Обсуждения техдирские

@ctorecordschat Нравится 0

Техдирский чатик со свободным входом и общением на техдирские темы.
Техдирский канал - @ctorecords;
Техдирский найм - @ctorecordshr;
Техдирский треш - @ctorecordstrash;
Техдирский отзывы - @ctorecordsfeedback
Гео и язык канала
Россия, Русский
Категория
Технологии


Написать автору
Гео канала
Россия
Язык канала
Русский
Категория
Технологии
Добавлен в индекс
30.06.2018 22:40
реклама
SearcheeBot
Ваш гид в мире Telegram-каналов
TGAlertsBot
Мониторинг упоминаний ключевых слов в каналах и чатах.
TGStat Bot
Бот для получения статистики каналов не выходя из Telegram
1 180
подписчиков
~0
охват 1 публикации
~68
дневной охват
~109
постов / день
N/A
ERR %
0.13
индекс цитирования
Репосты и упоминания канала
277 упоминаний канала
4 упоминаний публикаций
0 репостов
Рассылка Семён
чаты для спама
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Заметки техдирские
Каналы, которые цитирует @ctorecordschat
Beta Info
Последние публикации
Удалённые
С упоминаниями
Репосты
А тут есть кто-нибудь, кто помнит, что такое griph's chat?
Пятничный пост

20 лет назад я верил, что любой человек, способный пробраться в интернет - умный, образованный и точно - клёвый! Потом интернет стал массовым.

10 лет назад я верил, что любой бекенд-программист - умный, образованный и точно клёвый! Потом бекенд стал массовым.

Сегодня я верю, что любой data science разработчик - умный, образованный и точно клёвый!...
🔥огонь 12
Отправить заявку на вступление в закрытый техдирский клуб: https://forms.gle/bW8krdYjeu9P1t8RA
Холивор в закрытом клубе

- Для начала - весь средний управленческий состав ДИТ
- Они выйдут на рынок. Тебе не жалко рынок?
🔥огонь 5
👨‍🎓полезно
😴скучно 3
Просто измеряемые показатели эффективности CTO:

- конструктивность участия в страт-сессиях при построении и корректировке бизнес-планов
- соответствие инфраструктурного плана развития и плана разработки бизнес-фич бизнес-плану,
- % бьющихся с планами результатов разработки,
- P&L всей технической разработки, включая фот, оборудование и другие затраты,
- скорость уменьшения вероятности и цены возникновения рисков в матрице рисков,
- % соответствия документации всей реализованной и запланированной технической инфраструктуре и бизнес-фич,
- t2m,
- velocity,
- общий % perfomance review структурных подразделений разработки,
- оценка привлекательности hr-бренда
Читать полностью
—- Пост проплачен —- Реклама —-

Как выглядит идеальная неделя тимлида на самоизоляции?

Понедельник:утром учитесь у Евгения Кота из Wrike давать обратную связь, а вечером слушаете разбор стыдных вопросов про увольнения сразу от четырех экспертов
Вторник: смотрите, как Георгий Могелашвили из Booking.com проводит настоящий 1/1 в прямом эфире, а вечером отрабатываете техники переговоров
Среда: утром бьетесь в турнире по менеджерским кейсам, а вечер проводите за обучением конфликт-менеджменту и разбором правовых тонкостей увольнений
Четверг: слушете личный опыт Егора Толстого в увольнениях и закидываете его своими вопросами, а вечером участвуете в “Что было дальше”
Пятница: отрабатываете полученные за неделю навыки на воркшопе по сложным случаям дачи обратной связи и грандиозном финале битвы кейсов, а ночь заканчиваете за барными посиделками с другими тимлидами

Ну и, конечно, обсуждаете все полученные впечатления и делитесь своими кейсами с дружным сообществом других тимлидов, открытых к нетворкингу. И все это — не вставая с любимого кресла, с мурчащим котом под боком и чашечкой горячего чая рядом.

Как? На онлайн конференции нового формата Podlodka Teamlead Crew, которая стартует уже 1 июня!

Заходите на https://podlodka.io/crew посмотреть видео прошлого сезона и планы на две недели интенсива!
🔥огонь 3
👨‍🎓полезно
😴скучно 1
Читать полностью
Задать мне свой вопрос можно тут: https://forms.gle/i2kvJcZ3h9vofwhW8
Передача знаний и накопление компетенций

Нет, речь пойдёт не об обучающих курсах, которые только утюги сейчас не продают (но это не точно!).

Речь идёт о том, когда передача знаний становится делом вполне вещественным.

Например, можно считать, накопленной в команде экспертизой по работе с aws, если она построила некий внутренний фреймворк по управлению своими ресурсами в aws с документацией и построенными процессами.

Или если продуктовая компания забирает из аутсорса свой продукт, выстраивает свою собственную команду и развивает её силами забранный продукт, - это тоже говорит о передаче знаний и накопленной экспертизе.

А вот если команда прослушала курс по управлению средствами agile, но не внедрила их в свои процессы, - это уже говорит о том, что накопление знаний не свершилось. Но деньги уже потрачены :)

Или если финдиректору оплатили курсы английского языка, но так как они халявные, он на них по сути не особенно и учился. В конце ещё сказал, что курсы хреновые. Накопления знаний не свершилось, но бабло уже освоено.

Какова мораль? При любом раскладе ресурсы тратятся, но фактическая передача знаний и накопление компетенций обязана принимать вещественную форму.

Нечего потрогать, - деньги просраны зря.
🔥огонь
👨‍🎓полезно 1
😴скучно
Читать полностью
https://www.youtube.com/watch?v=Nhl5Pw4NBpo
Про Дримсим

Спустя два года после того, как я в одно лицо собрал команду и забрал из аутсорса Drimsim, выстроил с ней инфраструктуру и запустил полноценный биллинг, выяснилось, что основатель Редьков Сергей, рассказывает про меня гадости всем, кто к нему приходит за рекомендациями на меня.

Сам Редьков отказывается общаться со мной и просит всем, кому на меня наговаривает, не публиковать ничего.

Я в растерянности. Учитывая, что я максимально доброжелателен и к коллегам из Дримсим и лично к Сергею, что делать в сложившейся обстановке, не знаю.
🔥афигеть 3
👨‍🎓так бывает 4
😴скучно 1
Читать полностью
Немного про обновление сервисов

Чисто экономически для каждого b2c сервиса строить инфраструктуру для zerotime обновления дороже, чем однажды обновить вручную с громкими скандалами и жалобами.

Если речь идёт про государственные сервисы, то у них, например, при импортозамещении однажды дешевле переехать с криками, воплями и плясками, чем долго и дорого строить инфру для мягкой замены. Разница примерно 1 к 20. Например, сменить сервис "рубильником" стоит 10 млн руб, а построить инфраструктуру для мягкой смены - 200 млн руб.

Окажись вы на месте тех, кто отгружает бабло, чтобы вы сказали хипстерам, которые прийдут к вам и попросят 200 млн руб?
🔥огонь 6
👨‍🎓полезно
😴скучно 3
Читать полностью
Коллеги! А чьё добро? monitoring.aisubp.ru
Ужасы нашего чатика

Руслан обмолвился о том, что лишь однажды за карьеру встречался с главбухом мужчиной и огрёб нехилый хейт про сексизм!
🤦‍♀️боже 7
🔥огонь 5
😈а вот нечего! 10
Шаблонизатор вордовых документов по данным из экселя

Это пост для тех, кто сейчас в связи с covid-ом в отделах кадров, в бухгалтериях и остальных подобных подразделениях генерируют центнеры бумаги по отчётностям.

Знакомые сделали простенький макрос в экселе, который на основе документа Template.docx и строчек в экселей генерирует готовые документы, подставляя в шаблон данные вместо строчек вида "%Переменная%".

Очень простенькое решение, снимающее геморрой ручного труда.

П.С. Для тех, кто хочет круче, курите доки по "Слиянию"!
🔥огонь
👨‍🎓полезно 2
😴скучно
Читать полностью
Attached file
Про озоновские доклады

- Дмитрий, я доклад не смотрел. Там действительно описывается, на сколько % сократились складские запасы?

- Про работу со складскими остатками очень много рассказано. Смотреть реально лучше последовательно оба доклада. Первый - про первые полгода работы Александра, а второй - результаты спустя год. Очень показательно получилось, но второй без первого не очень понятен.
🔥огонь
👨‍🎓полезно 1
😴скучно 1
Читать полностью
https://www.youtube.com/watch?v=UThlbrS3AUU
#лекции (продолжение доклада Александра Алексейцева через год)
Машинное обучение (lightGBM) и теория вероятностей для предсказания продаж и оптимизации запасов интернет-магазина OZON.RU

- Обучение ML-моделей для потоварного предсказания спроса.
Подводные камни в формировании обучающей выборки (балансировка, очистка данных).
Подбор гиперпараметров и постобработка результатов.
Unsupervised-кластеризация временных рядов как фича для обучения supervised-классификатора товаров без истории продаж.
Первые шаги с LSTM-сетями.

- Математика и теория вероятностей в процессах пополнения складов.
Оценка распределений ошибок прогноза, ошибок поставок (опоздания, "недовозы" поставщиков).
Расчет страховых запасов на основе полученных распределений.

- Методы оптимизации в ценообразовании.
Оптимизация цен товаров для максимизации оборота с ограничением по марже.
Применение моделей предсказания продаж в оптимизации цен. Линеаризация сложной модели для ускорения работы оптимизатора.

- Замкнутый цикл разработки ML-решений для продакшна. Бизнес-применение ML.
feature engineering -> model selection -> training -> results evaluation -> feature engineering -> ...

- Работа с большими данными. Как заставить Spark быть параллельным.
Сбор данных и генерация фич на Spark. Подбор настроек Spark для достижения высокой степени параллельности вычислений. Осознанное репартиционирование таблиц для равномерной нагрузки на вычислительные ноды.
🔥огонь
👨‍🎓полезно 1
😴скучно
Читать полностью
https://www.youtube.com/watch?v=LXqtzF1PaTg
#лекции Алексейцев Александр: Прогнозирование продаж интернет-магазина с помощью градиентного бустинга (lightGBM).

В OZON.ru разработали автоматическую систему пополнения склада.

Мозг системы - ML для прогнозирования продаж.
- Постановка задачи и выбор лосс-функции.
- Feature enginering - около 180 признаков. Расскажу, как сочиняли, а потом отбирали признаки. Как дать "понять" модели сложные сезонные особенности спроса на товары, выход на рынок конкурента, неожиданный хайп и такое же неожиданное забвение.
- Генерация дата-сета - известные и не очень баги Spark, сложные джойны, оконные функции и многое другое.
- Выбор модели - перепробовали все на свете (линейную регрессию все же обыграли).
- Подводные камни процесса обучения lightGBM - выбор гиперпараметров, регуляризация, балансировка выборки.
- Оценка результатов - как убедить весь мир (и себя заодно), что все работает хорошо.

Скелет системы - Spark/Hadoop/.
- Весь код написан на Spark (около 5к строк).
- Ежедневная доставка/валидация данных.
- Решения по повышению надежности системы (если упадем, OZON просто ничего не закупит).

Бизнес-реалии закупок товаров.
- Выбор поставщика.
- Страховые запасы.
- Борьба с уровнем сервиса поставщиков.

БОНУС: использование обученных lightGBM-моделей для оценки эластичности спроса на товары по цене планирования маркетинговых акций и эффекта от них. Разные виды функций зависимости спроса от цены для разных типов товаров и многое другое получили как "побочный" эффект от основной задачи.
🔥огонь 1
👨‍🎓полезно
😴скучно
Читать полностью
👆 короче насовали Филу по самое немогу 🙈🙈🙈 За что ж вы его так? Дельные вещи вполне говорит в принципе, между прочим, в некоторых местах!
https://t.me/ctorecords/1479
🔥насовали 16
👨‍🎓зря 2
Марат Ижанов тут обратил моё внимание на статью "Не нанимайте крутых программистов...". Мне не очень импонируют мысли в этой статье, но возможно автор прав?
Опрос
  • Да, прав без "б"! Реально тему базарит!
  • Автор в некоторых моментах заблуждается, но в целом прав.
  • Лажа!
117 голосов