Ищу людей в команду
Мы хайрим (Python backend, QA automation, Android) и релоцируем (Польша, Кипр, и может быть ещё куда-то).
Делаем платформу для обработки платежей для стартапов Palta (включая Flo, в будущем). То есть много сложной работы с повышенными требованиями к качеству.
Попутно надо будет писать RFC (Requests For Comments), тесты (много), ревьювить код и, путём культурных дискуссий, передавать свои знания коллегам.
Пару месяцев как начали. Работаем удалённо. Ищем сеньоров и выше.
Технологии: AWS, Lambda, Aurora (PostgreSQL), последний поддерживаемый облаками Python.
Работать надо будет со мной в команде, со всеми плюсами и минусами этого :-DDD
Также, пока не ищем, но, надеюсь, будем: сильного фронтендера, технического-писателя-специалиста-по-dev-relations.
Ссылки с вакансиями:
https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4467423004 https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4383116004 https://boards.greenhouse.io/paltaltd/jobs/4459360004
Если нужны подробности, пишите в личку или в комментарии.
Если будете общаться с нашими рекрутёрами, упомяните где увидели вакансии :-)
Почему мне не нравится Rust
Во второй раз перелистал документацию Rust, прошлый заход случился лет 5 назад.
Думал, что-нибудь изменится в моём восприятии этого языка, но нет. Как и в прошлый раз, начинается всё хорошо — норм язык, а потом он начинает нравиться всё меньше и меньше.
И похоже я понял, что меня в нём задевает.
Просто о связи линейной алгебры и нейронных сетей
Нашёл серию статей с детальным рассказом о принципах работы нейронных сетей. Начиная от векторного произведения, через матрицы к персептрону и нейронам, Понятно, доступно и последовательно — без скачков через куски теории. С примерами на Python.
- Linear Algebra
- Inner Product Spaces
- The Perceptron, and All the Things it Can’t Perceive
- Neural Networks and the Backpropagation Algorithm
Остальной блог тоже интересен. У автора много вводных статей на математические и программистские темы.
Нельзя просто так взять и запустить Deep Learning
Продолжаю разбираться с Deep Learning.
Решил попробовать его на практике: сам придумал лабу, сам сделал, сам себя похвалил.
Целью было построить простейшую, но более-менее полную цепочку обучения модели с помощью Keras+TensorFlow и запустить её на своей машине.
Публикую notebook с выполненной лабой, комментариями о базовых штуках, костылях и нюансах. Надеюсь, будет полезна новичкам. Может быть меня даже поругает кто-нибудь из опытных датасаентистов.
А в этом посте покритикую инфраструктуру всего этого.
Миграции backend на практике
В теории с миграциями всё сложно. Но на практике надо с ними работать. Или совсем отказаться от них. Посмотрим какие рабочие варианты существуют.
В основном я пишу на Python, использую реляционные БД, поэтому и инструменты буду смотреть с ориентировкой на эти технологии. Конечно, только open source. На полноту обзора не претендую.
Если я упустил какой-то софт или описал его с ошибками — пишите в комментариях или в личку — исправлю. В конце концов, досконально изучить документацию всех утилит я не пытался — это потребовало бы слишком много времени.