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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #536 · 5.09

Сегодня впервые попробовал Nazgul 5. Очень страшно, но очень круто. О впечатлениях от полета я расскажу завтра, когда будет готово видео. А пока повосхищаюсь самим аппаратом. Nazgul 5 это пятидюймовый гоночно-фристайловый квадрокоптер от китайской компании iFlight. "Пять дюймов" в обозначении класса дронов — это диаметр окружности, описанной вокруг пропеллера. Ещё у меня лежит нераспакованный 7" коптер и идёт по почте 3.5". Такие дроны делаются совсем не так, как у DJI. Здесь всё принесено в жертву эффективности и модульности: рама из листового карбона, распространенный полётный контроллер с open source прошивкой, и, что меня особенно поразило — первый в моей жизни коммерческий серийный продукт, где всерьёз используются 3D-печатные детали. Знаю, что подобное встречается у самих 3D-принтеров, но там скорее некоторая дань моде, а здесь буквально уместное применение: компания предоставляет модели для самостоятельной печати, если ты после падения что-то сломаешь. При этом сборка очень добротная, качество высокое, есть претензия на дизайн. Девайс приятно вертеть в руках, он ощущается эдакой выжимкой "всё нужное и ничего лишнего". Но, конечно, здесь не будет как у DJI: достал из коробки и пошёл летать. Сначала я потратил вечер на всякие настройки прошивки через компьютер и связывание этого всего с пультом и очками. Очки кстати подходят от DJI, а вот пульт нужен специальный, который я разбирал в одном из предыдущих постов. Аккумулятор у такого дрона покупается отдельно и крепится к раме обычными ремнями-липучками. Он даже не ощущается частью общей конструкции, а скорее некоторым грузом, который коптер везёт на себе. В общем, по-своему красивая и гармоничная вещица. А уж в полёте... Но об этом завтра :) #drone#gadgets

Резултати

Намерени 1 подобни публикации

Търсене: #adhoc

当前筛选 #adhoc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