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
🤖Google анонсировали Automated Prompt Optimization (далее APO) для Vertex AI. Это будет полезно всем тем кто работает с on-device AI на Android
Если вы ещё не слышали про ML Kit Prompt API — это способ запускать Gemini Nano прямо на Android устройстве без обращения к серверу. Модель живёт в Android AICore как системный сервис, приложение просто отправляет промпт и получает ответ.
APO появился с целью настройки общей модели под конкретную задачу. Это облачный инструмент, который автоматически ищет оптимальный системный промпт для вашей задачи. Вы даёте примеры входных данных и ожидаемых ответов, Gemini Pro/Flash анализирует ошибки, генерирует десятки вариантов промптов параллельно и выбирает лучший. На выходе — просто текст промпта, который вы зашиваете в своё приложение.
Google утверждают, что это даёт📈 +5–8% к точности на реальных задачах: классификация, перевод, определения намерения.
Пока ML Kit Prompt API доступен только на ограниченном числе устройств, но направление очевидно — Google всерьёз строят экосистему on-device AI для Android-разработчиков
🔗 Источник - официальный блог Android Developers
#Android#AndroidDev#MLKit#GeminiNano#OnDeviceAI
✔️GenAI прямо на устройстве: Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch с LiteRT-LM
Google выпустили LiteRT-LM - фреймворк для запуска LLM прямо на устройстве (offline), с минимальной задержкой и без API-вызовов.
Если вы пилите приложения, это полезная штука, потому что:
- Работает на устройстве: нет задержек от удалённых серверов
- Нет расходов на API
- Дает доступ к Локальному GenAI
🔍 Основное
- LiteRT-LM уже используется внутри Gemini Nano / Gemma в Chrome, Chromebook Plus и Pixel Watch.
- Открытый C++ интерфейс (preview) для интеграции в кастомные решения.
- Архитектура: Engine + Session
• Engine хранит базовую модель, ресурсы - общий для всех функций
• Session - контекст для отдельных задач, с возможностью клонирования, копирования “по записи” (Copy-on-Write) и лёгких переключений
- Поддержка аппаратного ускорения (CPU / GPU / NPU) и кроссплатформенность (Android, Linux, macOS, Windows и др.)
- Для Pixel Watch используется минимальный “pipeline” - только необходимые компоненты - чтобы уложиться в ограничения памяти и размера бинарей
Google опенсорснули целый стек для запуска GenAI на устройствах:
- LiteRT быстрый «движок», который запускает отдельные AI-модели на устройстве.
- LiteRT-LM - интерфейс C++ для работы с LLM. Он объединяет сразу несколько инстурментов : кэширование промптов, хранение контекста, клонирование сессий и т.д.
- LLM Inference API - готовые интерфейсы для разработчиков (Kotlin, Swift, JS). Работают поверх LiteRT-LM, чтобы можно было легко встраивать GenAI в приложения.
🟠Подробнее: https://developers.googleblog.com/en/on-device-genai-in-chrome-chromebook-plus-and-pixel-watch-with-litert-lm/
@ai_machinelearning_big_data
#AI#Google#LiteRT#LiteRTLM#GenAI#EdgeAI#OnDeviceAI#LLM