Коментарі

Ні, я маю бізнес в Україні, і мій гонорар по більшості проєктів становить 15–20% від річної зарплати кандидата, незалежно від географії.
Щиро дякую модераторам за швидкий апрув! Друзі, у нас дійсно кожна година на рахунку — залишилося 9 днів. Якщо ви підписали, залиште, будь ласка, бодай плюсик або короткий коментар тут, щоб підняти тему у стрічці форуму. Це дуже допоможе родині!
Запрошую до обговорення github.com/...​oposal/scaffolding-engine
ему нужно явно говорить опросить тебя. есть хороший скилл , рекомендую попробовать
Буває, людина приходить на співбесіду і майже нічого не знає про компанію. Не розуміє, які послуги вона продає, хто її клієнти, чим вона відрізняється від конкурентів і чому взагалі ця компанія існує на ринку.
Але взагалі мова не про ринок США, тому цифри сильно відрізняються. я сорі трохи заплутався я знаю тільки за ринок сша Наприклад, Японія — це 25–35%, Корея — 20–30%. то у кореї і у японії ви маєте бізнес і маєте ці 20-35% гуртом?
Це як порівнювати внутрішній рейт розробника та вартість залучення компанії для розробки. за айтішечку я не знаю у сенсі...
Компанії не використовують агентства для всіх наймів, і якщо HR-функція працює ефективно, вартість внутрішнього найму буде нижчою. а нащо компаніям внутрішня hr-функція яка працює не ефективно?
Вітаю. Чудова ідея, обовʼязково протестую. Чи можливо ще додати розшифровку коду дати випуску і терміна придатності у різних брендів?
Вітаю! Я переглянув Вашу гру, виглядає чудово, візуал/геймплей також сподобались. Я — саунд-дизайнер, спеціалізуюсь на звуках для інтерфейсу (кліки, вибір, меню), whoosh та анімаціях.
середня комісія рекрутингового агентства в США становить 15–25% від річної зарплати кандидата, орієнтир — близько 20%. тож ви у штатах маєте бізнес і маєте ці 15-25% від річної зарплати кандидата так?
Це ж приклади. Усі програмісти хочуть поскорше такий висновок отримати — весь код формально верифіковано але це фінальне заключення.
UPD: математику не скасують на НМТ
Так, відповім по FIFO Зараз і OCR, і довідники працюють на сервері. Фото йдуть на бекенд у base64, і розпізнавання робить не класичний OCR, а vision-модель (та сама LLM).
Міркування за схожими випадками: ми вже бачили таку історію? 1) Метрика схожості випадків Хто визначає схожість? Тест-інженер бачить схожість у одному, Архітектор — у другому, а менеджер проєкту — у третьому.