MargulanSeissembai
😁😆😁 Если вы не сформулируете собственное «хочу», то всегда будете выполнять чужое.
telegramMargulanSeissembai
Сообщений: 5 с 2026 года
MargulanSeissembai
А тем временем роботы все умнее и умнее, способнее и способнее. #недавнее
MargulanSeissembai
«Зачем вы занимаетесь вайбкодингом? У вас же много денег»😁 Эти слова в последнее время я слышу очень часто. Вопрос не в деньгах, вопрос в вызовах. Если человек постоянно не ставит вызовы сам себе, он деградирует. Я этого не хочу, я хочу сохранять нейропластичность своего мозга, хочу продолжать размышлять, создавать что-то новое. Именно поэтому я ударился в вайбкодинг. Благодаря тому, что я создал несколько сайтов, приложений, персональных ботов, я пришел к пониманию того, что теперь могу попробовать создать AI-First компанию без сотрудников. #недавнее
MargulanSeissembai
Друзья, сегодня я хочу показать вам кемпинговую лампу, которая стала частью моих путешествий. Тестировал её 3 месяца и на Алтае, и на Балхаше, и в повседневной жизни. Этот продукт я создавал для себя и своего окружения. Для тех, кто любит активный образ жизни так же, как и я. Поэтому коллекция вышла лимитированной. Приобрести можно на https://www.hinoko.kz.
MargulanSeissembai
Друзья, я в поиске** инженерных команд для создания детерминированной мультиагентной системы (MAS).** Я строю компанию нового типа – AI-first, где все бизнес-процессы переводятся на воркфлоу и агентов. Я ищу архитекторов систем и Python-разработчиков, способных упорядочить работу LLM и встроить их в жесткий, предсказуемый программный каркас.__ ____ __ Требования: • Команды или соло-специалисты уровня Senior+. • Строгое управление состояниями через LangGraph (State Machines). Никакого свободного планирования (Reasoning) без кодовых ограничений. • Python 3.11+, асинхронность, обязательная валидация через Pydantic (Strict Mode). • Гибридное использование (GPT-4o mini, Claude Haiku, Llama 3/4 через vLLM) с логикой переключения в зависимости от сложности задачи.__ ____ __** **Обязателен опыт работы с: • Графовыми БД (Neo4j / FalkorDB): Для хранения структуры сущностей, правил и связей (Knowledge Graph). • Векторными БД (Milvus / Qdrant): Для семантического поиска. • Hybrid Search: Алгоритмы извлечения контекста, сочетающие граф и вектор, реализованные на уровне кода, а не промпта. ______ __ Ключевые задачи: • Обеспечить полный трейсинг каждого шага системы (LangSmith / Arize Phoenix). • Разработать инфраструктуру для сбора ошибок и автоматического улучшения системы (Feedback Loop). ______ __ Формат отклика: Опишите ваш подход к реализации Knowledge Graph в связке с LangGraph. Приложите примеры архитектурных схем ваших прошлых проектов, где детерминированность была приоритетом. Если ваш стек отличается от описанного, пожалуйста обоснуйте выбор. Откликнуться можно по номеру: +7 707 111 00 11 - Асет