Тогда ваше письмо вообще нерелевантно, а скорее реле-ватно.
1. У вас был неструктурированный опыт разработки на С++ (небось еще 98 стандарт), вместе с тем азы асбтрактного мышления заложены были.
2. У вас был опыт разработки. Разработки вообще, по мне так, разработка платы, от разработки ПО отличается лишь инструментами. А мышление работает там и там одинаковое.
А тут вопрос, правильно ли я понял, что С++ вы променяли на интерпретируемый пайтон ? На базе каких DSP/FPGA ваш ГИИ делал РЛС) Отечественного производства ?
Я променял нечто проектное в т.ч. с разработкой на плюсах на Машинное обучение и анализ данных. И да, в качестве основных инструментов там SQL и питонищще. Поэтому да, база в виде опыта разработки безусловно была. Но языки это лишь инструменты. В ML основное - много математики. Очень своеобразно повёрнутой. В радиолокации же основное - ТОЭ, антенно-фидерные устройства, распространение радиоволн и прочее из физики, достаточно специфичное. И вот эта физика, которая была всё-таки основой деятельности, на рынке труда очень мало кому нужна. В отличие от продуктовой аналитики, которая сейчас нужна всем и в большом количестве.
В общем, разработка и там, и там это всего лишь инструмент. При этом образ мысли и основные навыки принципиально разные.
Про наименования DSP и FPGA я на всякий случай отвечать не буду, т.к. не уверен, что это хоть сколько-нибудь открытая информация. Прошу отнестись с пониманием. Но я в любом случае писал не под них, я писал под полноценную машину, более-менее схожую с настольным ПК.
в радиолокации основное это ЦОС и да распространение радиоволн. Оно же в связи, все эти ваши 5G и прочие 802.11, так что рынок широк.
> Про наименования DSP и FPGA я на всякий случай отвечать не буду, т.к. не уверен, что это хоть сколько-нибудь открытая информация.
Это был тот самый контрольный вопрос, после которого мне уже все ясно. Будьте здоровы, очень надеюсь, что вы не в команде Я.Такси и Я.Маркет.
P.S. Уж поясню, в РЛС, как мне с дивана видно, машинное обучение в классификации отраженных сигналов. Вполне физически очевидно, что отражение от скажем F16 и от F35 различное. И можно обучить РЛС различать цели и т.д. Видимо ваше НИИ было таким днищенским, клепающим изделия советской разработки, оттого и получали там программисты копейки, и был подобный описанному вами бардак.
Подобные задачи прекрасно решаются аналитически. Тут нет ни одной причины применять ML. Думаете, я не пробовал? Пробовал. Ни одного преимущества, одни недостатки.
В частности, военные всегда в случае какого-либо ложного срабатывания задают два вопроса: - почему это произошло? - как исключить повторение подобного в будущем? И на эти два вопроса они хотят слышать два очень конкретных и очень понятных ответа. Из этих ответов должно явно следовать, что да, такого после указанных доработок больше не повторится. И ответы типа мы дообучим модель на вот таких данных, добавим туда вот таких признаков - для них это вообще не убедительно. В отличие от аналитических алгоритмов, где всё куда более явно.
В общем ML оборонку тяжело прорастает. И я не уверен, что это плохо.
UPD. По крайней мере в ту область оборонки, в которой работал я. Беспилотники то прекрасно летают, боевые роботы катаются, там с этим по-лучше лучше, КМК.
Reply
Reply
Reply
Ростех, например. При этом собствено DSPшникам вакансии они не открывают, думаю там как раз 250. Оттуда хер переманишь, ЕВПОЧЯ
Reply
Reply
1. У вас был неструктурированный опыт разработки на С++ (небось еще 98 стандарт), вместе с тем азы асбтрактного мышления заложены были.
2. У вас был опыт разработки. Разработки вообще, по мне так, разработка платы, от разработки ПО отличается лишь инструментами. А мышление работает там и там одинаковое.
А тут вопрос, правильно ли я понял, что С++ вы променяли на интерпретируемый пайтон ? На базе каких DSP/FPGA ваш ГИИ делал РЛС) Отечественного производства ?
Reply
И вот эта физика, которая была всё-таки основой деятельности, на рынке труда очень мало кому нужна. В отличие от продуктовой аналитики, которая сейчас нужна всем и в большом количестве.
В общем, разработка и там, и там это всего лишь инструмент. При этом образ мысли и основные навыки принципиально разные.
Про наименования DSP и FPGA я на всякий случай отвечать не буду, т.к. не уверен, что это хоть сколько-нибудь открытая информация. Прошу отнестись с пониманием.
Но я в любом случае писал не под них, я писал под полноценную машину, более-менее схожую с настольным ПК.
Reply
Оно же в связи, все эти ваши 5G и прочие 802.11, так что рынок широк.
> Про наименования DSP и FPGA я на всякий случай отвечать не буду, т.к. не уверен, что это хоть сколько-нибудь открытая информация.
Это был тот самый контрольный вопрос, после которого мне уже все ясно. Будьте здоровы, очень надеюсь, что вы не в команде Я.Такси и Я.Маркет.
P.S. Уж поясню, в РЛС, как мне с дивана видно, машинное обучение в классификации отраженных сигналов. Вполне физически очевидно, что отражение от скажем F16 и от F35 различное. И можно обучить РЛС различать цели и т.д. Видимо ваше НИИ было таким днищенским, клепающим изделия советской разработки, оттого и получали там программисты копейки, и был подобный описанному вами бардак.
Reply
В частности, военные всегда в случае какого-либо ложного срабатывания задают два вопроса:
- почему это произошло?
- как исключить повторение подобного в будущем?
И на эти два вопроса они хотят слышать два очень конкретных и очень понятных ответа. Из этих ответов должно явно следовать, что да, такого после указанных доработок больше не повторится. И ответы типа мы дообучим модель на вот таких данных, добавим туда вот таких признаков - для них это вообще не убедительно. В отличие от аналитических алгоритмов, где всё куда более явно.
В общем ML оборонку тяжело прорастает. И я не уверен, что это плохо.
UPD. По крайней мере в ту область оборонки, в которой работал я. Беспилотники то прекрасно летают, боевые роботы катаются, там с этим по-лучше лучше, КМК.
Reply
Reply
Reply
Reply
Leave a comment