Комментарии 10
компилятор схем из OpenOffice Draw в Python
Интересно-интересно!
Нашёл всего две вакансии на julia - одна из них явно в университете, поскольку требуется ещё знать основной университетский стек в виде мат. калькуляторов и сред . Зарплата по обеим не сказать что даже дотягивает до рыночной (хотя кто знает, как это нужно оплачивать).
Где вы нашили заказчиков на этот язык? Или по другому - кто эти заказчики, кому требуется распределённые вычисления (как я понимаю, вы это продавали) и они прям готовы платить то ли за язык, то ли за вычисления?
Спасибо за хороший вопрос для хорошей дискуссии.
Заказчиков на такие расчеты полно -- вопрос как их найти )) Они есть и среди наших, и среди китайских, арабских и т.д. компаний, но пожалуй язык проргаммироавния не является ключевым пунктом хантинга, скорее опыт, возраст, провенанс... Трейдинговые компании вот любят пиариться тем что хантят "молодые таланты" по ключевым словам типа "Julia" (иначе пришлось бы писать просто "молодой и амбициозный", подразумевая "неофит с небольшими запросами"). Вот компания РИТМ, близко к которой я работаю, очень хантит джулистов.
Дальше -- профессия рассчетчика такая востребованная и многогранная, что про стек человек узнаёт не из вакансии, а из своего опыта. Ведь согласитесь что HR еще долго будут искать по ключевому слову MATLAB, даже если его нет в стеке (хотя, скорее всего, есть...). Но если кто-то реально будет читать резюме, то Julia -- это не Cobol и не Fortran, а что-то вроде Go который был локомотивом для хантинга в Google. Такой маленький штрих к общей картине, не больше, но показывает принадлежность к группе и интерес к хайтеку.
Наверное вы и так это знаете. Смысл статьи в том, что лично мне нигде не было проще писать программы для GPU. Если бы на меня упала задача рассчитать какой-то код 100500 миллионов раз, я бы подумал в сторону Julia
хантят "молодые таланты" по ключевым словам
Слышал я от топ математика работающего на корпорации "зла" (когда-то соседа), кого предпочитают нанимать на позицию "талант". Больше предпочитают стажировать каких нибудь победителей и участников конкурсов возрастом до 17 - 19 лет со знанием математики насколько можно вбить в голову в этом возрасте.
Cuda и параллельность из коробки это конечно великолепно, стократный рост скорости выполнения это замечательно, только нужны ещё и деньги на такие проекты. Я не представляю, кто бы согласился оплатить проект на Julia с перспективой ну хотя бы в 5 лет. И это отсекает почти всех от таких языков и от углубления в математику - нет спроса.
И раздумывая на чём "рассчитать какой-то код 100500 миллионов раз" я бы предпочёл python для прототипов и наверное С для циклов - по крайней мере есть достаточное число разработчиков и это понятные риски. Даже в статьях я редко вижу matlab, scilab, когда-то безумно популярный mathcad; wolfram вообще забыл когда встречал -- всё это заменил python и все известные мне попытки отойти от python из за медлительности почти у всех заканчиваются возвращением в python.
Сейчас посмотрел HH (02 09 2025г.) - по России ни одной вакансии.
Если есть заметный процесс найма программистов со знанием питона, это ведь не означает, что специалисты, скажем, не могут воспользоваться какой-то экзотикой типа Lustre (SCADE)... и вообще чем захотят... если это ускорит решение задачи. Да и потом, для инженера – что Python, что – Julia... Была бы удобная среда типа MATLAB.
DeepSeek нормально переводит любой код с любого языка на любой другой, дело за малым – подняться выше уровня "молодого таланта" и понять, что же именно надо реализовать. Тут естественные нейросети ничто не заменит )
Сделал немного прикидочных расчётов по вашим статьям о суррогатных моделях и сравнил со своими результатами. Хоть время и прошло, но я тоже немного экспериментировал, не предполагая, что кто то ещё это делает.
Наверное, результаты суррогатных моделей будут мало отличаться от метода наименьших квадратов, при большей вычислительной сложности. Хотя тут оговорок конечно масса - зависит и от данных и от метрик и от желаемого результата и от доступных машинных мощностей и от энтузиазма.
Julia и Engee: созданы для параллельных вычислений