Forwarded from DeepSchool
Segment Anything Model 2
Segment Anything Model (SAM) сильно упростила процесс разметки картинок в задачах Computer Vision. Как правило, если домен похож на обучение — SAM хорошо уточняет границы объектов за несколько кликов. Такой процесс называется Interactive Object Segmentation.
Как это работает? Модель принимает на вход не только изображение, но и промпт (точку, бокс, маску), который указывает на нужный объект. Разные энкодеры обрабатывают изображение и промпт, отдельный лёгкий mask decoder переводит эмбеддинги изображения и промпта в предсказание маски объекта.
Segment Anything Model 2 (SAM 2) продолжает упрощать процесс разметки, в этот раз работая с видео. Для этого меняют архитектуру, чтобы добавить передачу информации между кадрами, а также собирают самый большой датасет для задачи Video Object Segmentation.
Сегодня мы обсудим, чем архитектура второй версии отличается от первой, а также рассмотрим проблемы текущих датасетов для Video Object Segmentation и их решение в SAM 2. Читайте новую статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Segment-Anything-Model-2-c70a218c4484424d8d3749e383c428be?pvs=4
Segment Anything Model (SAM) сильно упростила процесс разметки картинок в задачах Computer Vision. Как правило, если домен похож на обучение — SAM хорошо уточняет границы объектов за несколько кликов. Такой процесс называется Interactive Object Segmentation.
Как это работает? Модель принимает на вход не только изображение, но и промпт (точку, бокс, маску), который указывает на нужный объект. Разные энкодеры обрабатывают изображение и промпт, отдельный лёгкий mask decoder переводит эмбеддинги изображения и промпта в предсказание маски объекта.
Segment Anything Model 2 (SAM 2) продолжает упрощать процесс разметки, в этот раз работая с видео. Для этого меняют архитектуру, чтобы добавить передачу информации между кадрами, а также собирают самый большой датасет для задачи Video Object Segmentation.
Сегодня мы обсудим, чем архитектура второй версии отличается от первой, а также рассмотрим проблемы текущих датасетов для Video Object Segmentation и их решение в SAM 2. Читайте новую статью по ссылке: https://deepschool-pro.notion.site/Segment-Anything-Model-2-c70a218c4484424d8d3749e383c428be?pvs=4
deepschool-pro on Notion
Segment Anything Model 2 | Notion
Автор: Александр Лекомцев
Forwarded from Kogut Ivan Tutoring
Теория игр. Начало - игры как граф
#АлгоЕжемесячныеТемы
1️⃣ 0️⃣
Предисловие + теория:
Пока развелкаюсь на конференции, предлагаю тоже развлечься и поиграть вам в игры наPS5 графах
Бывают игры, которые можно представить в виде графа, в котором каждая вершина соответствует состоянию игры, а ребра - переходами между этими состояниями. Причем, часто такой граф ациклический (DAG)
Каждую вершину в таком графе можно считать выигрышной или проигрышной, в зависимости от того выигрывает или проигрывает игрок, начиная в таком состоянии. ВАЖНО: это верно именно для DAG! В произвольных графах могут быть еще и ничейные вершины
Таким образом, такие задачи сводятся к подсчету DP на DAG. То есть либо заранее понятно как перебирать вершины, либо надо делать топсорт
Пререквизиты:
🔙 ДП, ДП на поддеревьях
🔙 DFS, Топсорт
Еще теория + первая задача:
📚 Материал от Яндекс Кружка - теория + примеры задач (жаль картинки пропали😢)
📚 Emaxx - небольшая теория с кодом конкретной задачи (большеват правда)
💻 Задача с Тимуса 1 - БАЗА 1. Сразу граф задан
💻 Задача с Тимуса 2 - БАЗА 2. Сразу граф задан
💻 Задача с Тимуса 3 - Уже самим перебирать надо, но в лоб
💻 Задача с Тимуса 4 - Уже надо придумать
KIT контест по теме с периодически пополняемыми задачами:
🔄 Контест - сейчас там пока 3 задачи, но будут еще. Для решения нужно вступить в группу на кф - ссылка
Вопросы на понимание темы:
❓ Когда состояние считается выигрышным?
❗️ Если из этого состояния есть хотя бы один переход в проигрышное состояние
❓ Когда состояние считается проигрышным?
❗️ Если из него нет переходов или все переходы в выигрышные состояния
Делитесь с друзьями, задачи будут интересны любому уровню!
💬 Следующие темы смело предлагайте в комментариях. Также, делитесь интересными задачами и материалами по этой теме, тут их точно еще полно)
#АлгоЕжемесячныеТемы
Предисловие + теория:
Пока развелкаюсь на конференции, предлагаю тоже развлечься и поиграть вам в игры на
Бывают игры, которые можно представить в виде графа, в котором каждая вершина соответствует состоянию игры, а ребра - переходами между этими состояниями. Причем, часто такой граф ациклический (DAG)
Каждую вершину в таком графе можно считать выигрышной или проигрышной, в зависимости от того выигрывает или проигрывает игрок, начиная в таком состоянии. ВАЖНО: это верно именно для DAG! В произвольных графах могут быть еще и ничейные вершины
Таким образом, такие задачи сводятся к подсчету DP на DAG. То есть либо заранее понятно как перебирать вершины, либо надо делать топсорт
Пререквизиты:
🔙 ДП, ДП на поддеревьях
🔙 DFS, Топсорт
Еще теория + первая задача:
📚 Материал от Яндекс Кружка - теория + примеры задач (жаль картинки пропали😢)
📚 Emaxx - небольшая теория с кодом конкретной задачи (большеват правда)
💻 Задача с Тимуса 1 - БАЗА 1. Сразу граф задан
💻 Задача с Тимуса 2 - БАЗА 2. Сразу граф задан
💻 Задача с Тимуса 3 - Уже самим перебирать надо, но в лоб
💻 Задача с Тимуса 4 - Уже надо придумать
KIT контест по теме с периодически пополняемыми задачами:
Вопросы на понимание темы:
Делитесь с друзьями, задачи будут интересны любому уровню!
💬 Следующие темы смело предлагайте в комментариях. Также, делитесь интересными задачами и материалами по этой теме, тут их точно еще полно)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Fless (Victor Rogulenko @flesspro)
Расскажу, как структурировал недавний стратегический проект.
⚠️ Много букв! ⚠️
Будет полезно начинающим независимым консультантам и небольшим консалтинговым компаниям. Остальных может утомить.
Обратился СОО небольшой компании, выросшей за полгода до выручки в несколько десятков млн рублей в месяц. Моя первая реакция — зачем трогать то, что работает, пока работает🤔 , но человек объяснил, что помощь нужна вот с чем:
- рассинхрон топов. Люди не договорились, куда дальше бежать. Хотелось бы всем договориться;
- хаос в зонах ответственности (ожидаемо в такой ситуации).
Далее мои уточняющие вопросы (В) и санитизированные ответы СОО (О)
*****
⭐️ УТОЧНЯЮЩИЕ ВОПРОСЫ
В1: На какие 1-3 ключевых вопроса мы должны ответить в ходе стратсессий?
О1: Определить стратегические приоритеты для развития компании, 1-3 приоритета (рост выручки, развитие текущего продукта или новых продуктов и т.д.)
В2: Как Вы видите конечный продукт нашей работы?
О2: Разработанная стратегия и под неё план действий для каждой приоритетной цели:
- Определение ключевых показателей эффективности (KPI): для каждой цели заданы конкретные метрики, которые позволят отслеживать прогресс.
- Планирование действий: для каждой цели разработан перечень конкретных шагов и мероприятий.
- Назначение ответственных: определены, кто из руководителей будет отвечать за выполнение той или иной цели и будет контролировать её достижение.
- Ресурсы и поддержка: обсуждены ресурсы, которые потребуются для достижения целей (финансовых, людских и временных).
В3: Какие направления деятельности помимо ХХХ релевантно будет рассмотреть?
О3: ХХХ 1, ХХХ 2, YY
В4: Кто входит в команду проекта? С кем из них можно провести интервью 1-на-1 перед стратсессиями?
О4: Орг. структура компании: (ссылка)
Интервью можно будет провести с (6 человек)
В5: Кто будет участвовать в стратсессиях?
О5: те же 6 человек
Благодаря подробным ответам на вопросы я придумал следующий подход к работе:
*****
⭐️ ПОДХОД / СТРУКТУРА ВОПРОСОВ ПРОЕКТА
Сессии 0. 6 интервью с топами
(В идеале -- 7: плюс ХХХ)
Сессия 1. Большие цели. Сильные и слабые стороны
Вопросы
- Что помогло вырасти до текущего уровня?
- В чём сильные стороны компании?
- В чём слабые стороны компании?
- Где хотим оказаться через полгода-год и почему?
- Какие 1-3 большие цели вытекают из этого?
Сессия 2. Вызовы и возможности внешней среды
Направления:
- ХХ
- ХХ 1, ХХ 2
- YY
- Возможные дополнения
Вопросы:
- Почему нельзя оставить всё так, как идёт?
- Какие текущие и новые проблемы/вызовы ожидаем? (Разные сценарии)
- Какие возможности ожидаем? (Разные сценарии)
- Какие есть перспективы по каждому направлению? Как добиться успеха в каждом?
Сессия 3. Стратегические приоритеты в ответ на вызовы и возможности
Вопросы:
- Какие варианты действий для нас в целом возможны?
- Какие скоординированные комбинации вариантов возможны?
- Какие из комбинаций сделать стратегическими приоритетами в разных сценариях? Когда переходить от одного сценария к другому?
Сессия 4. KPI и конкретные шаги
Вопросы:
- Как должны выглядеть ключевые показатели эффективности для каждой цели для отслеживания прогресса?
- Какие инициативы следует предпринять для реализации приоритетов?
Сессия 5. Требуемые лидеры и ресурсы
Вопросы:
- Какой эффект ожидается от каждой инициативы?
- Какие ресурсы потребуются для каждой инициативы? (финансы, люди, время)
- Кто будет лидировать каждую инициативу?
- Каков механизм отслеживания прогресса и корректировки стратегии?
*****
⭐️ В следующем посте расскажу про ценообразование подобного проекта
#live #casestudies | @flesspro
Будет полезно начинающим независимым консультантам и небольшим консалтинговым компаниям. Остальных может утомить.
Обратился СОО небольшой компании, выросшей за полгода до выручки в несколько десятков млн рублей в месяц. Моя первая реакция — зачем трогать то, что работает, пока работает
- рассинхрон топов. Люди не договорились, куда дальше бежать. Хотелось бы всем договориться;
- хаос в зонах ответственности (ожидаемо в такой ситуации).
Далее мои уточняющие вопросы (В) и санитизированные ответы СОО (О)
*****
В1: На какие 1-3 ключевых вопроса мы должны ответить в ходе стратсессий?
О1: Определить стратегические приоритеты для развития компании, 1-3 приоритета (рост выручки, развитие текущего продукта или новых продуктов и т.д.)
В2: Как Вы видите конечный продукт нашей работы?
О2: Разработанная стратегия и под неё план действий для каждой приоритетной цели:
- Определение ключевых показателей эффективности (KPI): для каждой цели заданы конкретные метрики, которые позволят отслеживать прогресс.
- Планирование действий: для каждой цели разработан перечень конкретных шагов и мероприятий.
- Назначение ответственных: определены, кто из руководителей будет отвечать за выполнение той или иной цели и будет контролировать её достижение.
- Ресурсы и поддержка: обсуждены ресурсы, которые потребуются для достижения целей (финансовых, людских и временных).
В3: Какие направления деятельности помимо ХХХ релевантно будет рассмотреть?
О3: ХХХ 1, ХХХ 2, YY
В4: Кто входит в команду проекта? С кем из них можно провести интервью 1-на-1 перед стратсессиями?
О4: Орг. структура компании: (ссылка)
Интервью можно будет провести с (6 человек)
В5: Кто будет участвовать в стратсессиях?
О5: те же 6 человек
Благодаря подробным ответам на вопросы я придумал следующий подход к работе:
*****
Сессии 0. 6 интервью с топами
(В идеале -- 7: плюс ХХХ)
Сессия 1. Большие цели. Сильные и слабые стороны
Вопросы
- Что помогло вырасти до текущего уровня?
- В чём сильные стороны компании?
- В чём слабые стороны компании?
- Где хотим оказаться через полгода-год и почему?
- Какие 1-3 большие цели вытекают из этого?
Сессия 2. Вызовы и возможности внешней среды
Направления:
- ХХ
- ХХ 1, ХХ 2
- YY
- Возможные дополнения
Вопросы:
- Почему нельзя оставить всё так, как идёт?
- Какие текущие и новые проблемы/вызовы ожидаем? (Разные сценарии)
- Какие возможности ожидаем? (Разные сценарии)
- Какие есть перспективы по каждому направлению? Как добиться успеха в каждом?
Сессия 3. Стратегические приоритеты в ответ на вызовы и возможности
Вопросы:
- Какие варианты действий для нас в целом возможны?
- Какие скоординированные комбинации вариантов возможны?
- Какие из комбинаций сделать стратегическими приоритетами в разных сценариях? Когда переходить от одного сценария к другому?
Сессия 4. KPI и конкретные шаги
Вопросы:
- Как должны выглядеть ключевые показатели эффективности для каждой цели для отслеживания прогресса?
- Какие инициативы следует предпринять для реализации приоритетов?
Сессия 5. Требуемые лидеры и ресурсы
Вопросы:
- Какой эффект ожидается от каждой инициативы?
- Какие ресурсы потребуются для каждой инициативы? (финансы, люди, время)
- Кто будет лидировать каждую инициативу?
- Каков механизм отслеживания прогресса и корректировки стратегии?
*****
#live #casestudies | @flesspro
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from 3.14 at Google
Effective Learning.pdf
296.6 KB
Как учиться эффективно?
В сентябре 2024 у нас был целый день посвященный обучению. Первая половина дня состояла из презентаций наших коллег, во второй половине дня мы могли выбрать определенные курсы и посвятить это время самообучению.
В одной из презентаций мой коллега из Youtube выступал с темой Effective Learning, и разрешил мне поделиться ее вами.
Вначале презентации он ставит три вопроса: Как мне знать что учить? Как мне сохранить полученные знания? Как мне найти время на обучение?
Дальше он рассуждает про то, как устроена память человека. И как человек достигает экспертизы в чем-либо.
И к завершению своей презентации отвечает на три поставленных вопроса.
Последний слайд очень полезный, содержит 3 дополнительных ссылки про эффективное обучение.
В сентябре 2024 у нас был целый день посвященный обучению. Первая половина дня состояла из презентаций наших коллег, во второй половине дня мы могли выбрать определенные курсы и посвятить это время самообучению.
В одной из презентаций мой коллега из Youtube выступал с темой Effective Learning, и разрешил мне поделиться ее вами.
Вначале презентации он ставит три вопроса: Как мне знать что учить? Как мне сохранить полученные знания? Как мне найти время на обучение?
Дальше он рассуждает про то, как устроена память человека. И как человек достигает экспертизы в чем-либо.
И к завершению своей презентации отвечает на три поставленных вопроса.
Последний слайд очень полезный, содержит 3 дополнительных ссылки про эффективное обучение.
Forwarded from Dan Okhlopkov - канал
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔧 Деплой здорового человека.
Много общаюсь с билдерами. Заметил, что многие до сих пор деплоят код руками, используя ssh/scp/ftp/pkill и другой зоопарк низкоуровневых приблуд, о которых им рассказали, скорее всего, в универе.
В итоге они красноглазят девопс руками вместо того, чтобы прогать продукт или общаться с пользователями.
Поэтому неделю назад во время перелета через весь Старый Свет одним дублем записал инструкцию, как настроить автодеплой и забыть.
🔗 Таймкоды:
0:00. Интро
0:15. Эволюция моего внутреннего девопсера
3:57. Король автоматизации деплоя для селфхоста
5:13. 3 демо: деплой базы, проекта с гитхаба и блога в ~1 клик
9:40. Примеры сетапа реальных проектов
10:45 Принципы и выводы
⚠️ Осторожно: видос душный и только для прогеров. Если вы не такой → перешлите таким → бустанёте их продуктивность.
Много общаюсь с билдерами. Заметил, что многие до сих пор деплоят код руками, используя ssh/scp/ftp/pkill и другой зоопарк низкоуровневых приблуд, о которых им рассказали, скорее всего, в универе.
В итоге они красноглазят девопс руками вместо того, чтобы прогать продукт или общаться с пользователями.
Поэтому неделю назад во время перелета через весь Старый Свет одним дублем записал инструкцию, как настроить автодеплой и забыть.
🔗 Таймкоды:
0:00. Интро
0:15. Эволюция моего внутреннего девопсера
3:57. Король автоматизации деплоя для селфхоста
5:13. 3 демо: деплой базы, проекта с гитхаба и блога в ~1 клик
9:40. Примеры сетапа реальных проектов
10:45 Принципы и выводы
⚠️ Осторожно: видос душный и только для прогеров. Если вы не такой → перешлите таким → бустанёте их продуктивность.
Forwarded from Душный NLP
Впечатления от туториала об оценке моделей на NeurIPS
На повестке — туториал Evaluating Large Language Models — Principles, Approaches, and Applications. Он был посвящён оценке больших языковых моделей (LLMs). Руководитель группы аналитики в Яндексе Анастасия Беззубцева посетила туториал и рассказала, что интересного отметила для себя.
Первую часть представляла продакт-менеджер Google Ирина Сиглер. Она ввела общие понятия и объяснила базовые моменты. Например, о важности валидации на датасете, который репрезентативен реальной бизнес-задаче. Есть три способа собрать валидационное множество заданий для оценки модели:
— Manual — написание промптов вручную;
— Synthetic — генерация промптов с помощью LLM;
— Traffic — использовать продуктовый поток.
По словам Сиглер, важно оценивать систему полностью, а не только LLM под капотом. Сама модель — это всего лишь один кирпичик в общей структуре.
Со второй частью выступала исследовательница и член консультативного совета Центра инноваций в области искусственного интеллекта (CAII) в университете Иллинойса Бо Ли. Она выделила три метода оценки:
— Computation — расчёт схожести между данным ответом и референсным;
— Human — оценка человеком;
— LLM-as-Judge или AutoRater — оценка с помощью модели.
Ли Бо рассказала, что автоматические методы оценки не слишком хорошо коррелируют с человеческими суждениями. Модели могут ошибаться, отдавая предпочтение, например, собственным или самым длинным ответам. Однако использование LLM для оценки становится всё более частым явлением — главное, чтобы полученные результаты валидировали люди. Чтобы нивелировать недостатки способа, на туториале предлагали переставлять опции и искать консенсус между несколькими ответами одной модели или ответами разных.
Этим туториал не ограничился — были еще практическая часть и часть, посвященная соответствию этическим нормам. С презентацией туториала вы можете ознакомиться по этой ссылке.
#YaNeurIPS
Душный NLP
На повестке — туториал Evaluating Large Language Models — Principles, Approaches, and Applications. Он был посвящён оценке больших языковых моделей (LLMs). Руководитель группы аналитики в Яндексе Анастасия Беззубцева посетила туториал и рассказала, что интересного отметила для себя.
Первую часть представляла продакт-менеджер Google Ирина Сиглер. Она ввела общие понятия и объяснила базовые моменты. Например, о важности валидации на датасете, который репрезентативен реальной бизнес-задаче. Есть три способа собрать валидационное множество заданий для оценки модели:
— Manual — написание промптов вручную;
— Synthetic — генерация промптов с помощью LLM;
— Traffic — использовать продуктовый поток.
По словам Сиглер, важно оценивать систему полностью, а не только LLM под капотом. Сама модель — это всего лишь один кирпичик в общей структуре.
Со второй частью выступала исследовательница и член консультативного совета Центра инноваций в области искусственного интеллекта (CAII) в университете Иллинойса Бо Ли. Она выделила три метода оценки:
— Computation — расчёт схожести между данным ответом и референсным;
— Human — оценка человеком;
— LLM-as-Judge или AutoRater — оценка с помощью модели.
Ли Бо рассказала, что автоматические методы оценки не слишком хорошо коррелируют с человеческими суждениями. Модели могут ошибаться, отдавая предпочтение, например, собственным или самым длинным ответам. Однако использование LLM для оценки становится всё более частым явлением — главное, чтобы полученные результаты валидировали люди. Чтобы нивелировать недостатки способа, на туториале предлагали переставлять опции и искать консенсус между несколькими ответами одной модели или ответами разных.
Этим туториал не ограничился — были еще практическая часть и часть, посвященная соответствию этическим нормам. С презентацией туториала вы можете ознакомиться по этой ссылке.
#YaNeurIPS
Душный NLP
Forwarded from Pattern Guru. Шаблоны проектирования. Архитектура ПО
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Топ-9 паттернов для обмена данными и взаимодействия между компонентами/сервисами в распределенных системах
🔹 Peer-to-Peer
🔹 API Gateway
🔹 Pub-Sub
🔹 Request-Response
🔹 Event Sourcing
🔹 ETL
🔹 Batching
🔹 Streaming Processing
🔹 Orchestration
👉 Источник
#инфографика
🔹 Peer-to-Peer
🔹 API Gateway
🔹 Pub-Sub
🔹 Request-Response
🔹 Event Sourcing
🔹 ETL
🔹 Batching
🔹 Streaming Processing
🔹 Orchestration
👉 Источник
#инфографика
Forwarded from Start Career in DS
🤖 Собрали для вас несколько роадмэпов по разным областям: Data Analyst, AI and Data Scientist, A/B Testing RoadMap, SQL, Python
Каждый из них содерджит последовательность областей, которые стоит изучить, что начать разбираться в соответствующей профессии
Python Developer - Step by step guide to becoming a Python developer in 2024
SQL Roadmap - Step by step guide to learning SQL in 2024
AI and Data Scientist - Step by step guide to becoming an AI and Data Scientist in 2024
Data Analyst Roadmap - Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2024
A/B Testing RoadMap - Пошаговое руководство по проведению А/Б-тестов
Ставьте 🔥 если хотите общий roadmap по Data Science от нашего канала!
Каждый из них содерджит последовательность областей, которые стоит изучить, что начать разбираться в соответствующей профессии
Python Developer - Step by step guide to becoming a Python developer in 2024
SQL Roadmap - Step by step guide to learning SQL in 2024
AI and Data Scientist - Step by step guide to becoming an AI and Data Scientist in 2024
Data Analyst Roadmap - Step by step guide to becoming an Data Analyst in 2024
A/B Testing RoadMap - Пошаговое руководство по проведению А/Б-тестов
Ставьте 🔥 если хотите общий roadmap по Data Science от нашего канала!
roadmap.sh
Learn to become a modern Python developer
Step by step guide to becoming a Python developer in 2026
Forwarded from Quant Researcher
🐩 Как принимать умные решения в условиях неопределенности?
📘 "Algorithms for Decision Making" — гид по алгоритмам, которые помогают находить ответы, когда данных мало, времени в обрез, а решение принять необходимо.
🗿 Что внутри?
Вероятностное мышление: как строить и учить модели для анализа рисков и прогнозов.
Планирование: решения для последовательных задач с использованием методов онлайн и оффлайн планирования.
Работа с неопределённостью: исследование безмодельных подходов, управления состоянием и обучением на ходу.
Мультиагентные системы: взаимодействие агентов, работа в команде и коллективные стратегии.
🤲🏻 Для кого?
Для тех, кто увлекается машинным обучением, оптимизацией или инженерными системами.
Особенно полезно, если работаете с системами, где требуется мгновенная реакция и адаптация (квантам соболезнуем).
📂 Скачать книгу
Отличный сборник, чтобы что-то повторить, что-то осознать с другой стороны, и вообще подумать, как мы принимаем решения.
🧖♂️ С формулами, кодом и даже отсылками к обучению с подкреплением.
Quant Researcher
📘 "Algorithms for Decision Making" — гид по алгоритмам, которые помогают находить ответы, когда данных мало, времени в обрез, а решение принять необходимо.
🗿 Что внутри?
Вероятностное мышление: как строить и учить модели для анализа рисков и прогнозов.
Планирование: решения для последовательных задач с использованием методов онлайн и оффлайн планирования.
Работа с неопределённостью: исследование безмодельных подходов, управления состоянием и обучением на ходу.
Мультиагентные системы: взаимодействие агентов, работа в команде и коллективные стратегии.
🤲🏻 Для кого?
Для тех, кто увлекается машинным обучением, оптимизацией или инженерными системами.
Особенно полезно, если работаете с системами, где требуется мгновенная реакция и адаптация (квантам соболезнуем).
📂 Скачать книгу
Отличный сборник, чтобы что-то повторить, что-то осознать с другой стороны, и вообще подумать, как мы принимаем решения.
🧖♂️ С формулами, кодом и даже отсылками к обучению с подкреплением.
Quant Researcher
Forwarded from Quant Valerian
Уважаемый Арслан пригласил меня вчера прочитать на Физтехе лекцию про карьерный рост в бигтехе. Я нихрена на эту тему не знаю, но рассказать, конечно же, могу! Я и рассказал. Как раз в этом году делал матрицу компетенций в нашем отделе.
Говорили мы, как водится, долго — больше полутора часов. И мне понравилось, встреча была живая, с интересными вопросами и даже небольшими дискуссиями.
Executive summary
0️⃣ Матрица нужна не для справедливости или меряния размером грейда, а для возможности упрощенной ротации между командами внутри компании. Отсюда понимание, что матрицы и грейды имеют понятный смысл только в крупных компаниях 🫶 . В банках и трейдинге 💸 на мой взгляд грейдирование устроено не так, как в бигтехе, но мне об этом есть мало чего сказать
1️⃣ Смотри на лесенку грейдов в компании. Бывает много мелких ступенечек 📱 , а бывает мало огромных 📱 . От этого зависит ожидаемая частота повышений
2️⃣ Ищи матрицу компетенций в компании. Ты можешь знать много всего крутого и сложного, но всё, что не нужно на твоей позиции, никак не зачтется тебе в грейд
3️⃣ Оцени себя по матрице, приди с этой оценкой к руководителю и сверь часы. Спроси, чего тебе не хватает до следующего грейда. Желательно прямо спросить, что нужно сделать, чтобы получить грейдап и зафиксировать это где-то
4️⃣ Разные уровни это чаще всего не про объем и скорость деливери, а про решение разного типа задач. Intern — показать, что обучаем, Junior/Middle- — дорасти до Middle 🤡, Middle — основная рабочая сила, решать задачи, где написано что и как, Senior 🤠 — достигать результатов, решать проблемы, в задаче есть что, но отсутствует как, Lead/Staff — решать, каких результатов надо достигнуть, ставить задачи Senior'ам и т.д.
Кроме того, там важен масштаб влияния (сам, команда, компания и т.п.), вклад в развитие людей (менторинг и т.п.) и еще куча всего
4️⃣ 🔣 1️⃣ Если ты очень крутой программист, гораздо лучше Васи, но у Васи грейд выше твоего, то почти наверное, тебе не хватает какого-то другого навыка, не программирования. В таком случае не надо еще сильнее качать программирование, это может и не помочь (а может и помочь), лучше выясни, что не так: на тебя нельзя положится (не хватает ответственности), или ты не умеешь коммуницировать с коллегами (высокомерно унижаешь "слабых" сеньоров) и т.д.
4️⃣ 🔣 2️⃣ Всё это обычно прописано в матрицах компетенций. Не надо пропускать секции про коммуникации и ориентацию на бизнес.
О чем я тупо забыл рассказать, так это об архетипах, которые встречаются в матрицах компетенций некоторых компаний. Это классный, яркий образ, на который можно ориентироваться. Например, Specialist 🧠, Coding Machine👨💻 и Fixer 👩💻 говорят сами за себя. Мне нравится.
Говорили мы, как водится, долго — больше полутора часов. И мне понравилось, встреча была живая, с интересными вопросами и даже небольшими дискуссиями.
Executive summary
Кроме того, там важен масштаб влияния (сам, команда, компания и т.п.), вклад в развитие людей (менторинг и т.п.) и еще куча всего
О чем я тупо забыл рассказать, так это об архетипах, которые встречаются в матрицах компетенций некоторых компаний. Это классный, яркий образ, на который можно ориентироваться. Например, Specialist 🧠, Coding Machine
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
GitHub
playbook/developer-profile.md at master · avito-tech/playbook
AvitoTech team playbook. Contribute to avito-tech/playbook development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Я – Дата Инженер | Евгений Виндюков
Иди прямо по списку, чтобы стать Data Engineer!
Кликай на ссылку снизу:
0. Деньги
1. Кто такой Data Engineer
2. Курсы
3. Github / Git
4. Linux / Terminal
5. Data Warehouse
6. Нормальные формы
7. Data Vault (Hub - Satellite - Link)
8. Docker
9. Hadoop
10. Airflow
11. Greenplum
12. ClickHouse
13. Spark
14. dbt (data build tool)
15. Apache Kafka
16. Pet Project
17. Теоретические вопросы c собеседований
18. Резюме и Работа
19. Рабочие кейсы
20. Полезные ссылки
СМОТРИ интервью со мной!
Сколько ты зарабатываешь? | Где лучше работать? | Че спросят на собесе?
Авторы Roadmap:
Евгений Виндюков
Владимир Шустиков
Алексей Разводов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM