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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #357 · 25.05

Я до апреля к каждому посту ВКонтакте оставлял комментарий со ссылкой на свой Телеграм-канал. Но потом от администрации ВК появились намёки о том, что в соцсети готовится какое-то нововведение для авторов текстов. И я перестал. Решил: раз они предлагают что-то авторам, будет не слишком честно уводить пользователей, продолжу писать без всяких ссылок. Однако, прошло два месяца, никаких изменений нет. ВК выпустили отдельный мессенджер и, кажется, отдельное приложение с Клипами (по непонятной мне причине не убрав назойливую вкладку в основном приложении ВК). Но с классическими блогами всё по-прежнему довольно плохо. Мои посты стабильно собирают лайки и обсуждения, некоторые люди говорят мне, что им интересно читать. Однако, подписчики ВК не только не растут, а даже чуть-чуть снижаются. При этом, когда я публиковал к каждому посту ссылку на Телеграм, там аудитория увеличивалась довольно активно. Это поразительно: ВК не справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков внутри себя, но отлично справляется с тем, чтобы наращивать подписчиков в Телеграме. Как это вообще работает? Это же противоположность от того, как следует функционировать хорошей соцсети — она должна эффективно удерживать людей внутри себя, а она эффективно отдаёт людей наружу :) Это так нелепо, на грани смеха и слёз. Один из моих подписчиков по этому поводу написал: «Сейчас такой момент, когда им бы по-хорошему провести какой-нибудь ребрендинг, обновить дизайн (привет дизайнерам инсты и её "новой" иконке), ввести фичи новые. Они вроде апгрейдят ВК, но почему-то выглядит это, как сарай, в котором поставили плазму и показывают тик-токи». На мой взгляд прям очень точная фраза. Я каждый день вижу, как люди сюда реально возвращаются, но при этом ни постов толком не пишут, ни активности никакой не ведут. ВК просто фантастически упускает шанс стать действительно основной русскоязычной блог-платформой. Судя по поведению команды Телеграма, нас не ждут в ближайшее время никакие средства дискавери или система рекомендаций. Люди из Телеграма систематически продолжают писать в ВК о своих Телеграм-каналах, потому что собственные возможности Телеграма по приведению аудитории находятся на дне. И на этой невероятно плодородной почве ВК занимается вертикальными видео для школьников. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #sklearn

当前筛选 #sklearn清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04

#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow