграм: @username
- Почта: [email protected]
- Полное резюме (ссылка на GoogleDoc/LinkedIn/PDF)
_______________________________
Картинки не надо, смайлы без фанатизма.
Текст присылайте в этот временный канал, где будем обсуждать все вопросы:
▶️@pn_work
🌼 Если найдутся желающие, вакансии тоже могу запостить
📅 Предложение актуально как минимум до лета 2022г.
Если будет хоть один пост, уже не зря старался)
📌@pythonotes
#offtop
📌Андрей Карпаты написал ИИ-пайплайн для проверки IT-прогнозов десятилетней давности.
Андрей опубликовал разбор своего нового пет-проекта. Он создал систему, которая анализирует архивные треды Hacker News и с помощью LLM проверяет, сбылись ли предсказания пользователей спустя 10 лет.
Проект использует так называемые «послезнание» (hindsight), чтобы сравнивать старые комментарии с реальностью, выявлять визионеров и находить самые громкие ошибки.
Технически решение представляет собой пайплайн, который собирает данные через API Algolia и обрабатывает их с помощью структурированного промпта.
Тестовый прогон на 930 обсуждениях (месячный архив статей Hacker News) занял около часа и обошелся всего в 58 долларов.
На выходе система генерирует статический сайт с «Залом славы» аналитиков и рейтингом точность прогнозов.
Исходный вайб-код проекта, по традиции - в открытом доступе.
@ai_machinelearning_big_data
#AI#ML#LLM#Tutorial#Karpaty