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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #401 · 27.06

Сегодня целый день был на офлайн-части конференции #DotNext для разработчиков под платформу .NET. Посетил две лекции, два круглых стола (это такое обсуждение несколькими экспертами на сцене, как подкаст, но вживую), поучаствовал во всех активностях, позадавал вопросы и обсудил со спикерами и другими участниками ряд проблем. Вроде всё на месте, но я понял вот что: для меня было мало точек приложения внимания в ширину, однако избыток приложения внимания в глубину. Возможно, я сам себя не слишком правильно настроил. Лето, жара, скоро отпуск: кажется, я ошибочно ожидал чего-то более казуального от мероприятия. Могу сказать, что в своё время посещение TechTrain принесло мне суммарно больше удовольствия, хотя там билеты на порядок дешевле, и выставка в целом более лёгкая и менее тематическая. Здесь же было хорошее глубокое погружение в тему, но горизонтально мне не хватило разнообразия: мало стендов (два), мало пространства по выбору лекций (в каждый момент шло две лекции в двух залах, выбор всегда из двух). На стенде от PVS-Studio поискал ошибки в коде, получил много мерча, прикольного. Но сама система у ребят только корпоративная, индивидуальных лицензий нет, а я возможно даже попробовал бы. Второй стенд от Промсвязьбанка предлагал телеграм-бота с разными заданиями. Я, кстати, Промсвязьбанку писал недавно квиз на Хабр. Они активно хантят народ. Задания были нормальные: там и коммуникация с другими участниками, и ответы на вопросы, и всякое решение задачек. Но разрыв по очкам между точками получения призов такой большой, что всю вторую половину игры я буквально вёл впустую. Из минусов организации отмечу два момента: 1. Офлайн-участников было не очень много, а онлайн-участников существенно больше. Поэтому даже офлайн-участникам предлагалось задавать вопросы спикерам с помощью чатов в Телеграме. Это не только создавало миллион чатов (по каждому докладу свой чат, потому что Телега не умеет в комнаты), но и было неудобно в процессе — ссылка на чат показывалась только в самом начале доклада, если не успел, а вопрос возник по ходу лекции, то найти ссылку проблематично. И вообще, я считаю, что правильно было бы дискриминировать онлайн-участников. Они меньше заплатили за билет, они поленились приехать. Но их удобство в итоге было приоритетным над удобством офлайн-участников просто из-за количества. 2. Дискуссии пересекались по времени с другими лекциями и с обедом. В итоге нельзя было полноценно пообсуждать что-то со спикером, не опоздав куда-то дальше. А на обед я вообще попал тогда, когда почти всё уже съели. За счёт работодателя бы ездил с удовольствием, но за личные деньги, пожалуй, не моё. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #mathstat

当前筛选 #mathstat清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2140 · 04.06.2024 г., 12:04

#вакансия Data analyst / Data scientist, Москва VK Реклама — одно из ключевых подразделений в VK. Ежедневно наши сервисы охватывают более 140 млн пользователей в России и странах СНГ. Более 100 тыс. рекламодателей каждый день запускают рекламные кампании у нас и находят своих клиентов. Мы — команда ML внутри VK Рекламы, отвечаем за её качество, чтобы пользователи могли увидеть наиболее подходящую им рекламу, а рекламодатели потратить свои бюджеты наиболее эффективно. Основная задача нашего направления — проверять гипотезы, искать инсайты и точки роста эффективности и впоследствии внедрять их в прод. У нас идёт полный ML-цикл от проработки гипотезы до проведения экспериментов и внедрения фич в продакшен. Результаты нашей работы напрямую влияют на эффективность такого большого продукта, как VK Реклама. Команда ad hoc аналитики занимается проверкой гипотез и поиском точек роста. Тестирует гипотезы в реальных экспериментах и оценивает изменения. Мы ищем в команду сильных аналитиков, совместными усилиями будем проводить различные аналитические исследования для повышения эффективности нашего продукта. Задачи: • Анализ больших данных для поиска потенциальных точек роста и выдвижения гипотез; • ad hoc аналитика, поиски зависимостей в данных; • проверка гипотез, поиск узких мест, донесение результатов до прода; • оптимизация моделей рекламного аукциона и моделей ранжирования пользователей; • проведение и статоценка экспериментов; • разработка и автоматизация отчётности; • сбор, обработка и дальнейшее использование больших данных. Требования: • Хорошее знание SQL (сложные запросы, порядок выполнения операций) — нужно написать не просто запрос, а оптимальный запрос, который сможет отработать на действительно больших данных; • знание Python для анализа данных; библиотеки Pandas, Numpy — нужно будет сделать анализ данных, проработать гипотезы и правильно их визуализировать. Недостаточно просто найти какой-то паттерн — нужно его правильно представить наружу; • работа с системами больших данных будет большим плюсом (Hadoop, PySpark); • хорошее понимание матстатистики; • анализ данных с учётом сезонности, поиски аномалий и выбросов в данных. Будет плюсом: • Опыт работы с ClickHouse, Hadoop, Git, Jenkins; • работа с инструментами BI-отчётности, понимание ETL-инструментов (делаем автоматические отчёты, готовим для них данные, настраиваем выгрузки и другое). ✍️ Отправить CV и по всем вопросам: https://t.me/olkony #ds#adhoc#analytics#ml#mailru#vk#adtech#sql#python#pandas#numpy#pysprak#hadoop#mathstat#clickhouse#гибрид#remote#middle#senior