🫣 Устали от HR-сказок про «дружный коллектив» и «печеньки в офисе»?
Давайте честно поговорим о том, что действительно происходит на IT-рынке. Не в розовых презентациях, а в реальной жизни разработчиков, тестировщиков, аналитиков и всех, кто живет кодом.
🧐 Мы проводим исследование, чтобы выяснить:
— Как часто мы прыгаем между компаниями (и почему)
— Какие красные флаги заставляют бежать без оглядки
— Где реально находят работу
— Что бесит в HR больше всего
— Сколько кругов собеседований — это уже перебор
Результаты покажут реальную картину рынка. Без приукрашиваний. Может, компании поймут, что нужно менять, а специалисты — куда двигаться дальше.
😈 Опрос займет 5 минут, но результаты будут работать на всех нас → https://clc.to/9aaXVg
Давайте честно поговорим о том, что действительно происходит на IT-рынке. Не в розовых презентациях, а в реальной жизни разработчиков, тестировщиков, аналитиков и всех, кто живет кодом.
🧐 Мы проводим исследование, чтобы выяснить:
— Как часто мы прыгаем между компаниями (и почему)
— Какие красные флаги заставляют бежать без оглядки
— Где реально находят работу
— Что бесит в HR больше всего
— Сколько кругов собеседований — это уже перебор
Результаты покажут реальную картину рынка. Без приукрашиваний. Может, компании поймут, что нужно менять, а специалисты — куда двигаться дальше.
😈 Опрос займет 5 минут, но результаты будут работать на всех нас → https://clc.to/9aaXVg
Какой метод используется для изменения формы массивов numpy?
Anonymous Quiz
21%
shape()
11%
change_shape()
14%
update_shape()
54%
reshape()
😵💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах
Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!
🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.
💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.
⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.
🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.
В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.
👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!
🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.
💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.
⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.
🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.
В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.
👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
Как проверить, является ли массив пустым в numpy (или массивом с нулевыми элементами)?
Мы можем проверить пустоту массива NumPy, используя атрибут size. Давайте рассмотрим пример ниже. У нас есть массив NumPy arr, заполненный нулями. Если элемент size возвращает ноль, это означает, что массив пуст или состоит только из нулей.
import numpy as np
arr = np.zeros((1,0)) #returns empty array
print(arr.size) #returns 0
Библиотека собеса по Python
import numpy as np
arr = np.zeros((1,0))
print(arr.size)
Библиотека собеса по Python
🥴 Средний разработчик меняет работу каждые 1,5 года
И это не потому, что мы такие непостоянные. Просто рынок показывает свое истинное лицо быстрее, чем успевают напечатать визитки.
Поэтому мы собираем инсайды от тех, кто находится в окопах digital-трансформации каждый день. От джуниоров, которые только въезжают в профессию, до сеньоров, повидавших всякого.
😳 О чем говорим откровенно:
— Job-hopping и что за этим стоит
— Red flags, которые мгновенно убивают мотивацию
— Реальные источники вакансий (не те, что рекламируют)
— Боль от общения с рекрутерами
— Сколько этапов отбора — норма, а сколько — издевательство
Когда мы объединим опыт сотен IT-специалистов, получится настоящая карта того, как устроена индустрия. Не по версии HR-отделов, а по версии тех, кто пишет код, тестирует продукты и двигает технологии вперед.
🚀 Участвовать в исследовании → https://clc.to/9aaXVg
И это не потому, что мы такие непостоянные. Просто рынок показывает свое истинное лицо быстрее, чем успевают напечатать визитки.
Поэтому мы собираем инсайды от тех, кто находится в окопах digital-трансформации каждый день. От джуниоров, которые только въезжают в профессию, до сеньоров, повидавших всякого.
😳 О чем говорим откровенно:
— Job-hopping и что за этим стоит
— Red flags, которые мгновенно убивают мотивацию
— Реальные источники вакансий (не те, что рекламируют)
— Боль от общения с рекрутерами
— Сколько этапов отбора — норма, а сколько — издевательство
Когда мы объединим опыт сотен IT-специалистов, получится настоящая карта того, как устроена индустрия. Не по версии HR-отделов, а по версии тех, кто пишет код, тестирует продукты и двигает технологии вперед.
🚀 Участвовать в исследовании → https://clc.to/9aaXVg