Top story

most viewed post
🔥 Most popular
C
cinemaafreak
@cinemaafreak
9K

15 سریال خفن با بدترین فصل های پایانی🔥🥴

1. Game of Thrones (2011–2019) ⭐️ 9.2 2. Dexter (2006–2013) ⭐️ 8.6 3. How I Met Your Mother (2005–2014) ⭐️ 8.3 4. Lost (2004–2010) ⭐️ 8.3 5. Killing Eve (2018–2022) ⭐️ 8.1 6. Sherlock (2010–2017) ⭐️ 9.0 7. The Umbrella Academy (2019–2024) ⭐️ 7.8 8. House of Cards (2013–2018) ⭐️ 8.6 9. The 100 (2014–2020) ⭐️ 7.5 10. True Blood (2008–2014) ⭐️ 7.9 11. Ozark (2017–2022) ⭐️ 8.5 12. Prison Break (2005–2017) ⭐️ 8.3 13. Vikings (2013–2020) ⭐️ 8.5 14. Lucifer (2016–2021) ⭐️ 8.0 15. The Blacklist (2013–2023) ⭐️ 7.9

📥برای دانلود یا تماشای آنلاین این سریال ها با زیرنویس فارسی چسبیده و بدون سانسور وارد سایت یا اپلیکیشن اندروید سینمافریک شوید

More from other channels

5 posts total
В
Вакансии в ИБ | infosec
@infosec_work
2.9K

Специалист по кибербезопасности AI/LLM-решений.

Локация: #Москва. Опыт: 2+ лет. Зарплата: ₽. Обсуждается на собеседовании. Компания: СберЗдоровье.

Обязанности: • Проводить security review AI/LLM-решений: LLM-приложений, AI-агентов, RAG, векторных БД, интеграций с внешними API и облачными LLM; • Участвовать в threat modeling AI-решений: prompt injection, jailbreak, утечки данных, небезопасные tool calls, избыточные привилегии AI-агента, RAG/data poisoning; • Проверять наличие и корректность защитных механизмов: guardrails, фильтры персональных данных, ограничения длины prompt/response, rate limiting, валидация ответов, контроль вызовов tools; • Оценивать безопасность работы с данными: персональные данные, конфиденциальная информация, источники данных для RAG, embeddings, индексы векторных БД; • Проверять, что AI-агенты работают по принципу минимально необходимых привилегий и не выполняют чувствительные операции без ручного подтверждения; • Проверять изоляцию пользовательских сессий, контекстов и памяти AI-решений; • Участвовать в проверке безопасности локального запуска LLM в Kubernetes: контейнеры, RBAC, secrets, network policies, ingress, resource limits; • Формировать требования к логированию, аудиту и трассировке AI-решений: trace ID, логи prompt/response, вызовы модели, вызовы tools, действия AI-агента; • Разрабатывать тестовые сценарии для проверки AI-решений на prompt injection, утечки данных, обход ограничений и небезопасное поведение агента; • Помогать командам разработки и эксплуатации безопасно использовать локальные и облачные LLM.

Требования: • Опыт в кибербезопасности от 2–3 лет в одной или нескольких областях: Application Security, DevSecOps, Cloud Security, Kubernetes Security, API Security, Product Security; • Понимание принципов security review, threat modeling и безопасной разработки; • Понимание web/API-безопасности: аутентификация, авторизация, OAuth2/OIDC, SAML, JWT, RBAC, service-to-service-взаимодействие; • Базовое понимание AI/LLM-стека: LLM, prompt, system prompt, context window, embeddings, RAG, vector database, AI-agent, agent memory, tools/function calling; • Понимание основных рисков LLM-приложений: prompt injection, indirect prompt injection, jailbreak, утечка чувствительных данных, раскрытие system prompt, небезопасная обработка ответа модели, excessive agency; • Понимание особенностей безопасности RAG и векторных БД: например, Milvus, Qdrant, Weaviate, pgvector, Chroma, Elasticsearch/OpenSearch vector search; • Понимание рисков работы с персональными и конфиденциальными данными при использовании локальных и облачных LLM; • Базовое понимание Kubernetes и контейнерной безопасности: secrets, service account, RBAC, network policy, resource limits; • Умение формулировать понятные и проверяемые требования безопасности для продуктовых команд.

✈ Откликнуться.

#Гибрид

M
machinelearning_deeplearning
@machinelearning_deeplearning
1.7K

✅ Embeddings

✅ Embedding Models

✅ Cosine Similarity

✅ Dense Embeddings

✅ Sparse Embeddings

✅ Hybrid Search

📌 Phase 12: Vector Databases

Store and retrieve embeddings efficiently.

✅ FAISS

✅ ChromaDB

✅ Pinecone

✅ Weaviate

✅ Milvus

✅ Qdrant

✅ pgvector

📌 Phase 13: Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Build AI systems that use external knowledge.

✅ Document Loading

✅ Chunking

✅ Embeddings

✅ Indexing

✅ Retrieval

✅ Re-ranking

✅ Metadata Filtering

✅ Hybrid Search

✅ Advanced RAG

✅ Graph RAG

✅ Corrective RAG

✅ Agentic RAG

📌 Phase 14: AI Agents

Build autonomous AI applications.

✅ AI Agent Fundamentals

✅ Tool Calling

✅ Memory

✅ Planning

✅ Reflection

✅ Multi-step Reasoning

✅ Agent Workflows

✅ Multi-Agent Systems

✅ MCP (Model Context Protocol)

✅ A2A Protocol

✅ Human-in-the-loop

📌 Phase 15: AI Frameworks

Learn the most popular AI development frameworks.

✅ LangChain

✅ LangGraph

✅ LlamaIndex

✅ CrewAI

✅ Agno

✅ DSPy

✅ OpenAI Agents SDK

✅ AutoGen

📌 Phase 16: Backend Development

Create APIs and AI applications.

✅ FastAPI

✅ REST APIs

✅ Authentication

✅ Async Python

✅ WebSockets

📌 Phase 17: Deployment

Deploy AI applications to production.

✅ Docker

✅ Docker Compose

✅ Kubernetes Basics

✅ Nginx

✅ CI/CD

✅ GitHub Actions

✅ Render

✅ Railway

✅ AWS

✅ Azure

✅ Google Cloud

📌 Phase 18: LLMOps & MLOps

Monitor and manage AI systems.

✅ MLflow

✅ LangSmith

✅ Weights & Biases

✅ Prompt Versioning

✅ Logging

✅ Tracing

✅ Monitoring

✅ Evaluation Pipelines

✅ A/B Testing

📌 Phase 19: AI Security

Build secure and reliable AI applications.

✅ Prompt Injection

✅ Jailbreak Attacks

✅ Guardrails

✅ PII Detection

✅ Output Validation

✅ Hallucination Reduction

✅ Content Moderation

✅ Secret Management

📌 Phase 20: AI Performance Optimization

Improve speed, cost, and efficiency.

✅ Prompt Optimization

✅ Semantic Caching

✅ Batch Processing

✅ Streaming Responses

✅ Token Optimization

✅ Quantization

✅ Model Routing

✅ Latency Optimization

📌 Phase 21: Build Real-World Projects

Apply your knowledge through practical projects.

✅ AI Chatbot

✅ PDF Chat Application

✅ Resume Analyzer

✅ AI Interview Assistant

✅ AI SQL Assistant

✅ AI Code Reviewer

✅ AI Research Assistant

✅ AI Email Assistant

✅ AI Data Analyst

✅ AI Content Generator

✅ Voice Assistant

✅ Multi-Agent Research System

📌 Phase 22: AI System Design

Learn to design scalable AI systems.

✅ AI Architecture

✅ Scalable AI Applications

✅ Distributed Systems

✅ Load Balancing

✅ Queue Systems

✅ Event-Driven Architecture

✅ Cost Optimization

📌 Phase 23: Portfolio

Build a strong portfolio to showcase your skills.

✅ GitHub Projects

✅ Deploy Live Applications

✅ Technical Blogs

✅ LinkedIn Posts

✅ Open Source Contributions

✅ Case Studies

✅ Personal Portfolio Website

📌 Phase 24: Interview Preparation

Prepare for AI Engineer interviews.

✅ Python Interview Questions

✅ SQL Interview Questions

✅ Machine Learning Interview Questions

✅ Deep Learning Interview Questions

✅ LLM Interview Questions

✅ RAG Interview Questions

✅ AI Agent Interview Questions

✅ System Design Interviews

✅ Coding Problems

✅ Behavioral Interview Questions

❤️ Double tap if you want a detailed explanation of each topic!