Обновить

Подарок начинающему руководителю

В кабинет зашла девушка в ослепительном платье. Руководитель отдела обратился к нам: «Ребята, знакомьтесь, это Марина, стажёр». Наш сугубо мужской коллектив притих: это что же, теперь и ругнуться будет нельзя?

Марина, выпускница МГТУ им. Баумана, быстро училась, разбиралась в продукте и писала качественный код.

Со временем штат стажёров расширился, ребята за короткое время выросли до младших разработчиков. Держались они вместе, стайкой, постоянно подкалывая друг друга.

Когда пришёл начальник отдела и объявил нового руководителя группы, ребята усмехнулись: это что же, наша Маринка — и тимлид? Через неделю шутки закончились: Марина начала активно осваивать новую роль.

За следующие 7 лет Марина выросла до руководителя службы разработки API «Яндекс.Карт», а позже стала директором по продукту рободоставки в Яндексе.

Каждый раз, назначая человека тимлидом, я вручаю ему подарок. Это настольная книга руководителя. За последние пять лет я раздал этих книг уже больше сотни. И получил множество откликов. Начинающим руководителям книга помогает освоиться в новой роли, ответить на вопросы и разобраться в сложных рабочих ситуациях.

Книга называется «Мама, я тимлид». Автор — Марина Перескокова.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Я собрал домашний сервер с нейросетками, чтобы не зависеть от облака. Далее честный рассказ с цифрами, бенчмарком на 14 реальных задачах и выводами, которые я проверял на себе.

Если совсем коротко: киловатт питания, две серверные Tesla P100 (суммарно 32 ГБ видеопамяти), турбины, которые слегка шумят, но сервер пришлось выселить на кухню, и Xeon на 28 потоков. Всё это выдаёт от 10 до 50 токенов в секунду, в зависимости от модели. DeepSeek в облаке в три раза быстрее, зато это моё и всегда доступное круглые сутки.

Локальный ИИ класса Opus 4.6 «задешево»: две Tesla P100, 28-поточный Xeon и тесты на реальных задачах

Публикации