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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04

Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #headofdatascience

当前筛选 #headofdatascience清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2926 · 16.09.2025 г., 09:10

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP