📊 Как работают рекомендательные алгоритмы

На схеме выше — классическая архитектура рекомендательной системы в соцсетях. Именно так ваш фид наполняется постами, видео и мемами. Разберём, как это устроено.

➡️ Prediction pipeline — «мозг» рекомендаций

▪️ Retrieval service — быстро отбирает кандидатов из всех возможных постов (например, 1000 из миллиона).

▪️ Ranking service — сортирует эти посты с помощью ML-модели: кто больше подходит именно вам.

▪️ Re-ranking service — может вмешаться для исправления скучных подборок: добавит разнообразия, новизны, соблюдёт правила платформы.

Итог: на выходе вы получаете топ-k постов, которые с большей вероятностью зацепят.

⭐ Data preparation pipeline — топливо для модели

▪️ Data store — логирует всё: клики, просмотры, лайки.

▪️ Batch/Online feature computation — превращает данные в признаки: активность, темы, тип контента.

▪️ Feature store — хранилище этих признаков, из которого черпает ML-модель при ранжировании.

⚡️ Всё работает в реальном времени, обновляется каждую секунду. Без этой инфраструктуры не было бы «Рекомендовано».

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

💻🧩 Когда HR требует LeetCode Hard: почему компании стреляют себе в ногу

Когда твоя компания не Google, но хочет отбирать кандидатов как Google — получается дорогой фейл и текучка талантов. Разбираемся в трендах IT-рекрутинга, которые выглядят как выстрел в ногу.

➡️ Читать статью

🐸 Библиотека программиста

🎥 YouTube-каналы для тех, кто только входит в IT

Если вы не программист, но хотите разобраться, как работает цифровой мир — вот с чего стоит начать 👇

🟢 Computerphile
— Простым языком о сложных вещах
— Что такое IP-адрес, HTTPS, хеш-функции
— Объяснения от профессоров и практиков
— Много видео про безопасность и сети

🟢 TechWorld with Nana
— Визуализация DevOps-практик
— Что такое Docker, Kubernetes, CI/CD
— Канал спасёт, если путаетесь в терминах

🟢 Fireship
— Быстрые обзоры технологий по 100 секунд
— IT-инфографика на стероидах
— Подойдёт, если хочется быстро вникнуть в тему

🟢 CS Dojo
— Алгоритмы и основы кода
— Чёткие объяснения для начинающих
— Поддержка мотивации и карьеры в IT

🔵 Собрали полезные материалы для старта в целый курс → «Основы IT для непрограммистов»

А какие каналы смотрите вы?
Пишите в комментариях 👇

Proglib Academy #буст

💵💻🌍 Как пройти путь от резюме до оффера

Работа на международном рынке — это не только доход в валюте, но и ценный опыт, развитие и конкурентоспособность. Однако ее поиск требует подготовки.

В первой части мы разобрали:

🔘 Какие перспективы открывает валютная удаленка

🔘С какими сложностями можно столкнуться

🔘Как выбрать направление и подготовиться к выходу на международный рынок

Теперь настало время погрузиться в следующий этап 🔜

В этой части мы разберем:

➡️ Где искать вакансии на валютную удаленку: лучшие платформы и сервисы

➡️ Как составить резюме, которое заметят зарубежные рекрутеры

➡️ На что обращать внимание при выборе вакансии, чтобы избежать подводных камней

➡️ Как правильно выстроить процесс собеседования и успешно пройти все этапы

Если вы хотите работать в международной компании и получать оплату в долларах или евро, но не знаете, как пробиться на этот рынок — этот материал для вас 💡

🧐 Что нужно джуну на Python в 2025

Вакансия: Junior Python Developer
Формат: удалёнка, без опыта, график свободный
Компания: Tech Horizon — пилят веб-приложения и автоматизации под клиента

⭐ Вот на что реально смотрят:

➡️ Базовый Python
Никакой rocket science. Если знаете синтаксис, умеете писать функции и классы — уже окей. Главное — уверенно разбираться в основах.

➡️ Flask или Django
Flask — must, Django — бонус. Нужен опыт хотя бы простого CRUD-приложения.

➡️ Работа с API
Типа: отправить POST-запрос, распарсить JSON, сделать Telegram-бота. Всё, что можно сделать с requests.

➡️ База данных
Любая SQL — PostgreSQL или MySQL. Умение писать SELECT с WHERE — уже хорошее начало.

➡️ Git и Docker — nice to have
Если вы хоть раз запускали контейнер и пушили в GitHub — тоже плюс.

➡️ HTML, CSS, Telegram API, Google Sheets API
Это вообще джун-лайт мечты. Если такое умеете — вы не джун, вы уже почти мидл.

🟢 Что предлагают
— Зп 2 раза в месяц
— Менторство
— Расти в своём темпе
— Дружелюбная команда (ну тут без комментов)

Хочешь разбор твоей вакансии?
Пиши в комментарии 👇

Proglib Academy #оффер_мечты

📝 Создаем красивую документацию API с помощью Scalar в ASP.NET Core

Документация для API — это не просто набор ссылок и описаний. Это инструмент, который помогает разработчикам быстрее понять, как использовать ваш сервис. Используя Scalar, можно превратить стандартный Swagger в нечто действительно элегантное.

Процесс не сложный, а результат превзойдет все ожидания.

➡️ Прочитать статью

🐸Библиотека шарписта

📚 13 ресурсов, чтобы выучить математику с нуля — подборка, которую просили

Хочешь прокачаться в математике для Data Science, ML или просто чтобы понимать, что происходит в формулах. Лови список лучших источников, которые собрали на Proglib.

➡️ Что внутри:
• Книги: от Пойи и Перельмана до Хофштадтера
• Советы: как учить, с чего начать, как не сдаться
• Математика для Data Science: разбор тем и формул
• Ссылки на форумы и задачи
• Как не бояться, если всё кажется сложным
• Что читать, если ты гуманитарий и страдал от школьной алгебры

✍️ Простой язык, много примеров и ноль академического занудства.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

👉 Читай статью тут

#️⃣🏗 Как не запутаться в структурах данных в Unity и C#

Когда работаете с Unity, почти каждая система — это работа с данными. Инвентарь, состояния врагов, квесты, сохранения. И вот тут важно не просто «что-то завести», а осознанно выбрать структуру данных под задачу.

Экономия памяти, меньше багов и чище код — это не абстрактные плюсы, а реальные бонусы при разработке.

➡️ Подробности в статье

🐸Библиотека шарписта

🧠 Карьера в Data Science, если ты из математики

Если закончил матфак или просто тащишься от уравнений и теорем. Тогда вот твой путь в мир Data Science.

➡️ Что тебе даёт математика:
— Глубокое понимание моделей
— Уверенность в линейной алгебре и статистике
— Спокойствие при виде формулы градиентного спуска
— Умение абстрагироваться и структурировать задачи

➡️ Куда можно расти:

1️⃣ Machine Learning Engineer

2️⃣ Data Scientist в финансах / медицине / аналитике

3️⃣ Quant Researcher (если хочешь в algo-trading)

4️⃣ AI Research (глубокая наука и статьи)

🔵 Чтобы знать математику для Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Ты из математики?
Пиши, с какими трудностями столкнулся, и где сейчас работаешь👇

Proglib Academy #оффер_мечты

🖥 Метрики эффективности сотрудника

В каждой команде бывают специалисты, чья ценность не укладывается в привычные метрики продуктивности. Они редко в топе по количеству закрытых задач, но именно их вклад критически важен для общего результата.

Такие люди помогают менее опытным коллегам разобраться в сложных вопросах, улучшают архитектуру и процессы незаметными правками, предотвращают ошибки ещё до того, как они стали задачами, создают культуру качества, которую не видно в отчётах.

Иногда стоит пересмотреть, как мы оцениваем эффективность. Потому что не все цифры отражают суть.

🔗 Подробности в статье

🐸 Библиотека джависта

ℹ️ Архитектуры и шаблоны проектирования: с чего начинается сложность

Если хочешь научиться думать как архитектор — начни с главного врага любой системы: сложности. Но не спеши винить стек или фреймворк — сначала разберись, какую сложность ты пытаешься победить.

🔹 Случайная сложность — рождается из хаоса: костыли, бессмысленные зависимости, неряшливый код. Её можно и нужно убирать.

🔹 Необходимая сложность — часть самой задачи. Ты не можешь упростить расчёт налогов или синхронизацию с внешним API. Но можешь её изолировать.

🔹 Сквозная сложность — растёт исподволь: баги, которые не воспроизводятся, зависимости, о которых никто не помнит, непонятные интерфейсы, зомби-сервисы. Она не в коде — она в архитектуре.

📌 Архитектор — это не про UML и толстые PDF. Это про то, чтобы видеть, где сложность полезна, а где она разрушает проект.

🔵 Для полного понимания Архитектуры, забирайте наш курс → «Архитектуры и шаблоны проектирования»

Proglib Academy #буст

💀 ТОП-7 причин отказа после стажировки

Ты прошел через собесы, выполнил тестовое, попал на стажировку — казалось бы, осталось чуть-чуть дотерпеть, и ты в команде. Но нет. Вместо оффера — вежливое письмо и закрытые двери. Такое случается чаще, чем ты думаешь.

➡️ Что в статье:

— Почему слабые hard и soft skills могут закрыть перед тобой дверь в компанию

— Как пассивность и ожидание задач портят впечатление о стажере

— Почему дедлайны, фидбэк и корпоративная культура важнее, чем кажется

— Какие действия (или бездействие) приводят к провалу

Если ты хочешь понять, что могло пойти не так и как не допустить этого в будущем — прочитай статью ⏩

🐸 Библиотека тестировщика

Покорители вершин разработки!

Проголосуйте за наш канал, и в сторис мы опубликуем топ материалов, которые должен прочитать каждый начинающий разработчик.

➡️Поддержать канал: https://www.tgoop.com/boost/proglib_academy

Что выведет код?

🎉 — []
🔥 — [2]
❤️‍🔥 — Error
👾 — Другое

Proglib Academy #междусобойчик

🔥 9 приёмов, которые ускорят твой фронт в 2 раза

Если хочешь, чтобы сайт грузился быстро и не бесил пользователей. Вот 9 практик, которые реально работают. Разберем несколько пунктов с инфографики.

1️⃣ Selective Rendering

Рендери только то, что в зоне видимости (above the fold). Остальное — потом. Пользователь этого даже не заметит, а браузер скажет спасибо.

2️⃣ Code Splitting

Разбей свой жирный app.js на куски (home.js, products.js, about.js). Загружай только нужное — это мгновенное ускорение.

3️⃣ Compression

Сжимай всё, что можно. Gzip, Brotli — must-have. Отправлять необработанные файлы — это 2010-й год.

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #буст

😎 «Вайб-кодинг»: почему доверить свой проект ИИ – это кринж

Новый тренд среди разработчиков — «вайб-кодинг». Это когда ты не продумываешь архитектуру, не пишешь руками, а просто даёшь задание ИИ и ждёшь, что он всё сам сделает. Быстро, магически… и с кучей подводных камней.
⠀
Что в статье:

😗 Как «вайб-кодинг» реально работает (или не работает);

😗 Какие ошибки делают даже самые продвинутые модели;

😗 Почему проект, собранный ИИ, чаще всего выглядит как полуфабрикат.
⠀
Это не нытьё про «машины нас заменят», а здравый взгляд на технологии без розовых очков.
⠀
👉 Читайте статью, обсуждайте, спорьте