Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Santiago
Informatyk. Uczę zaawansowanych AI/ML Engineering na https://t.co/THCAAZcBMu. YouTube: https://t.co/pROi08OZYJ
Konsultowałem dla ponad 100 firm w ciągu ostatnich 3 lat, a oto niektóre z moich osobistych ulubionych rekomendacji:
(Naprawdę zdziwiłbyś się, jak wielu programistów poza internetową bańką potrzebuje pomocy.)
1. Niektóre zespoły nie używają żadnego systemu wersjonowania kodu. Wiem, że to trudne do uwierzenia, ale mam świadków. Szczerze mówiąc, to nie jest powszechne, ale widziałem to na własne oczy.
2. Kultura testowania jest rzadka. Łatwym sposobem na poprawę tego, co robi zespół, jest nauczenie ich, jak pisać zautomatyzowane testy jednostkowe i integracyjne.
3. Arkusze kalkulacyjne to najpopularniejsze rozwiązanie, jakie widziałem w terenie. Na przykład, jedną z moich najczęstszych rekomendacji jest użycie MLFlow do śledzenia eksperymentów i wersjonowania modeli.
4. Większość zespołów zawsze chce wdrożyć technicznie poprawne rozwiązanie dla problemu. Nauczyłem się bardzo dobrze identyfikować rozwiązania, które spełniają znacznie więcej ograniczeń (takich jak budżet, harmonogram, umiejętności zespołu, postrzeganie itp.). Nazywam to "ramowaniem problemu" i jest to ogromna pomoc dla firm.
5. Zawsze polecam kontenery deweloperskie tym zespołom, w których każda osoba używa innego systemu operacyjnego i ma problemy z konfiguracją i przenośnością.
6. Spróbuj skalować aplikację, nie poświęcając czasu na obserwowalność i śledzenie. Najczęściej jest to tak proste, jak rejestrowanie odpowiednich informacji. Czasami możesz poświęcić czas na skonfigurowanie odpowiednich narzędzi do bardziej zaawansowanej obserwowalności.
7. W systemach uczenia maszynowego (90% projektów, z którymi się zajmuję) monitorowanie zawsze jest myśleniem wtórnym. Nauczyłem się całkiem dobrze pomagać zespołom w integracji z Evidently AI.
8. Spędzam mnóstwo czasu, pomagając zespołom budować end-to-end, powtarzalne i automatyzowalne przepływy pracy z miejscami do wypełnienia, które mogą uzupełnić później. Na przykład, budując pipeline treningowy, który zaczyna się od przetwarzania danych i kończy na wdrożeniu modelu.
Wiele różnych praktyk zawsze pojawia się w różnych zespołach:
• Jak wdrożyć CI/CD
• Jak wersjonować zbiory danych
• Jak wiedzieć, co oznacza "zrobione"
• Jak prawidłowo zarządzać sekretami
• Jak zarządzać ustawieniami konfiguracyjnymi
• Jak konfigurować logi
• Jak testować w produkcji (testy a/b, wdrożenia w cieniu itp.)
• ...
Ludzie pracujący dla dużych firm technologicznych są lata świetlne przed wszystkimi innymi, ale rynek tej wiedzy poza dużymi technologiami jest ogromny.
1,83K
Spotkałem faceta, który zarabia siedem cyfr rocznie, robiąc to w kółko:
• Dołącza do zespołu deweloperskiego na tydzień
• Identyfikuje 3 - 5 potencjalnych usprawnień w ich procesie
• Pisze krótki, konkretny wniosek dla każdego usprawnienia
• Opcjonalnie, pomaga zespołowi w ich wdrożeniu
• Dokumentuje wyniki
• Odchodzi
Ma to opanowane niemal do perfekcji: to powtarzalny proces z kilkoma "stałymi" rekomendacjami, które prawie każdy mógłby wykorzystać.
C-Suite go uwielbia. Zespoły go uwielbiają.
Będziesz się nudzić na śmierć, jeśli usłyszysz o jego codziennych obowiązkach, ale on to uwielbia.
680
Najlepsze
Ranking
Ulubione
