Podcasts about kaarel

Kasvuminutid Podcast 58. Kaarel Põldma - E-poe disain disainisprindiga

April 2nd 2025 Yuriy reveals the grim reality of new Russian tactics involving high-altitude kamikaze drones and shares a heartwarming story about receiving a donated van from an Estonian supporter. This vehicle is set to become a crucial asset for his media and veteran rehabilitation unit amidst the ongoing conflict. You can email Yuriy, ask him questions or simply send him a message of support: fightingtherussianbeast@gmail.com    You can help Yuriy and his family by donating to his GoFundMe: https://www.gofundme.com/f/help-yuriys-family   Yuriy's Podbean Patron sign-up to give once or regularly: https://patron.podbean.com/yuriy   Buy Yuriy a coffee here: https://bmc.link/yuriymat  Subscribe to his substack: https://yuriymatsarsky.substack.com/  ----more---- TRANSCRIPT: (Apple Podcasts & Podbean app users can enjoy accurate closed captions)      It is April 2nd.  Sorry for not recording anything for so long I was terribly exhausted and deeply overwhelmed by a flood of bad news- starting with Neil Young canceling his concert in Ukraine and ending with endless Russian shelling of our cities. They are using a new tactic now their kamikaze drones have started flying at very high altitudes before diving onto targets. This helps them evade air defense systems though it significantly reduces the accuracy. Not that they care about accuracy, they just hit residential areas, killing random people.  You know, when White House officials in Washington recently spoke about Putin supposedly being responsible and focused on peace in Kyiv, first responders, were pulling the bodies of a 5-year-old girl and her father from the rubble. That that's Russian's idea of peace. And it's like this almost every day. Endless terror. The weather is not helping either -cold and almost constant rain.  But there is also good news. I even say great news.  I now have a vehicle, a whole van that sits, eight people. It's not new, of course, it's 20 years old. But I got it for free. It was simply donated to me by an ordinary Estonian guy who decided to help the Ukrainian army. He started looking for someone who could use his van the most and found our unit, which works on media and veteran rehabilitation. I went to Lviv to pick it up and now, the van is with me. My comrades decided it would be best used for filming videos and recording podcasts- which is exactly what I do. I even dream of converting it into a mobile studio someday, but what will take time.  I keep saying this: our country would not have survived without outside help. My family would have likely lost several members, if not for foreigners who stepped in to help me. I tried to repay that kindness by making this podcast telling you what's really happening here and what we feel. And let's be honest, things are tough. Russians are killing people every day. The war has not become any less bloody, but we are holding on thanks to people like Kaarel from Estonia -and you. Thank you.

14.

"Sa sünnid ja sured selle kultuuritöötaja miinimumpalga peal, ükskõik, kui palju sa end aastatega harid ja töökogemuste võrra paremaks saad. Ja kultuurivaldkonnas ollakse sellega leppinud," kahetseb nädalalehe Sirp peatoimetaja Kaarel Tarand.

"Edward Dowdi sõnul jõudis 2008. aastal alanud finantskriis 2020-ndate künnisel uude faasi. Kui alguses sattusid löögi alla kommertspangad, siis tänaseks on asi jõudnud valitsusteni. Seni on järjestikuste rahatrükkidega kollapsit edasi lükatud, ent ükski lahendus pole igavene. Dowd väidab, et ülemaailmne riigivõlakriis oli puhkemas juba kolm aastat tagasi, kuid siis andis epideemia valitsejatele õigustuse trükipress korraks veel täistuuridel tööle panna. Kui mina koolis käisin, räägiti makroökonoomikas palju keskpankade iseseisvusest. Nüüd saab iga päev üha selgemaks, et kujunenud olukorras on keskpank ja rahandusministeerium sisuliselt ühe sama kontori kaks erinevat osakonda. Ja see kontor on kummuli."Nii kirjutasin ma möödunud sügisel Edasis ilmunud artiklis "Pankrotis planeet" [1].Selle hooaja viimases vestlusringis räägime maailmamajanduse seisust suvevaheaja künnisel Kaarel Otsa [2] ja Sten Sumbergiga [3].Peatse kohtumiseni!H.———————————————————[1] https://edasi.org/202831/hardo-pajula...[2] • Leivapätsi tootlus Weimari wabariigis [3] https://www.youtube.com/live/kjhwAbYQ... Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Kalendrisuve esimesel laupäeval jätkavad lustilist mõõduvõttu mälumängust lugu pidavad säravad mõtlejad ning kõnelejad. Tartu stuudios on läinudlaupäevast võitu kaitsmas igiliikurist kultuurierudiit Andres Keil ning Tartu Ülikooli geograaf Taavi Pae. Tallinna stuudios Eesti Panga audiitor Viljar Alnek ning rahapesuvastane võitleja Kaarel Silmato. Saadet ning mängu juhib Timo Tarve.

Tänavuse kalendrikevade viimane "Tarkade klubi" toob stuudiosse värskelt maasikatest rauaga laetud teadmisi taas süsteemselt pillutama delegatsiooni säravaid erudeeritud mängijaid. Tartu stuudios on mängimas juubilarist kultuurierudiit ja humanitaar-polühistor Andres Keil ja Tartu Ülikooli geograafia kaasprofessor ning üks Eesti kultuurijuurte mõtestajatest Taavi Pae. Tallinna stuudios on konkurentsis Eesti Panga audiitor ning laia haardega kilvasõber Viljar Alnek ja süsteemne rahapesuvastane võitleja ning Eesti tippmälumängur Kaarel Silmato. Mängu ja saadet juhib Timo Tarve.

Lühifilmide kogumik "Metsik lõuna".

Ülehomme, 29.

Tallinnas käib praegu kooli otsimine esimese klassi lastele. Kuna tulevast aastast toimub õppetöö kõigis 1. klassides eesti keeles, kardavad vanemad, et nende laps võib sattuda ka vene kooli esimesse klassi. Kuidas saada laps just sellesse kooli, mis talle kõige paremini sobib, sellest räägime Tallinna haridusameti juhi Kaarel Runduga. Saatejuht on Ulla Länts.

Welcome to The Nonlinear Library, where we use Text-to-Speech software to convert the best writing from the Rationalist and EA communities into audio. This is: A starting point for making sense of task structure (in machine learning), published by Kaarel on February 25, 2024 on LessWrong. ML models can perform a range of tasks and subtasks, some of which are more closely related to one another than are others. In this post, we set out two very initial starting points. First, we motivate reverse engineering models' task decompositions. We think this can be helpful for interpretability and for understanding generalization. Second, we provide a (potentially non-exhaustive, initial) list of techniques that could be used to quantify the 'distance' between two tasks or inputs. We hope these distances might help us identify the task decomposition of a particular model. We close by briefly considering analogues in humans and by suggesting a toy model. Epistemic status: We didn't spend much time writing this post. Please let us know in the comments if you have other ideas for measuring task distance or if we are replicating work. Introduction It might be useful to think about computation in neural networks (and in LMs specifically) on sufficiently complex tasks as a combination of (a) simple algorithms or circuits for specific tasks[1] and (b) a classifier, or family of classifiers, that determine which simple circuits are to be run on a given input. (Think: an algorithm that captures (some of) how GPT-2 identifies indirect objects in certain cases combined with a method of identifying that indirect object identification is a thing that should be done.[2]) More concretely, some pairs of tasks might overlap in that they are computed together much more than are other pairs, and we might want to build a taxonomic tree of tasks performed by the model in which tree distance between tasks is a measure of how much computation they share.[3] For example, a particularly simple (but unlikely) task structure could be a tree of depth 1: the neural network has one algorithm for classifying tasks which is run on all inputs, and then a single simple task is identified and the corresponding algorithm is run. Why understanding task structure could be useful Interpretability We might hope to interpret a model by 1) identifying the task decomposition, and 2) reverse-engineering both what circuit is implemented in the model for each task individually, and how the model computes this task decomposition. Crucially, (1) is valuable for understanding the internals and behavior of neural networks even without (2), and techniques for making progress at it could look quite different to standard interpretability methods. It could directly make the rest of mechanistic interpretability easier by giving us access to some ground truth about the model's computation - we might insist that the reverse engineering of the computation respects the task decomposition, or we might be able to use task distance metrics to identify tasks that we want to understand mechanistically. Further, by arranging tasks into a hierarchy, we might be able to choose different levels of resolution on which to attempt to understand the behavior of a model for different applications. Learning the abstractions Task decomposition can give direct access to the abstractions learned by the model. Ambitiously, it may even turn out that task decomposition is 'all you need' - that the hard part of language modeling is learning which atomic concepts to keep track of and how they are related to each other. In this case, it might be possible to achieve lots of the benefits of full reverse engineering, in the sense of understanding how to implement a similar algorithm to GPT4, without needing good methods for identifying the particular way circuits are implemented in any particular language model. Realistically, a good method for measuring task similarity won't be sufficient for this, but it could be a ...

Link to original articleWelcome to The Nonlinear Library, where we use Text-to-Speech software to convert the best writing from the Rationalist and EA communities into audio. This is: A starting point for making sense of task structure (in machine learning), published by Kaarel on February 25, 2024 on LessWrong. ML models can perform a range of tasks and subtasks, some of which are more closely related to one another than are others. In this post, we set out two very initial starting points. First, we motivate reverse engineering models' task decompositions. We think this can be helpful for interpretability and for understanding generalization. Second, we provide a (potentially non-exhaustive, initial) list of techniques that could be used to quantify the 'distance' between two tasks or inputs. We hope these distances might help us identify the task decomposition of a particular model. We close by briefly considering analogues in humans and by suggesting a toy model. Epistemic status: We didn't spend much time writing this post. Please let us know in the comments if you have other ideas for measuring task distance or if we are replicating work. Introduction It might be useful to think about computation in neural networks (and in LMs specifically) on sufficiently complex tasks as a combination of (a) simple algorithms or circuits for specific tasks[1] and (b) a classifier, or family of classifiers, that determine which simple circuits are to be run on a given input. (Think: an algorithm that captures (some of) how GPT-2 identifies indirect objects in certain cases combined with a method of identifying that indirect object identification is a thing that should be done.[2]) More concretely, some pairs of tasks might overlap in that they are computed together much more than are other pairs, and we might want to build a taxonomic tree of tasks performed by the model in which tree distance between tasks is a measure of how much computation they share.[3] For example, a particularly simple (but unlikely) task structure could be a tree of depth 1: the neural network has one algorithm for classifying tasks which is run on all inputs, and then a single simple task is identified and the corresponding algorithm is run. Why understanding task structure could be useful Interpretability We might hope to interpret a model by 1) identifying the task decomposition, and 2) reverse-engineering both what circuit is implemented in the model for each task individually, and how the model computes this task decomposition. Crucially, (1) is valuable for understanding the internals and behavior of neural networks even without (2), and techniques for making progress at it could look quite different to standard interpretability methods. It could directly make the rest of mechanistic interpretability easier by giving us access to some ground truth about the model's computation - we might insist that the reverse engineering of the computation respects the task decomposition, or we might be able to use task distance metrics to identify tasks that we want to understand mechanistically. Further, by arranging tasks into a hierarchy, we might be able to choose different levels of resolution on which to attempt to understand the behavior of a model for different applications. Learning the abstractions Task decomposition can give direct access to the abstractions learned by the model. Ambitiously, it may even turn out that task decomposition is 'all you need' - that the hard part of language modeling is learning which atomic concepts to keep track of and how they are related to each other. In this case, it might be possible to achieve lots of the benefits of full reverse engineering, in the sense of understanding how to implement a similar algorithm to GPT4, without needing good methods for identifying the particular way circuits are implemented in any particular language model. Realistically, a good method for measuring task similarity won't be sufficient for this, but it could be a ...

Ringkäik kunstinäitusel.

As promised during some of the previous episodes, we went to Tartu for sTARTUp Day 2024 and brought back a recording of a fireside chat with Kaarel Kotkas.Kaarel is the founder and CEO of Veriff, one of the more recent Estonian unicorns that raised a 100m$ series C in early 2022 to hit the billion valuation mark. The 2 years that have followed have been very challenging and we sat down with Kaarel to talk about getting through challenging times, making tough decisions and building resilience,What you can expect to learn from Kaarel:What to do when you see warning signs of market slowdownStrategies for keeping revenue up and growing during a downturnHow to manage investor relationshipsThe decision-making process and aftermath of doing 2 layoffs in 1 yearTaking extremely hard decisions and moving on as a leader and a companyHow to define success when you have reached unicorn statusTIMESTAMPS:01:00 sTARTUp Day 2024 impressions10:00 Fireside chat with Kaarel35:00 Uldis & Janis recaps the main lessons from the interview===Find other episodes on >  https://www.pursuitofscrappiness.co/Watch select full-length episodes on our YouTube channel > https://www.youtube.com/channel/UCP6ueaLnjS-CQfrMCm2EoTAConnect with us on Linkedin > https://www.linkedin.com/company/pursuit-of-scrappiness/

Olavi Ruitlane. Isa ja luuletaja, kes isegi oma loomingus on väljendanud selgelt, et luuletaja ei peaks tööd tegema. See on loomuvastane. Kaarel Ruitlane. Poeg ja elektritöömees. "Tahan, et mu perel oleks söök laual ja kõik oleks kindel. Ja mul on seda tunduvalt lihtsam saavutada oma tööga." Olgu see lähtekohaks saatele "Käbi ei kuku..." sel pühapäeval, kui oma loo räägivad isa ja poeg Ruitlane.

Kirjanik ning Allika koguduse pastor Kaarel B. Väljamäe istus ühe laua taga endise kurjategijaga, et arutada kristluse, Kristuse ning Jumala sõna üle.Videopildiga LEGE PODCAST on saadaval Youtubes!

Ilmade poolest võrdlemisi nukral oktoobri teisel laupäeval jätkavad mõõduvõttu Eesti mälumängu kõrgliigasse kuuluvad targad, kelle teadmisi klimaatilised eripärad teatavasti ei raputa. Eelmisel nädalal võidurõõmu maitsnud tallinlased Viljar Alnek ja Kaarel Silmato on püüdnud sülle väljakutse kinda revanšimaiastelt tartlastelt Tiit Naaritsalt ning Priit Naruskbergilt. Duelli ohjab ja saadet juhib Timo Tarve.

Oktoobri esimene "Tarkade klubi" toob stuudiosse Eesti mälumängumaastiku kirkaimad pihlamarjad. Tartu stuudios säravad heade mõtete linna viimased meistrid - IT-insener Priit Naruskberg ning koolmeister Tiit Naarits. Tallinna stuudios on väljakutse vastu võtnud audiitor Viljar Alnek ja rahapesutõkestaja Kaarel Silmato. Mängu ja saadet juhib Timo Tarve.

Saatekülaline on Tallinna abilinnapea Kaarel Oja.

“Kinnisvarajutud” podcasti 147. osas võtame taas ette ühe väga põneva, teravaid emotsioone ja pikki vaidlusi tekitava teema, kui meil on külas OÜ Majavara Haldus haldusjuht Kaarel Koger ehk mees, kellele esmakordselt saate ajaloos tehti salvestuse jooksul rohkem vastamata kõnesid kui Algisele (Mõelge korra! See on karm!). Pikki aastaid kortermajade haldusvaldkonnas tegelenud Kaarel aitab meile arusaadavalt ja mõnusa huumoriga vürtsitatult selgeks teha, mida ühe kortermaja haldamine tähendab. Paljudel meie kuulajatel on kindlasti kortereid omades haldusfirmadega olnud omad kokkupuuted ning on nii positiivseid kui negatiivseid kogemusi. Räägimegi Kaarliga selle töö põhiolemusest, erinevatest korteriühistutest ja nendes elavatest n-ö karvastest ja sulelistest fruktidest, suurimatest konfliktikohtadest ja peamistest kasudest, mida korteriühistud haldurit palgates saavad ning kõigest muust, mida me saatejuhtidena vähegi küsida mõistame. Kaarel avaldab ülimalt ausalt, et valdkond, kus ta tegutseb, põletab inimesed läbi kiiremini, kui nad oodata oskavad ning temagi tervisele on omajagu tihti väga närviliseks kiskuv töö jätnud oma jälje. Vaatamata sellele on Kaarel haldusteenuse valdkonnast rääkimas mõnusa optimismiga ning meie omalt poolt saime pakkuda vabanduse, et Kaarel ei pidanud poolteist tundi ühtegi telefonikõnet vastu võtma. --- Podcast “Kinnisvarajutud” võtab luubi alla Eesti kinnisvaraturu ning üritab erinevad teemad sügavuti lahti võtta. Eesmärk on rääkida kinnisvarast kui varaklassist (väike)investori vaatenurgast ning olla valdkonnast huvitatutele abimeheks ja meelelahutuseks. Saatejuhid on mikroinvestor ja kinnisvarahuviline Siim Semiskar ja kinnisvaramaakler ning 1Estate Kinnisvara juhatuse liige Algis Liblik. Kuulajad saavad kaasa rääkida, küsimusi küsida või saate kohta tagasisidet anda Facebooki grupis Kinnisvarajutud. Jälgi meid ka Instagramis: www.instagram.com/kinnisvarajutud/ Toeta meie tegemisi Patreonis ja saa ligipääs boonusepisoodidele ja muule lisamaterjalile: www.patreon.com/kinnisvarajutud

Speakers:

Kaarel käis külas ja välja tuli palju juttu. Toeta meid Patreonis: www.patreon.com/taskurooking Liitu Discordiga: discord.gg/9u74rr9SWE Hostid: Sabka @kasperkoodi Maci @mcfrkz Onu Jobska @kekkoskekkos NB! Saade on väljamõeldis, palun võtta seda täie tõsidusega. @TÖÖKODA

Tänases erisaates puudutame teemat, millest ei räägita piisavalt. Selleks on meeste tervis! Meil on külas üldkirurg Kaarel Tammur ja Sünnitusmajade Fondi nõukogu esimees Madis Trei. Tänases saates tuleb juttu: ↠ kas kõik naised on sportlased?↠ kas kõik eesti mehed on ülekaalus?↠ millele tuleb hellalt läheneda?↠ mis on kõige tähtsam küsimus?↠ mida meestearsti juures päriselt tehakse?Saadet juhib Sandra Raju. Liitu perega

”See, mida Volcker tegi, nõudis erakordset vaprust,” sõnas tema järeltulija tunnustavalt," kirjutasin ma oma 2015. aastal ilmunud raamatus "[Majanduslik inimene ja poliitiline loom](https://www.apollo.ee/majanduslik-inimene-ja-poliitiline-loom.html?gclid=Cj0KCQjwwtWgBhDhARIsAEMcxeB92pkMmI0rg3w5NrqVJkhKBOAuLYK9gClHOZTJInbEaBsTVV45OeMaArZDEALw_wcB)". [Paul Volcker](https://www.youtube.com/watch?v=k50nRM6qUxQ&t=1s) oli USA keskpanga 12. president, kes oli ametis aastatel 1979–1987. Tema järeltulija oli Alan Greenspan, kes oli keskpanga eesotsas ligi kaks aastakümmet (aastani 2006). Jimmy Carteri ametisse määratud Volcker tõstis 1981. aasta suvel rahaturu lühiajalise intressimäära 20 protsendini. Selle tulemusel langes 1980. aastal 13,5 protsendini küündinud inflatsioonimäär kolm aastat hiljem 3,2 protsendi peale. Möödunud aastal oli USA inflatsioonimäär 8,0 protsenti, nii kõrge oli see viimati 1981. aastal. Inflatsioonist oli juttu ka sarja 151. saade "[Varaklass – leib](https://www.youtube.com/watch?v=hxATXBcsxYA&t=1s)", kus osalesid Armin Kõomägi ja Kaarel Ots. Kaarel on "Tähenduse teejuhtide" stuudios koos Peeter Koppeliga. Ootan seda jutuajamist suure huviga. Jaksu ja rõõmsat meelt! H.

”See, mida Volcker tegi, nõudis erakordset vaprust,” sõnas tema järeltulija tunnustavalt," kirjutasin ma oma 2015. aastal ilmunud raamatus "Majanduslik inimene ja poliitiline loom" [1]. Paul Volcker [2] oli USA keskpanga 12. president, kes oli ametis aastatel 1979–1987. Tema järeltulija oli Alan Greenspan, kes oli keskpanga eesotsas ligi kaks aastakümmet (aastani 2006).Jimmy Carteri ametisse määratud Volcker tõstis 1981. aasta suvel rahaturu lühiajalise intressimäära 20 protsendini. Selle tulemusel langes 1980. aastal 13,5 protsendini küündinud inflatsioonimäär kolm aastat hiljem 3,2 protsendi peale. Möödunud aastal oli USA inflatsioonimäär 8,0 protsenti, nii kõrge oli see viimati 1981. aastal. Inflatsioonist oli juttu ka sarja 151. saade "Varaklass – leib", kus osalesid Armin Kõomägi ja Kaarel Ots [3].Homme on Kaarel Tähenduse teejuhtide stuudios koos Peeter Koppeliga.Ootan seda jutuajamist suure huviga.Jaksu ja rõõmsat meelt!H.—————————————[1] https://www.apollo.ee/majanduslik-ini... [2] • Ray Dalio & Paul ... [3] • Leivapätsi tootlu... Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

Tähenduse teejuhtide 22. numbris ilmus intervjuu inglise kirjaniku ja luuletaja Paul Kingsnorthiga [1]. Selle aluseks oli Kingsnorthi maikuus ilmunud artikkel "What Progress Wants" [2]. Me rääkisime kõnealusest artiklist pikemalt Tähenduse teejuhtide 167. vestlusringis "Mida Progress tahab" koos Mikael Raihhelgauzi ja Andres Reimanniga [3].Täna tuleme Aleksander Eeri Laupmaa ja Kaarel Otsaga Kingsnorthi juurde tagasi. Sedapuhku räägime tema möödunud aasta novembris ilmunud artiklist "Exodus" [4].Peatse kohtumiseni!H.——————————————[1] https://teejuhid.postimees.ee/7587055...[2] https://paulkingsnorth.substack.com/p...[3] https://youtu.be/K7O-sLLk8Ik?t=1[4] https://paulkingsnorth.substack.com/p... Hosted on Acast. See acast.com/privacy for more information.

On aeg taaskord fookusteemaga podcasti osaks.

Saatekülalised Armin Kõomägi ja Kaarel Ots. Saatejuht Hardo Pajula. Koroona-aasta lõpus küsis Elu24 minult arvamust selle kohta mis minu arvates õues toimub. See lugu ilmus nende portaalis 2021. aasta 2. jaanuaril ja kandis pealkirja "[Planeedi kastmine puhastusvedelikku võib ühe pisiku peletada, aga haigusi ja surma me ei alista](https://elu24.postimees.ee/7143655/planeedi-kastmine-puhastusvedelikku-voib-uhe-pisiku-peletada-aga-haigusi-ja-surma-me-ei-alista)". Mu enda tööpealkiri oli lühem (ja minu arvates ka parem) – "Meie viroloogiline tripp". Hiljem valmis sama artikli põhjal ka mu Paide [kõne](https://youtu.be/ScNSmlDzUyk?t=1). See on endiselt parim kokkuvõtte sellest kuidas mina laias laastus asjadest aru saan. Reedel (1. aprillil) oli mul hea võimalus kõrvutada oma arusaama Armini ja Kaarli omaga. Saatepealkiri tuleb 65. minutist kui Kaarel tsiteeris numbreid Weimari vabariigi alusaegadest: "Leib maksis 1922. aastal 160 Saksa marka, aasta hiljem maksis see juba 200 miljardit marka." – "Siis tasus ju leiba investeerida," arvas selle peale Armin.

Koroona-aasta lõpus küsis Elu24 minult arvamust selle kohta, mis minu arvates õues toimub. See lugu ilmus nende portaalis 2021. aasta 2. jaanuaril ja kandis pealkirja "Planeedi kastmine puhastusvedelikku võib ühe pisiku peletada, aga haigusi ja surma me ei alista" [1]. Mu enda tööpealkiri oli lühem (ja minu arvates ka parem) – "Meie viroloogiline tripp". Hiljem valmis sama artikli põhjal ka mu Paide kõne [2].See on endiselt parim kokkuvõtte sellest, kuidas mina laias laastus asjadest aru saan. Reedel (1. aprillil) oli mul hea võimalus kõrvutada oma arusaama Armini ja Kaarli omaga.Saatepealkiri tuleb 65. minutist, kui Kaarel tsiteeris numbreid Weimari vabariigi alusaegadest: "Leib maksis 1922. aastal 160 Saksa marka, aasta hiljem maksis see juba 200 miljardit marka." – "Siis tasus ju leiba investeerida," arvas selle peale Armin.Hardo————————————[1] https://elu24.postimees.ee/7143655/planeedi-kastmine-puhastusvedelikku-voib-uhe-pisiku-peletada-aga-haigusi-ja-surma-me-ei-alista[2] https://youtu.be/ScNSmlDzUyk?t=1 See acast.com/privacy for privacy and opt-out information.

Põrandaaluse muusika imelises ja hirmutavas maailmas seikleb Raul Saaremets.

Tänane külaline on edukas ettevõtja ja raamatu 'Tänavalt Troonile' autor - Kaarel Kuik. Ta on käinud koolis 6 klassi ja elanud tänavatel.  Tundnud nälga ja elanud peost suhu, mõeldes ainult, kuidas päev üle veeta? Ta on varastanud ja petnud ning karistuseks elanud vanglates.  Ehitanud mitu edukat äri ja kogenud selle kõige kaotust ja pankrotte. Seisnud silmitsi surmaga, kui pääses napilt auto õnnetusest ja kodu põlengust. Kui ta pidi uuesti vanglasse minema, seekord Soomes, oli ta kõvasti alakaalus.  Aastaid hiljem tavaellu naastes, oli ta treenitud ja 30 kilo raskem ning lugenud sadu eneseabi raamatuid. Tänaseks küsivad temalt ka nõu inimesed, kes on läbinud kolm magistrikraadi. Ta on ta kolme lapse isa, räägib kuute keelt ja juhib edukat autoklaasi frantsiisi, mis kuulub maailma suuruselt teise autoklaasiketti.  Kaareli tegemised ja ta raamatu leiad: https://tanavalttroonile.ee https://www.facebook.com/profile.php?id=100002544553468 https://www.instagram.com/kuikkaarel/    

On Veriff [01:20] Could you tell a little about how and why you started Veriff? [03:53] What shortcoming did you notice in the current solution that made you think you could do something different and better than what existed? [6:42] How are fintech companies with their legacy systems able to use your new advanced verification system? Growing your business [8:20]How did you go to your first ten to hundred customers? What did you prioritize in those initial stages?  [12:38] How did you do employer branding to attract good talent from all over the world? [14:10] So far what are you most proud of doing in how you've built Veriff? [15:30] How do you hire at Veriff? [17:16] In hindsight, what would you do differently?  [19:00] What helped you secure funding from people like the founder of TransferWise to tier 1 investors like Accel, beyond the basics? [23:11] What motivates you? Did you always have an entrepreneurial streak or did you fall into this?  Links:VeriffBooks:The Little Prince