Ищу работу: CTO, Tech/Team Lead, R&D

Обновлено 5 ноября.

Работу нашёл. Пост оставляю для истории.

15 лет в разработке ПО, 13 — в геймдеве, 9 — в топ геймдев компаниях.

Специализируюсь на решении нетипичных задач, наведении порядка, разработке backend.

Не привязан к технологиям, легко переключаюсь на выгодные для текущего проекта.

Резюме: ru, [en](absolute:/en/cv}.

Рассматриваю позиции CTO, Tech/Team Lead или R&D разработчика.

Не рассматриваю:

1. аутсорс, аутстаф — совсем-совсем;
2. криптопроекты, ориентированные на продажу токенов на хайпе;
3. низкоуровневый линукс и всё, близкое к железу;
4. работу, заточеную на обеспечение security;
5. работу, заточеную на сложную графику;
6. работу, сконцентрированную на devops, настройке инфраструктуры, etc.

Отвожу время на поиск до начала ноября. То есть принять офер смогу только в начале ноября.

Рассматриваю только продуктовые компании.

Важно наличие бонусов / опционов / процентов от прибыли с чёткими критериями их получения. Если такого нет, то буду рассчитывать на прямую компенсацию в зарплате.

Планирую уезжать на запад. Поэтому либо релокация в течение года, либо возможность удалённой работы.

P.S. Из всего могут быть исключения, но для каждого исключения нужен повод.

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее

Ссылки на курсы по Machine Learning & Deep Learning

Перед началом разбирательства с темой собрал для себя список курсов, которые могут быть интересны.

Публикую, чтобы не пропадал зря.

Только ссылки. Свои комментарии вырезал — в исходном виде они никому кроме меня не помогут :-)

Далее

Заметки о резюме в геймдеве

На gamedev.ru пользователь AlexeyLarin создал тему с интересными вопросами о резюме программиста в геймдеве. Я ответил на форуме, а тут приведу развёрнутые версии ответов.

Далее

Жизнь и работа с моделями

Продолжение жизни и работы с ошибками — обсудим штуки на уровень выше.

Эссе получилось большим, но точно найдутся упущенные моменты. Если я что-то забыл — пишите. Буду благодарен и за более интересные примеры.

Итак. Давайте подумаем, как мы предсказываем будущее всякое.

Предсказаниями мы занимаемся постоянно — это буквально суть нашего существования:

• Переходя из комнаты в комнату мы знаем предполагаем, что мебель будет расставлена аналогично прошлому посещению.
• В холодильнике мы ожидаем увидеть еду, которая, по нашему прогнозу, утолит голод.
• Мы ожидаем, что участники дорожного движения будут вести себя в рамках общеизвестных правил. Если машина даёт сигнал поворота, мы прогнозируем, что она повернёт.

Это примеры «гарантированных» предсказаний, но даже они могут не исполнится:

• Мебель в комнате могла быть переставлена во время нашего отсутствия. В некоторых случаях самой комнаты может уже не быть.
• Супруг мог подъесть оставшуюся еду или та могла испортиться.
• Водитель мог включить поворотник из-за ошибки, а может он просто человек такой.

Фактически, мы никогда не знаем актуальное состояние мира вокруг нас:

• Не воспринимаем весь спектр информации об окружении, например, не видим в инфракрасном свете.
• Сигналы до органов восприятия и от них до мозга передаются не мгновенно.
• Мозг тоже работает не мгновенно.

Мы даже не обладаем всей информацией о прошедших событиях.

Поэтому.

Каждое наше решение и действие основывается на предположениях о прошлом, настоящем и будущем.

Штуки, которыми мы создаём предсказания, называются моделями.

Далее