Программирование[8]

это обычный фулл стэк. А хуле ты думал в современный вэб разработке фулл стэку пиздец дохуя знать нужно. Например идешь в маркетинг, помимо стэка нужно знать маркетирнг, как этот бизнес работает со всемы вытекающими. В том, что ты скинул практически то же самое. 

чел ты такой хуйню сморозил не пиши ниче плез))))))0)0)0

Это двойной 

двойной фуллстэк?

фуллстэк + фуллхип + фуллметаспейс

Дайте фулл

Парни, всем доброго дня.

В сентябре 2016 года врывался к вам за советами по теме, есть ли жизнь после вуза и чего вообще делать, если ты на 3 курсе и чувствуешь себя ничего не умеющим дерьмом.

Тогда несколько людей (Camus\Криминал, TRIPL3, Ubububu) дали некоторые советы, в частности учить Python. Я думал, что стану красивым, сексуальным умным и молодым веб-разработчиком, но судьба думала иначе. Сейчас работаю в Краснодарском подразделении московской компании, занимающейся машинным зрением. Работаю на позиции младшего ML-инженера, хотя, честно, язык не поворачивается называть себя ML-инженером, дата-саентистом и прочими громкими словами.

В основном решаю задачи детектирования объектов, семантической сегментации и, естественно, классификации. Из стэка: Python, Tensorflow, изредка Keras и Darknet. Хотя с выходом Tensorflow 2.0 думаю, что с Keras'ом будем все чаще и чаще сталкиваться. К Darknet'у в основном прибегаем, когда нужна мощная реал-таймовая архитектура для детектирования объектов (YOLOv2, YOLOv3, YOLOv3-spp и прочие YOLO-like-архитектуры). В основном решаю research-задачи, типа, найти подходящую архитектуру, обучить ее, чекнуть метрики и прочее. В проду модели выкидывают уже коллеги, переводя их конвертером в промежуточное представление для внутреннего фреймворка.

Модельки учу на чем придется: иногда на рабочей машине, иногда на серваках компании, а совсем недавно нам закупили Nvidia DGX, так что сейчас тяжеловесные модели учим на нем.

На собеседовании было очень, вот прям очень, много вопросов по матстату, теорверу и линалу, код особо не смотрели. Было 3 тестовых задания:

1) Построить классификатор на основе ИНС и обучить его на предобработанных данных (бинаризованные фотографии сетчатки глаз);

2) Кластеризовать данные из задания 1;

3) Запустить любую из известных мне моделей детектирования объектов.

Вопросы по матстату, теорверу и ланалу особой сложности не вызывали, хотя не сказать, что я прям щарю в этих вещах. Первое задание сделал не напрямую, поскольку данные были ужасные и простой сверточный классификатор не очень хотел с ними справляться. Пришлось строить кодировщик и учить его, а потом клепать к нему классификаторную полносвязную верхушку и учить уже ее. Второе задание сделал, используя векторы кодировщика, подавая их на вход DBSCAN'у. С третьим заданием не справился совсем. Но все-равно взяли на работу. Заработная плата не такая высокая, как в Москве или Питере, но для Краснодара вполне себе.

Как так получилось?

Я учился на факультете компьютерных технологий и прикладной математики, поэтому мат. дисциплинам уделялось прям огромное количество времени, в то время как проганью не особо. Мат. предметы мне были по душе, видимо поэтому вопросы на собеседовании особой сложности не вызывали. В вузе не было предметов, связанных с нейронными сетями, а вот курсовые были, и мне как раз попался науч.рук, который дрочил на нейросети. Более менее разобраться с нейросетями помог курс на Курсере:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning. Питону в вузе не учили, поэтому пришлось самому: та же Курсера, книги Лутца и Рамальо. Вот как-то так.

Я этот пост пишу, потому что хочу поблагодарить людей, которые тогда сказали мне, что вместо выпивания пивасика в универе, нужно что-то делать. И совет изучать Python, конечно же, сыграл огромную роль. Также надеюсь, что пост кому-нибудь поможет. Еще раз спасибо, парни.

https://prodota.ru/forum/index.php?showtopic=203963&page=391&do=findComment&comment=19039792

^ бля реал сник-пик в прошлое, прикольно!

это вроде двапой, да?

А вот учил бы javascript то лутал уже 3.000$

Топан меняет судьбы!

Красава! Я так понимаю, данные медицинские?

Красава! Я так понимаю, данные медицинские?

В тестовом задании да, были медицинские. Вообще есть несколько проектов, связанных с медициной: анализ томографических снимков, сканер вен, сетчатки глаза и прочее, но работал я только над первым проектом, попробовав древнюю Unet для сегментирования зон интереса (данная архитектура средненькие результаты демонстрировала, в чем, возможно, виновата моя криворукость), а сетчатка это видимо так, чтобы собеседование провести.

а я вот вчера релокейтнулся в берлин, завтра выхожу на работу  ​ 

а я вот вчера релокейтнулся в берлин, завтра выхожу на работу  ​ 

ты ж вроде год назад джуном за 40к работал

не год а полтора 

Ну и чего ждем то?

Компания/Должность/Зарплата

@@sonac ебитес

ну дефолтный стартап, мидл жс девелопер, по бабкам 54к 

сонак уже в курсе, он меня консультировал, спасибо ему)

Поехать в другую страну по офферу в стартап 

ну им 4 года, уже profitable

Бля я забыл что стартапы больше года живут

По сиропам че там?