Декабрь 2020, вторая волна Ковида в разгаре. Я ПМ на удаленке в Американской компании. После похорон отца в Тбилиси я находился в прострации, надо было возвращаться в США и как-то менять своё положение, ведь денег, которых я зарабатывал явно не хватало на нормальную жизнь. Сами воспоминания о моём предыдущем поиске вызывали во мне холодный озноб и какой-то внутренний голос тихо шептал «подожди, сейчас пандемия, многие и о таком мечтают, как-нибудь выкрутишься…».

Каждый день я пытался убить в себе ссыкуна, и убеждал что кризис — это всегда новые возможности, но на следующий день, он все равно приползал обратно и скулил знакомые до тошноты фразы.

Я зарегистрировал себе американский номер в Google Voice, чтобы мне начали звонить рекрутеры и начал рассылать резюме. Я разослал около сотни адаптированных резюме и указал в LinkedIn что активно ищу работу. Постепенно на меня начали выходить рекрутеры небольших компаний, но я понимал, что в них условия будут в лучшем случае на 40% лучше текущей и это все равно не решало моих проблем. Хоть и казалось, что на LinkedIn висят тысячи позиций, однако основных работодателей я этим исчерпал. Подавался я в основном на Sr. Project Manager или Engineering Manager позиции.

Осознание пришло, когда я стал читать teamblind.com – лучший ресурс в США по анализу рынка в ИТ и levels.fyi где можно посмотреть реальные зарплаты. Раньше я читал Glassdoor, но информация на нем устарела.

Оказалось, что в финансовой сфере в США, которая мне была интересна - плохие условия и токсичная культура, тоже самое в консалтинге кроме компаний из Big4 или MBB где надо работать долгие часы, но возможно получать 1+ миллион долларов в год дослужившись до партнёра. Самыми интересными оказались компании, которые называют FAANG (Fb, Apple, Amazon, Netflix, Google) иногда в место этого списка используют FAANGMULA справедливо добавляя туда Microsoft, Uber, Lyft и Airbnb – все они технологические, инновационные компании не просто создающие бизнес-продукты, но и технологии, которыми пользуются весь мир. Компании, создающие де-факто стандарты разработки цифровых продуктов, инвестирующие в научные исследования, создающие легендарные условия для своих сотрудников, чем привлекают умнейших инженеров и ученных со всего мира.

История про кофе, масло и гамма-аминомасляную кислоту.

• Разбираемся, как на самом деле считаются суммы и проценты в клиентском приложении.

• Собираем все данные по портфелю и по всем операциям через Tinkoff API.

• Строим огромную Excel таблицу со всеми данными.

• Узнаём, сколько комиссий и налогов с нас уже содрали и что нам останется при выводе.

• Пытаемся понять, что нам с этим делать.

Привет! Я Денис Соколов, руковожу R&D в Zenia Yoga — первом приложении для йоги на основе ИИ. В этой статье я расскажу, из чего состоит современная система, работающая с компьютерным зрением: как влияет каждый элемент пайплайна на конечный результат, который видит пользователь. Мы пошагово разберем создание модели для human pose estimation и сравним ее с готовыми «коробочными» решениями от производителей мобильных платформ, а также открытыми аналогами.

Долгое время я терпел ограничения РосКомНадзора и соответствующие действия провайдеров по различным ограничениям доступа к сайтам - но с определённого момента устал, и начал думать как бы сделать так, чтобы было и удобно, и быстро, и при этом с минимумом заморочек после настройки... Хочу оговориться, что цель анонимизации не ставилась.

Вообще, эта проблема имеет несколько решений... Но я решил бороться с провайдером их же методом.

Где мой летающий автомобиль?

"Мы мечтали о летающих автомобилях, а получили 140 символов."

Привет, Хабр! Продолжаем публиковать рецензии на научные статьи от членов сообщества Open Data Science из канала #article_essense. Хотите получать их раньше всех — вступайте в сообщество!

Статьи на сегодня:

1. Layer rotation: a surprisingly powerful indicator of generalization in deep networks? (Université catholique de Louvain, Belgium, 2018)
2. Parameter-Efficient Transfer Learning for NLP (Google Research, Jagiellonian University, 2019)
3. RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach (University of Washington, Facebook AI, 2019)
4. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks (Google Research, 2019)
5. How the Brain Transitions from Conscious to Subliminal Perception (USA, Argentina, Spain, 2019)
6. Large Memory Layers with Product Keys (Facebook AI Research, 2019)
7. Are We Really Making Much Progress? A Worrying Analysis of Recent Neural Recommendation Approaches (Politecnico di Milano, University of Klagenfurt, 2019)
8. Omni-Scale Feature Learning for Person Re-Identification (University of Surrey, Queen Mary University, Samsung AI, 2019)
9. Neural reparameterization improves structural optimization (Google Research, 2019)

Новые архитектуры нейросетей

Предыдущая статья «Нейросети. Куда это все движется»

В этой статье кратко рассматриваются некоторые архитектуры нейросетей, в основном по задаче обнаружения объектов, чтобы найти (или хотя бы попытаться найти) будущие направления в этой быстро развивающейся области.

Статья не претендует на полноту охвата и хорошее понимание прочитанных «по диагонали» статей. Автор уверен, что пока писал эту статью, появилось еще много новых архитектур. Например, смотрите здесь: https://paperswithcode.com/area/computer-vision.

Дисклеймер:

Как быть, если дерево поиска разрослось на всю оперативку и вот-вот подопрет корнями соседние стойки в серверной? Что делать с инвертированным индексом, жадным до ресурсов? Завязывать ли с разработкой под Android, если пользователю прилетает «Память телефона заполнена», а приложение едва на половине загрузки важного контейнера?

В целом, можно ли сжать структуру данных, чтобы она занимала заметно меньше места, но не теряла присущих ей достоинств? Чтобы доступ к хэш-таблице оставался быстрым, а сбалансированное дерево сохраняло свои свойства. Да, можно! Для этого и появилось направление информатики «Succinct data structures», исследующее компактное представление структур данных. Оно развивается с конца 80-х годов и прямо сейчас переживает расцвет в лучах славы big data и highload.

А тем временем на Хабре найдется ли герой, способный пересковоговорить три раза подряд
[səkˈsɪŋkt]?