Библиотека задач по Go | тесты, код, задания

🐸Библиотека задач по Go

🐸Библиотека задач по Go

Раньше: многоэтапные собеседования и тестовые Сейчас: возможность получить оффер за один день! Сбер зовёт Go-разработчиков на One Day Offer — он пройдёт 21 июня в онлайн-формате. Команда ищет будущих коллег в рекламную платформу SberAds сразу в несколько продуктов: — Медийная реклама — Performance Ads — Инструменты разработки — RTS Регистрируйтесь на One Day Offer и будьте готовы к карьерным изменениям и работой над действительно масштабными задачами!

😱 Завтра цена на курс «AI-агенты для DS» вырастет Пока вы думаете — другие уже покупают. Что вы теряете, откладывая решение? Как минимум — 10 000 рублей, именно столько вы переплатите завтра. Как максимум — шанс войти в топ-1% дата-сайентистов, которые умеют строить AI-агенты. 🎓 Чему вы научитесь на курсе: — адаптировать LLM под разные предметные области и данные — собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества — строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой Решение за вами. 👉 Купить курс по старой цене

🏃‍♀️ 1 день до конца спец предложения Успей впрыгнуть на курс «AI-агенты для DS» до завтрашнего повышения цены: 59.000 р. вместо 69.000 р. 🎙 Наш спикер — Никита Зелинский, Chief Data Scientist МТС, в своем канале рассказывает о RAG:

Про RAG слышали все — это уже два года самый массовый способ применения LLM в проде для бизнеса. Это значит, что точность и надёжность такого решения достаточно предсказуемы для того, чтобы исключить человека из процесса аппрува выдачи LLM, а связка «локально развернутая LLM + RAG над корпоративными документами» обеспечивает достаточную конфиденциальность, чтобы снять тревожность «что наши данные попадут в OpenAI». Эта история настолько популярна, что на рынке есть готовые RAG-решения, а даже «маленькие» опенсорс-модели (до 5B) уже обзавелись своей RAG-ареной: 👉 https://huggingface.co/spaces/aizip-dev/SLM-RAG-Arena

Во время обучения на курсе «AI-агенты для DS» научим собирать автономные системы под реальные бизнес-задачи. На прошлой неделе мы рассказали о первом занятии. ➡️ вот что ждет слушателей курса на втором: — Собираем свой RAG-пайплайн на своих данных — Обсуждаем, почему качество такой системы нельзя измерять «на глаз» — Разбираем схему LLM as a Judge и как подготовить для неё датасет — Что такое guardrails и как они спасают от бреда — Что делать, когда LLM не знает ответа — Смотрим на агентский RAG и обсуждаем, можно ли использовать RAG как память агента Если пропустили первое занятие, то вот ссылочка ❗️До повышения цены остался последний день — бронируйте место сейчас

😡 А вас тоже бесят облачные сервисы? Согласитесь, статус отношений с облаками — все сложно. Но что, если можно изменить правила игры? Мы готовим нечто особенное в мире облачных технологий, но сначала хотим услышать правду от тех, кто реально работает с облаками каждый день. ❓Что мы хотим узнать: — Для чего вы реально используете облако? — Чего катастрофически не хватает прямо сейчас? — Что бесит больше всего? (можно материться) — Как выбираете провайдера — по цене или по любви? — и тому подобное По результатам опроса мы подготовим исследование без маркетингового мусора и вы узнаете, как обстоят дела у коллег. ⚡️Время на опрос: меньше, чем на кофе-брейк. Жмите → https://clc.to/nboYDA