Как оценивать компетенции руководителей, чтобы это помогало бизнесу, а не гладило эго
Когда меня зовут «оценить топ-команду», почти всегда слышу одинаковое вступление:«Мы своих руководителей и так знаем, работаем вместе по 5–10 лет».Это правда. Знают биографию, стиль общения, историю конфликтов. Но обычно не знают внятно сформулированного ответа на три вопроса:Как именно эти люди принимают решения?Где их поведенческие паттерны усиливают систему, а где создают риски?Что случится с бизнесом, если кого-то из них убрать или сменить роль?
Суперкомпьютер размером с ладонь: Tiiny AI показала Pocket Lab из Книги рекордов Гиннесса
Компания Tiiny AI представила
35 удачных UX-решений для интернет-магазинов электроники
Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.Если хотите быть в курсе трендов в UX/UI- дизайне, подписывайтесь на наш Telegram-канал. Мы запустили новую рубрику, где разбираем свежие направления в дизайне вместе с экспертами из крупных брендов и дизайн-тусовки.В этой статье мы проанализировали 11 интернет-магазинов электроники и техники, которые выделяются продуманным пользовательским опытом:
Полное руководство по Docker для ML-инженеров
Из этой статьи вы узнаете о том, как с помощью Docker упаковать, запустить и развернуть в продакшне полноценный ML-сервис для выдачи прогнозов. Мы рассмотрим все основные действия, необходимые для решения этих задач — от обучения модели до предоставления доступа к ней посредством API и до её распространения в виде образа контейнера.
Деплой ML-моделей: что от вас реально ждут на работе
Новички часто не понимают, что именно считается деплоем ML-модели и насколько глубоко в этом нужно разбираться. Ниже я покажу, как деплой выглядит на практике, насколько он важен для начинающего ML-инженера и с какими технологиями имеет смысл познакомиться в первую очередь.Деплой ML-модели — это момент, когда обученная модель становится частью продукта. Модель перестаёт жить в ноутбуке и начинает работать в бизнес-логике: её можно вызывать из других сервисов и систем.В вакансиях ML-инженеров часто упоминают десятки технологий, связанных с деплоем: Docker, Kubernetes, CI/CD и другие.
VR без укачиваний, или Как оптимизировать Unity-проекты, чтобы игроки не снимали шлем через 5 минут
Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте». Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.
Как мы учили поиск понимать контекст: практическое руководство Купера для маркетплейсов
Когда слов недостаточно, поможет семантический поиск на ElasticsearchВ IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все рассказывают про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.
