TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #413 · 16 фев.

А что происходит на противоположном фронте? Вы, вероятно, слышали, что 2026 год называют годом Linux на десктопе (в каких-то узких кругах - годом гейминга на Linux). Всё потому, что экосистема Linux постепенно становится более дружелюбной для обычных десктоп-юзеров (в том числе привыкших к Windows), и не только! ▫️ всё чаще появляются Linux дистрибутивы визуально похожиена Windows (или даже лучше), и множество видео с советами какой дистрибутив попробовать новичкам. ▫️ обновления ядра и любых пакетов в экосистеме Linux всегда привносят оптимизацию и удобство и поддержку свежего железа (привет винде с её обратной тенденцией). Например грядущая версия 7.0, опять с множеством приятных мелочей. ▫️ после 10 лет с последего релиза версии 5 окружение KDE Plasma получила мажорный апдейт версии 6 и активно развивается (уже доросла до 6.5). GNOME тоже не спит и готовит версию 50. ▫️ в Wine добавили патч позволяющий устанавливать продукты Adobe на Linux. Для кого-то это был последний рубеж?😏 ▫️ Proton активно развивается, да так, что через эту прослойку игры работают даже быстрей чем нативно на винде. ▫️ с каждым релизом Wine и Proton поддерживается всё больше игр, что можно отслеживать на ProtonDB, и даже случаются бусты производительности. ▫️ Я сам на днях на виндобук поставил ChacyOS после чего игры, которые тянули гдето в 5-10 FPS, стали играбельными! Подтверждено личным опытом! Кстати, есть несколько дистрибутивов заточенные именно под игры. ▫️ Valve выпускают новую пачку железок которые (предположительно) порвут рынок гейминга (как и в прошлый раз) и (определнно точно) работают на Linux. Именно Valve вливает ресурсы в Linux в целом и в Proton в частности. ▫️ Госсектор разных стран давно уже мигрирует на opensource, так как нет доверия системе которая может одномоментно неконтролируемо массово рухнуть или быть удаленно заблокированной (в том числе по политическим причинам). И ниже небольшой опрос - какая у вас операционка основная? Ни к чему не призываю, ничего не советую! Просто подмечаю тенденцию и хочется узнать мнения из первых рук 😉 Знаю, что Linux тоже не идеален, знаю что каждой задаче - свой инструмент. Но это не тема поста, так что можно без холиваров) #offtop#linux

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #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