«НОРБИТ» — ведущий эксперт на рынке ИТ-консалтинга по разработке и внедрению эффективных решений для автоматизации бизнеса и гос. управления. В компании открыта оплачиваемая стажировка на позицию «Ассистент программиста .NET»!
Что предстоит делать:
🟢 реализовывать новые проекты;
🟡 разрабатывать и тестировать функциональные модули;
🟣 готовить техническую документацию для проектов;
🔵 улучшать и поддерживать действующие решения;
🟢 рассчитывать объем работы и сроки для внедрения новых функций;
🟣 помогать в проектах департамента CRM, направленных на развитие отдела разработки;
🟡 участвовать во внутренних корпоративных тренингах и семинарах.
Требования к кандидату:
🔘 ты закончил вуз или продолжаешь получать высшее техническое образование и готов посвящать работе 40 часов в неделю;
🔘 уже сталкивался с платформой .NET и пробовал программировать на языке C#;
🔘 понял основы работы с базами данных и научился делать первые шаги в SQL;
🔘 представляешь себе принципы объектно-ориентированного программирования (ООП);
🔘 хочешь активно развиваться и учиться новому;
🔘 любишь работать в команде и быстро осваиваешь новые технологии.
📌 Можно без опыта
📌 Подходит для выпускников
✔️ Откликнуться можно по ссылке
#вакансиядня
Что предстоит делать:
Требования к кандидату:
#вакансиядня
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
facultetus.ru
Ассистент программиста .NET от ООО «НОРБИТ»
ООО «НОРБИТ» на Факультетусе
Други, сегодня стрима не будет я на соревнованиях. Статья по сореве будет. Извиняйте, пожалуйста. Следующий стрим по расписанию.
Южная Корея намерена ввести в действие национальный рамочный закон, став первой страной в мире, внедрившей законодательное регулирование искусственного интеллекта.
В законе ИИ определяется как электронная реализация интеллектуальных способностей человека, включая обучение, рассуждение, восприятие, суждение и понимание языка.
Также раскрываются термины «системы ИИ», «технологии ИИ», «высокоэффективный ИИ» и «генеративный ИИ».
Устанавливается обязанность государства поддерживать разработчиков ИИ, разрабатывать меры по адаптации граждан. Провозглашаются этические принципы применения ИИ и требования к операторам.
В отличие от проектов ЕС, где акцент делается на строгом регулировании, корейский закон сочетает поддержку инноваций и развитие отрасли. Он предусматривает регулярный пересмотр законодательства каждые три года, что позволяет адаптироваться к международным стандартам.
В законе ИИ определяется как электронная реализация интеллектуальных способностей человека, включая обучение, рассуждение, восприятие, суждение и понимание языка.
Также раскрываются термины «системы ИИ», «технологии ИИ», «высокоэффективный ИИ» и «генеративный ИИ».
Устанавливается обязанность государства поддерживать разработчиков ИИ, разрабатывать меры по адаптации граждан. Провозглашаются этические принципы применения ИИ и требования к операторам.
В отличие от проектов ЕС, где акцент делается на строгом регулировании, корейский закон сочетает поддержку инноваций и развитие отрасли. Он предусматривает регулярный пересмотр законодательства каждые три года, что позволяет адаптироваться к международным стандартам.
Медь — новое золото.
Цена металла пробила исторический рекорд — $12 000 за тонну (+35% за год). Это база: медь есть везде, от контактов процессора до теплотрубок видеокарты
Почему цены улетели:
1. Бум ИИ: дата-центрам нужны километры кабелей и мощное охлаждение.
2. Геополитика: США экстренно скупают запасы перед торговыми войнами Трампа.
3. Аварии на крупных рудниках.
В следующем году ждём дефицит в 150 000 тонн
Цена металла пробила исторический рекорд — $12 000 за тонну (+35% за год). Это база: медь есть везде, от контактов процессора до теплотрубок видеокарты
Почему цены улетели:
1. Бум ИИ: дата-центрам нужны километры кабелей и мощное охлаждение.
2. Геополитика: США экстренно скупают запасы перед торговыми войнами Трампа.
3. Аварии на крупных рудниках.
В следующем году ждём дефицит в 150 000 тонн
Халява кончилась: HeadHunter закрывает API для соискателей 😭
Причина прозаична (habr.com/ru/posts/9...) — «соискательский спам». Кандидаты, вооружившись скриптами и нейросетями, бомбили компании тысячами автооткликов, превращая подбор персонала в ад. Теперь возвращаемся к истокам: либо ручками, либо через костыли.
Иронично, но API для эйчаров (чтобы настраивать автоотказы) пока никто закрывать не собирается 🤬
Но проблема не в HH, это глобальный тренд. Технологии убили сам процесс поиска работы, и вот как:
— «Черная дыра» вместо найма. По данным (www.businessinsider.com/technology...) Business Insider, средняя вакансия теперь собирает 242 отклика — это почти в три раза больше, чем в 2017 году. Шанс получить оффер при отправке резюме упал до статистической погрешности в 0,4% 🤔;
— Эффект Easy Apply. Кнопки «Откликнуться в один клик» и генеративный ИИ, который пишет сопроводительные письма за секунды, создали эффект «рыночной пробки». Рекрутеры физически не могут обработать поток: на одного HR теперь приходится по 500 заявок — нагрузка выросла в 4 раза за 4 года.
Да и «Золотой билет» в виде работы в Big Tech обесценился (www.businessinsider.com/big-tech-j...):
— Массовые чистки: Amazon, Microsoft и Google уволили более 34 000 человек только за этот год (рост на 65%);
— Конкуренция на выживание: На одну позицию претендуют вчерашние выпускники, опытные сотрудники и толпа сокращенных из FAANG 😢;
— Смена приоритетов: Люди, годами мечтавшие о Google, теперь уходят в «скучные» компании вроде Toyota, где платят не меньше, а стабильности больше.
TL;DR: инструменты, призванные упростить найм, сделали его невыносимым. Компании захлебываются в спаме от ботов, а квалифицированные спецы месяцами сидят без работы, потому что их резюме просто тонут в тысячах мусорных откликов.
Кажется, отключение API — это первая попытка вернуть джинна в бутылку.
Причина прозаична (habr.com/ru/posts/9...) — «соискательский спам». Кандидаты, вооружившись скриптами и нейросетями, бомбили компании тысячами автооткликов, превращая подбор персонала в ад. Теперь возвращаемся к истокам: либо ручками, либо через костыли.
Иронично, но API для эйчаров (чтобы настраивать автоотказы) пока никто закрывать не собирается 🤬
Но проблема не в HH, это глобальный тренд. Технологии убили сам процесс поиска работы, и вот как:
— «Черная дыра» вместо найма. По данным (www.businessinsider.com/technology...) Business Insider, средняя вакансия теперь собирает 242 отклика — это почти в три раза больше, чем в 2017 году. Шанс получить оффер при отправке резюме упал до статистической погрешности в 0,4% 🤔;
— Эффект Easy Apply. Кнопки «Откликнуться в один клик» и генеративный ИИ, который пишет сопроводительные письма за секунды, создали эффект «рыночной пробки». Рекрутеры физически не могут обработать поток: на одного HR теперь приходится по 500 заявок — нагрузка выросла в 4 раза за 4 года.
Да и «Золотой билет» в виде работы в Big Tech обесценился (www.businessinsider.com/big-tech-j...):
— Массовые чистки: Amazon, Microsoft и Google уволили более 34 000 человек только за этот год (рост на 65%);
— Конкуренция на выживание: На одну позицию претендуют вчерашние выпускники, опытные сотрудники и толпа сокращенных из FAANG 😢;
— Смена приоритетов: Люди, годами мечтавшие о Google, теперь уходят в «скучные» компании вроде Toyota, где платят не меньше, а стабильности больше.
TL;DR: инструменты, призванные упростить найм, сделали его невыносимым. Компании захлебываются в спаме от ботов, а квалифицированные спецы месяцами сидят без работы, потому что их резюме просто тонут в тысячах мусорных откликов.
Кажется, отключение API — это первая попытка вернуть джинна в бутылку.
Business Insider
Tech
What You Need To Know About Tech
🥰1
🚀 Китайский ИИ-агент для данных Agentar-SQL стал открытым! Он два месяца возглавлял мировой рейтинг, обойдя Google и Amazon.
Ключевая технология преобразования текста в SQL от Ant Digital Technologies (Ant Group) теперь доступна всем. Это не просто модель, а целый фреймворк для создания надежных корпоративных AI-ассистентов для работы с данными.
Почему это важно?
NL2SQL (преобразование естественного языка в SQL) — сложная задача. Просто «обернуть» большую языковую модель недостаточно. Нужно понимать расплывчатые запросы людей, сложную структуру баз данных и специфичные бизнес-правила. Agentar-SQL решает эти проблемы системно.
Ключевые достижения:
• Рейтинг: В сентябре Agentar-Scale-SQL занял 1-е место на авторитетном бенчмарке BIRD-Bench по точности (81.67%) и эффективности исполнения (77%), опередив решения Google и AWS.
• Открытость: Выложены код, модели, документация и научные статьи. Позже откроют и другие компоненты.
Технические детали:
Подход Ant Digital не в генерации одного «идеального» SQL, а в создании надежного производственного конвейера. Фреймворк охватывает полный цикл:
1. Понимание намерения (Intent Understanding) — анализ неоднозначных пользовательских запросов.
2. Понимание бизнеса (Business Understanding) — инжекция доменных знаний.
3. Понимание данных (Data Understanding) — работа со сложными схемами БД и связями.
4. Генерация и валидация SQL — обеспечение корректности даже для сложных запросов.
Ключевой принцип — «обеление черного ящика»: система предоставляет объяснимые шаги рассуждения и источники данных, что критично для регулируемых отраслей.
Уже в действии:
• Финансы: Системы для Ningbo Bank и Shanghai Bank повысили точность ответов на сложные вопросы с 68% до 91%.
• Транспорт: AI-агент «Сяо Ланьцзин» оптимизирует маршруты общественного транспорта в Нанкине, анализируя пассажиропоток. Уже запущено >30 новых маршрутов.
• Энергетика: Модель EnergyTS сокращает время инвестиционного анализа с нескольких дней до минут.
GitHub | Технический отчет
#КитайскийИИ #КитайAI #AgentarSQL #NL2SQL
Ключевая технология преобразования текста в SQL от Ant Digital Technologies (Ant Group) теперь доступна всем. Это не просто модель, а целый фреймворк для создания надежных корпоративных AI-ассистентов для работы с данными.
Почему это важно?
NL2SQL (преобразование естественного языка в SQL) — сложная задача. Просто «обернуть» большую языковую модель недостаточно. Нужно понимать расплывчатые запросы людей, сложную структуру баз данных и специфичные бизнес-правила. Agentar-SQL решает эти проблемы системно.
Ключевые достижения:
• Рейтинг: В сентябре Agentar-Scale-SQL занял 1-е место на авторитетном бенчмарке BIRD-Bench по точности (81.67%) и эффективности исполнения (77%), опередив решения Google и AWS.
• Открытость: Выложены код, модели, документация и научные статьи. Позже откроют и другие компоненты.
Технические детали:
Подход Ant Digital не в генерации одного «идеального» SQL, а в создании надежного производственного конвейера. Фреймворк охватывает полный цикл:
1. Понимание намерения (Intent Understanding) — анализ неоднозначных пользовательских запросов.
2. Понимание бизнеса (Business Understanding) — инжекция доменных знаний.
3. Понимание данных (Data Understanding) — работа со сложными схемами БД и связями.
4. Генерация и валидация SQL — обеспечение корректности даже для сложных запросов.
Ключевой принцип — «обеление черного ящика»: система предоставляет объяснимые шаги рассуждения и источники данных, что критично для регулируемых отраслей.
Уже в действии:
• Финансы: Системы для Ningbo Bank и Shanghai Bank повысили точность ответов на сложные вопросы с 68% до 91%.
• Транспорт: AI-агент «Сяо Ланьцзин» оптимизирует маршруты общественного транспорта в Нанкине, анализируя пассажиропоток. Уже запущено >30 новых маршрутов.
• Энергетика: Модель EnergyTS сокращает время инвестиционного анализа с нескольких дней до минут.
GitHub | Технический отчет
#КитайскийИИ #КитайAI #AgentarSQL #NL2SQL
GitHub
GitHub - antgroup/Agentar-Scale-SQL: Agentar-Scale-SQL is a novel framework that leverages scalable computation to significantly…
Agentar-Scale-SQL is a novel framework that leverages scalable computation to significantly improve Text-to-SQL performance. - antgroup/Agentar-Scale-SQL
🔥1
Алгоритм Яндекса CatBoost вошел в число наиболее широко используемых инструментов машинного обучения (ML) в академических исследованиях по версии американского издания Marktechpost, сообщает Forbes.
CatBoost широко применяется учеными более 50 стран мира в сферах от медицины до инженерии, составляя конкуренцию разработкам ведущих компаний бигтеха. Алгоритм стал единственной российской технологией в списке наиболее часто упоминаемых в научных исследованиях мира, говорится в сообщении.
CatBoost широко применяется учеными более 50 стран мира в сферах от медицины до инженерии, составляя конкуренцию разработкам ведущих компаний бигтеха. Алгоритм стал единственной российской технологией в списке наиболее часто упоминаемых в научных исследованиях мира, говорится в сообщении.
Forbes.ru
Цифровой кот: алгоритм от «Яндекса» CatBoost конкурирует с разработками бигтехов
Алгоритм CatBoost от «Яндекса» вошел в число наиболее широко используемых инструментов машинного обучения (ML) в академических исследованиях ученых по версии американского издания Marktechpost. Доклад ML Global Impact Report 2025 охватывает исследова
👍3
Бум ИИ взвинтил цены и на уран. Оказывается, чтобы генерировать код и картинки с котиками, дата-центрам нужно столько энергии, что IT-гиганты начали массово скупать ядерное топливо. Google и Microsoft уже реанимируют закрытые АЭС, а рынок урана пробил потолок.
Ситуация на рынке:
— Долгосрочные контракты подскочили до $86 за фунт — это максимум с 2008 года;
— Потребности в топливе удвоятся к 2040 году (до 150 000 тонн в год), а старые шахты истощаются;
— Новые месторождения разрабатывать долго и дорого, инвесторы годами игнорировали эту отрасль;
— Дефицит уже на горизонте, так что весь свободный уран уйдёт на обучение GPT-6
Ситуация на рынке:
— Долгосрочные контракты подскочили до $86 за фунт — это максимум с 2008 года;
— Потребности в топливе удвоятся к 2040 году (до 150 000 тонн в год), а старые шахты истощаются;
— Новые месторождения разрабатывать долго и дорого, инвесторы годами игнорировали эту отрасль;
— Дефицит уже на горизонте, так что весь свободный уран уйдёт на обучение GPT-6
Вакансии в СБМ Роспотребнадзора (г. Москва)
1. Старший лаборант вивария (зоотехник).
🔵 Основные задачи: организация оборота кормов, ведение журналов, координация привоза/вывоза лабораторных животных.
2. Лаборанты.
🔵 Основная задача: уборка в клетках лабораторных животных (мыши, крысы).
Требования:
🔵 Ответственность, внимательность, отсутствие аллергии на животных.
🔵 Для старшего лаборанта — опыт работы или образование в сфере ветеринарии, зоотехнии, биологии будет преимуществом.
🔵 Готовность работать в лабораторном виварии.
Условия:
🔵 Официальное трудоустройство.
🔵 Стабильный график 5/2.
🔵 Работа в крупной государственной организации.
✉️ Контакты для отклика:
Отправляйте резюме и вопросы на почту: Benedictova_yd@sysbiomed.ru или в Telegram @yana123x
1. Старший лаборант вивария (зоотехник).
2. Лаборанты.
Требования:
Условия:
✉️ Контакты для отклика:
Отправляйте резюме и вопросы на почту: Benedictova_yd@sysbiomed.ru или в Telegram @yana123x
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
«Пятёрочка» официально выиграла в гонке ИИ — компания представила ГалюGPT.
— Галя, отмена!
— Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ.
@exploitex
— Галя, отмена!
— Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ.
@exploitex
😁3
DenoiseLAB
«Пятёрочка» официально выиграла в гонке ИИ — компания представила ГалюGPT. — Галя, отмена! — Ты абсолютно прав. Прости, это была моя ошибка. Я уже отменила заказ. @exploitex
Это называется: Зайти со всех козырей ))) Красавчики !!!
🏆 Sakana AI выиграла ICFP 2025 - благодаря новой системе эволюции кода ShinkaEvolve
Исследователи из Sakana AI и команда Unagi показали, что большие языковые модели можно использовать не просто для генерации программ, а для пошаговой эволюции и оптимизации уже существующего кода.
ShinkaEvolve - это эволюционный фреймворк, где языковая модель играет роль «генетического программиста».
Она не пишет решения с нуля, а мутирует, оценивает и улучшает уже работающий код.
Процесс идёт циклами, похожими на естественный отбор.
1. Инициализация
Модель получает исходный код (обычно корректный, но неоптимальный) и описание метрики — например, скорость или точность.
2. Мутации (Variations)
LLM вносит небольшие изменения: перестраивает цикл, меняет структуру данных, переписывает логику с рекурсии на итерацию, удаляет лишние вычисления и т.д.
3. Оценка (Evaluation)
Каждая версия автоматически компилируется и запускается на тестах.
Система измеряет, стало ли решение быстрее или стабильнее.
4. Отбор (Selection)
Лучшие варианты проходят дальше, худшие отбрасываются.
LLM получает обратную связь: что сработало, а что нет.
5. Итерации
Процесс повторяется десятки или сотни раз.
В исследовании — около 320 поколений за ~60 долларов вычислительных затрат.
Изначально решение ICFP-задачи использовало SAT-кодирование (логическую форму для solver'а), но плохо масштабировалось.
ShinkaEvolve смогла:
- переписать часть кода, чтобы сократить количество ограничений;
- внедрить промежуточное представление («дверь → вершина → дверь»), что уменьшило сложность;
- оптимизировать поиск и кэширование данных.
Результат — ускорение до 10×, а на некоторых тестах — почти в 10 раз быстрее базового решения.
ShinkaEvolve — не просто автоматический оптимизатор.
Это новый способ мышления об ИИ-программировании: модель не заменяет разработчика, а ведёт себя как «цифровой соавтор», который предлагает гипотезы и тестирует их сотни раз быстрее, чем человек.
🟠 Подробнее: https://sakana.ai/icfp-2025
🟠 Код: https://github.com/SakanaAI/ShinkaEvolve
🟠 Статья: https://arxiv.org/abs/2509.19349
🟠 Блог: https://sakana.ai/shinka-evolve/
Исследователи из Sakana AI и команда Unagi показали, что большие языковые модели можно использовать не просто для генерации программ, а для пошаговой эволюции и оптимизации уже существующего кода.
ShinkaEvolve - это эволюционный фреймворк, где языковая модель играет роль «генетического программиста».
Она не пишет решения с нуля, а мутирует, оценивает и улучшает уже работающий код.
Процесс идёт циклами, похожими на естественный отбор.
1. Инициализация
Модель получает исходный код (обычно корректный, но неоптимальный) и описание метрики — например, скорость или точность.
2. Мутации (Variations)
LLM вносит небольшие изменения: перестраивает цикл, меняет структуру данных, переписывает логику с рекурсии на итерацию, удаляет лишние вычисления и т.д.
3. Оценка (Evaluation)
Каждая версия автоматически компилируется и запускается на тестах.
Система измеряет, стало ли решение быстрее или стабильнее.
4. Отбор (Selection)
Лучшие варианты проходят дальше, худшие отбрасываются.
LLM получает обратную связь: что сработало, а что нет.
5. Итерации
Процесс повторяется десятки или сотни раз.
В исследовании — около 320 поколений за ~60 долларов вычислительных затрат.
Изначально решение ICFP-задачи использовало SAT-кодирование (логическую форму для solver'а), но плохо масштабировалось.
ShinkaEvolve смогла:
- переписать часть кода, чтобы сократить количество ограничений;
- внедрить промежуточное представление («дверь → вершина → дверь»), что уменьшило сложность;
- оптимизировать поиск и кэширование данных.
Результат — ускорение до 10×, а на некоторых тестах — почти в 10 раз быстрее базового решения.
ShinkaEvolve — не просто автоматический оптимизатор.
Это новый способ мышления об ИИ-программировании: модель не заменяет разработчика, а ведёт себя как «цифровой соавтор», который предлагает гипотезы и тестирует их сотни раз быстрее, чем человек.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
sakana.ai
Sakana AI
ShinkaEvolve in Action: How a Human-AI Partnership Conquered a Coding Challenge
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👨🎓 Одна из самых запоминающихся сцен в истории Нобелевской премии.
12 октября 2020 года, в 2:15 ночи, камера видеонаблюдения зафиксировала, как профессор Роберт Уилсон в тапочках стоит у двери своего соседа — профессора Пола Милгрома.
Они были давними коллегами и жили напротив друг друга. В ту ночь им обоим присудили Нобелевскую премию по экономике за вклад в теорию аукционов, но дозвониться удалось только одному — поэтому второй пришёл лично сообщить новость.
12 октября 2020 года, в 2:15 ночи, камера видеонаблюдения зафиксировала, как профессор Роберт Уилсон в тапочках стоит у двери своего соседа — профессора Пола Милгрома.
Они были давними коллегами и жили напротив друг друга. В ту ночь им обоим присудили Нобелевскую премию по экономике за вклад в теорию аукционов, но дозвониться удалось только одному — поэтому второй пришёл лично сообщить новость.
🔥4