Codu - лампова IT спільнота

Ловіть добірку ресурсів з MLOps Корисні матеріали для тих, хто хоче розібратися, як ML-моделі перетворюють на production-рішення </Codu>

Відчуваєте, що AI поступово "відбирає" вашу інженерну експертизу? Все більше Middle та Senior Engineers говорять про одну проблему: замість того, щоб проєктувати складні системи, вони дедалі частіше лише інтегрують готові AI-інструменти. Через це виникає відчуття, що професійно стоїш на місці. Саме для таких інженерів Neoversity запускає першу в Україні master-level програму Engineering of Autonomous AI Systems. Це не курс про промпти чи використання ChatGPT. Це навчання про те, як проєктувати AI-системи, які самостійно планують, приймають рішення та взаємодіють між собою. За 18 місяців ви опануєте:

— Advanced RAG та Vector Databases; — Multi-Agent Systems; — AI Security та Red Teaming; — MLOps для AI; — AI Governance; — ML System Design; — Harness Engineering; — Control Patterns та архітектуру Autonomous AI Systems.

✔️ Bridge Course для входу в програму ✔️ 9 дисциплін + Capstone ✔️ Онлайн українською ✔️ Для Middle та Senior Engineers ✔️ Міжнародний диплом магістра Якщо відчуваєте, що настав час перейти від використання AI до проєктування AI — ця програма саме для вас. https://cutt.ly/syuyKf52

Шпаргалка по API та SDK: API (Application Programming Interface) — інтерфейс для взаємодії між застосунками через запити та відповіді, HTTP-методи (GET, POST, PUT, DELETE) — визначають тип операції, Endpoint — URL-адреса API, Query Parameters — параметри запиту, Status Code — код результату (200, 404, 500 тощо), Response Body — дані у форматі JSON або XML. SDK (Software Development Kit) — набір інструментів для розробки застосунків, що включає бібліотеки, API, документацію та готові компоненти, спрощуючи інтеграцію сервісів і прискорюючи розробку </Codu>

Нескінченний цикл делегування @itmemeua

🚀 Зараз AI допомагає не лише програмістам. Маркетинг, продажі, контент, операційка — автоматизувати можна майже все. Корисний безкоштовний інтенсив для тих, хто хоче розібратися на практиці 👇 https://i.goit.global/1aArx

Великі компанії виступили на підтримку відкритих AI-моделей NVIDIA, Microsoft, Mozilla, Linux Foundation та інші компанії й організації підписали відкритий лист на підтримку моделей із відкритими вагами Автори наголошують, що відкритість AI є ключовою умовою для розвитку конкуренції, зниження витрат, зменшення залежності від кількох великих компаній і підвищення безпеки Окремо підкреслюється, що дистиляція — використання відповідей однієї моделі для навчання іншої — є поширеною та легітимною практикою, яку не варто автоматично вважати крадіжкою </Codu>

Хто загубив вайбкод із SaaS-проєкту? </Codu>

Втомився від постійних відмов від рекрутерів за тиждень та стіни HR-фільтрів? Хакни систему найму через термінал на UA SKILLS! Відкрито реєстрацію на новий інженерний турнір для тих, хто хоче показати чистий код техлідам напряму. Поріг входу знижено, перевірка якості - сувора, бюджет - солідний. 🚀 Що забираєш: $1 000 чистого кешу (призовий фонд $5000 ділять 5 переможців порівну). Прямий квиток у потужне ком'юніті інженерів, де сидять твої майбутні ментори та техліди. Гарантований розбір та фідбек по твоєму коду від сеньйорів.

Минулі топ-5 призерів - тобі не конкуренти, поле бою вільне.

ТЗ дізнаєшся після реєстрації. Менше слів - більше коду. Час пішов: 👉 ЗАЛЕТІТИ НА ТУРНІР

Kubernetes — публічна версія ідей, на яких Google побудувала власну інфраструктуру Компанія відкрила Kubernetes, але код своєї внутрішньої системи керування дата-центрами так і не опублікувала Ця система називається Borg. Її почали розробляти ще на початку 2000-х для запуску Search, Gmail, YouTube та інших сервісів Google. Borg розподіляє задачі між серверами й керує дата-центрами як єдиним пулом ресурсів Kubernetes, представлений у 2014 році, успадкував багато ідей Borg: декларативне керування, планування контейнерів, автоматичне відновлення та масштабування У 2015 році Google опублікувала наукову статтю з описом архітектури Borg. Принципи роботи та схеми стали публічними, але вихідний код досі залишається закритим У результаті вся індустрія будує інфраструктуру на Kubernetes, тоді як Google продовжує використовувати власну внутрішню систему Найкращі внутрішні інструменти далеко не завжди виходять за межі компаній, які їх створили </Codu>

Цей vault додає AI-агентам довготривалу пам'ять Інструмент забезпечує persistent memory, семантичний пошук і автоматичне відстеження робочих задач для Claude Code, Codex і Gemini Усі рішення, результати роботи та матеріали рев'ю автоматично зберігаються в Obsidian Vault, щоб AI-агенти могли використовувати накопичений контекст у наступних сесіях </Codu>

Щиро переймаються @itmemeua

Шпаргалка по Data Structures для економії пам'яті: Bloom Filter — швидка перевірка належності елемента до множини без зберігання всіх даних, HyperLogLog — оцінка кількості унікальних елементів із мінімальним використанням пам'яті, Cuckoo Filter — перевірка наявності елементів із підтримкою видалення та нижчим рівнем хибнопозитивних результатів, MinHash — оцінка схожості між наборами даних без повного порівняння, Skip List — ефективна структура для швидкого пошуку, вставки та видалення елементів у відсортованих даних, Count-Min Sketch — компактний підрахунок частоти елементів у великих потоках даних </Codu>

⚠️ 5 ознак слабкого тестування у команді Проблеми в QA-процесі не завжди видно одразу. Але є сигнали, які майже завжди означають, що тестування у команді працює слабко. 1. Баги постійно “тікають” у production: Якщо критичні проблеми регулярно знаходять користувачі, а не QA — це вже системна проблема, а не випадковість. 2. Тестують тільки happy path: Усе перевіряється лише “в ідеальних умовах”, без: * edge-cases * повільної мережі * кількох вкладок * нестандартних дій користувача 3. Ніхто не довіряє автотестам: Flaky-тести, випадкові падіння, червоні pipeline-и “це нормально” — automation перестає приносити користь. 4. Немає regression перед релізом: Команда перевіряє тільки нову фічу й забуває, що зміни могли зламати стару логіку. 5. QA дізнається про зміни останнім: Якщо тестувальник не розуміє бізнес-логіку, архітектуру або нові фічі до релізу — ризик багів різко росте. 6. У команді немає культури якості: QA стає “людиною, яка просто шукає баги”, а не частиною процесу створення стабільного продукту. Висновок: Слабке тестування — це не тільки про QA. Це проблема процесів, комунікації та ставлення команди до якості продукту загалом. Комора тестувальника

‼️Безкоштовно спробуйте AI-професію за 3 дні! Перейти в нову сферу складно: багато інформації, незрозуміло з чого почати, важко оцінити свої сили. 🤖AI-напрям зараз один із найперспективніших — і водночас доступний навіть без технічного бекграунду. Тому ми запрошуємо вас на 3х денний інтенсив "АІ-автоматизація без програмування"

⏺День1: Розберешся, хто такий AI-автоматизатор і за що йому платять. Почнеш створювати власного AI-асистента в n8n. ⏺День2: Завершиш налаштування AI-асистента та протестуєш його в реальних сценаріях. ⏺День3: Навчитесь монетизувати та розвивати отриманні навички

🎁 Бонус за реєстрацію: Гайд "Як інтегрувати АІ у своє життя" Скоріш реєструйся та безкоштовно спробуй себе у ролі АІ-фахівця https://i.goit.global/1aArx

Візуалізуємо код різними мовами Корисний сервіс для покрокової візуалізації виконання коду, який допомагає зрозуміти, як працює програма та швидше знаходити помилки

Підтримує: • покроковий візуальний дебагер • AI-репетитора для пояснення коду • Python, Java, C, C++, JavaScript та інші популярні мови програмування

</Codu>

Усі кажуть: «Знайди роботу з досвідом». Але ніхто не каже: «Де взяти досвід, якщо HR не пускає тебе далі автоматичного листа відмови». UA SKILLS - це твій легальний чит-код та соціальний ліфт, який дозволяє обійти бюрократію найму. Тут твій код потрапляє відразу на стіл до техлідів та сеньйорів, оминаючи стіну нескінченних HR-фільтрів. Ми відкрили реєстрацію на новий інженерний турнір. Поріг входження цього разу знижено, завдання доступне, але аудит коду від журі буде максимально жорстким. Що на кону: 💰 Призовий фонд $5 000: Буде рівно 5 абсолютних переможців. Без жодних відсотків чи плутаних схем — кожен з п'яти забирає по $1 000 чистого кешу. ⚡️ Вхід у закрите ком'юніті: Ти потрапляєш у середовище інженерів, які реально шарять. Це твій шанс знайти ментора, зібрати команду або захантити контакти тих, на кого хочеться рівнятися. 🛠 Технічний аудит: Повний розбір твоїх помилок та фідбек від сеньйорів отримає абсолютно кожен учасник конкурсу.

Призери минулого сезону цього разу відпочивають на лаві глядачів, тож шанси на топ вільні як ніколи.

Часу обмаль, хакни систему найму: 👉 ПОСИЛАННЯ НА РЕЄСТРАЦІЮ

Здається, Claude час на ребрендинг </Codu>