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我运营一家名为 Drafted.ai 的 YC 公司，通过我们的 AI 帮助人们设计房屋。自 3 个月前推出以来，我们网站的访问量已超过 12 万人次，注册用户超过 2 万。自 8 个月前公司成立以来，我们已融资 1700 万美元，投资方包括 Buckley Ventures (Josh Buckley)、YC、Convective (Bill Clerico)、Patrick Collison、Ben Silbermann、Jack Altman、Starship Ventures、Moses Moody、Ryan Tedder、Kevin Mahaffey 和 Charlie Songhurst。 我们正在寻找一位出色的基础设施/后端工程师，负责核心产品基础设施和模型训练基础设施。 我们需要一位快节奏、注重细节、渴望成长的人才来填补这一重要职位空缺。 我们期望的经验： 1. 构建和扩展基于 GPU 的推理服务，并针对低延迟和高资源利用率进行优化。 2. 使用并行生成、异构资源约束（GPU、CPU、I/O）和多层队列进行作业编排和负载均衡的经验。 3. 为多阶段、异步和跨平台管道实现可观测性，用于延迟归因和故障诊断的经验。 4. 设计扇出架构的经验，其中上游作业完成会触发多个具有不同关键性的独立下游消费者。 5. 熟悉现代云基础设施：托管数据库、作业队列、边缘计算/CDN 和 PaaS 部署平台。 6. 使用各种后端（Python、Typescript、Rust 中的服务器）进行编码的经验。 7. 在不同基础设施（AWS、Cloudflare、Railway 等）上进行部署的经验。 如果这符合您的条件，请发送电子邮件至 nick@drafted.ai，安排一次介绍电话会议。

我经常使用 Excalidraw 进行演示和写作，但它的图表功能相对有限。 这个项目提供了一个命令行界面，支持更多种类的图表类型和参数。 输出 .excalidraw 文件意味着，你无需无休止地调整参数来精确定位图表元素，只需像在其他 Excalidraw 场景中一样，直接拖动它们即可。

一台 20 世纪 50 年代的收音机可以播放音乐和显示时间。我想看看当一个旧想法与一个新想法结合在一起会发生什么——音乐本身告诉你时间。这也很搞笑。 这是一个全自动的 YouTube 直播。每隔几分钟，就会播放一首新的 AI 生成的歌曲。每首歌都属于不同的流派。每首歌的歌词都与当前的时间有关。系统使用 Suno 的 API 提前生成它们，使用 FFmpeg 构建视频片段，并通过 RTMP 持续流式传输。整个过程无需人工干预，也没有预先录制的内容。 核心挑战是一个调度问题：生成需要大约 3 分钟，歌曲的持续时间是可变的（2-4 分钟），并且歌词的时间戳必须与实际的开始时间相匹配。编排器会跟踪 API 延迟的滚动平均值，并相应地调整其预见窗口。 技术栈：Python, Suno API, Pillow, FFmpeg。