TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #219 · 13.02

Есть такое приложение «Госуслуги Решаем вместе». Можно на карте города обозначить проблему, приложить фото, и отправить на рассмотрение в администрацию губернатора или ещё куда. Вашу проблему в общем случае увидят все остальные на той же карте. А ещё там появится через некоторое время официальный ответ. Совершенно неожиданно, но 90% ответов это длинный канцелярит, суть которого сводится к: «Вот мы нашли бюрократическую формальность, благодаря которой можем ничего не делать с вашей проблемой. Спасибо за обращение». Реально, грустно и смешно читать. Люди пишут, например, фонари во дворе не работают. А им в ответ: фонарями заведует управляющая компания, город тут не при чем, забрать у них контроль тоже не можем, спасибо, до свидания. Или, скажем, просят люди где-то на опасном участке добавить пешеходный переход, потому что все перебегают. Ответ: мы посмотрели, переход и правда нужен, но делать его долго и дорого, а ещё куча бюрократии, так что не будет. Люди, впрочем, тоже хороши. Пачками валятся обращения по поводу неуборки снега. Зачем забивать этим приложение? Снег это общеизвестная беда в Питере, правительство уже и так показало, что ничего не будет с ним делать. На мой взгляд, подобное приложение нужно для того, чтобы обратить внимание администрации города на какие-то вещи, о которых они могут не знать. Какая-то локальная проблема в определенном месте, где чиновники не ездят. А про снег и так понятно. Направил жалобу и я. Расчетный срок ответа 30 дней, посмотрим, какую отписку мне придумают. Моё предположение такое: напишут, что территория в частной собственности или владелец в состоянии суда/спора. А город там не при делах, он на «чужую» территорию повлиять не может. #life

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #predictiveanalytics

当前筛选 #predictiveanalytics清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1684 · 21.09.2023 г., 07:01

#вакансия#job#datascience#mlengineer#research#predictiveanalytics Роль: Middle ML engineer в IDecide Локация компании и заказчика: РФ Работать можно удалённо. Москва или Подмосковье - преимущество с т.з. возможности пересекаться в офисе с командой). Такое есть команда в Иваново. Доход: 200-250К net Отклики присылать: @mipt_nz Статус: есть экспериментальный код модели предсказания оттока клиентов для компании финансового сектора. Модель включает в себя предобработку данных, генерацию фичей, ML модель и rule-based часть. Задачи: Необходимо сделать рефакторинг кода для внедрения в продакшен, для этого: - разобраться в текущем коде модели (в этом помогут текущие разработчики модели); - написать тесты; - переструктурировать код в соответствии со стандартами индустрии (за образец можно взять классы scikit-learn); - сопроводить код комментариями и документацией. Требования: - знание классического ML и python; - опыт написания продакшен кода в ML; - хорошее знание ООП; - знание структуры классов scikit-learn, либо желание разобраться в ней; - базовое владение: git, командная строка linux, docker, понимание сервисной архитектуры. Интересный проект по предсказанию поведения пользователей на основе исторических данных. Присоединяйтесь, ждём Вас в команду 🤗

Crypto M - Crypto News

@CryptoM · Post #64826 · 10.04.2026 г., 02:43

🚀 AI's Impact on Investment and Trading: Insights from Nansen CEO PANews posted on X (formerly Twitter) about a discussion with Nansen CEO Alex Svanevik on the evolving role of AI in investment and trading. Svanevik highlighted that 'smart money 2.0' is transforming into a predictive system, with agent trading expected to surpass human trading by 2028. However, he emphasized the need for users to build a 'trust ladder' before fully relying on trading agents. The conversation also covered the implementation of tools like OpenClaw in enterprise settings, where safety is prioritized over speed. Svanevik shared insights on how the Nansen team utilizes OpenClaw and how AI is reshaping team structures. He noted that 'judgment' is becoming the most scarce resource within AI-native companies. Svanevik further pointed out that low latency, overcoming AI bottlenecks, and open-source solutions will define the next generation of agent infrastructure. #AI#Investment#Trading#FinTech#MachineLearning#PredictiveAnalytics#OpenSource#EnterpriseAI#FinancialTechnology#AlgorithmicTrading