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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #704 · 17.12

Я всегда был уверен, что системы рекомендаций работают так плохо, потому что это слишком сложная задача. Владельцы площадок бьются с алгоритмами, машинным обучением, деревьями решений и взвешенными суммами, но получается всё равно херня, и человеку могут рекомендовать нерелевантный бред (и, что ещё хуже — не рекомендовать интересный для него контент). Кажется, хорошо работают только рекомендации на Ютубе, но этому есть объяснение: контент на Ютубе более длительный и дорогой. Его сложнее производить, он выходит реже. Качественный ролик на Ютубе не будет говном практически независимо от темы, на которую он снят. А ещё меньшее число объёмных роликов проще кластеризовать и можно предлагать пользователю в небольших количествах. Но если мы откроем YouTube Shorts (это очередной аналог тиктока с короткими вертикальными видео), то заметим, что качество рекомендаций упало сразу на два порядка: какие-то тупые попсовые шутки, "удивительные" факты из жизни, завлекающие отрывки из фильмов "код смотри в телеграм-канале", озвучка анекдотов и прочий мусор. Алгоритмы уже совсем не справляются с тем, чтобы предложить что-то годное, не говоря уже о релевантности конкретно мне, хотя история моих просмотров и вкусов Ютубу, очевидно, известна. Тем не менее, иногда разработчики могут не только не уметь, но и не хотеть писать нормальные рекомендации. Вот ВК предложил мне BadComedian в блоке "Интересные авторы". Оставим в стороне, что Бэдкомендиан это ютубер, и у него в ВК в лучшем случае будут репосты ссылок на Ютуб. Но мне предлагают не паблик, а личную страницу.... на которой не было записей с сентября 2021 года. Нет совершенно никакого смысла быть подписанным на личную страницу Бэдкомедиана сейчас. Кажется, единственный критерий, на котором основывались эти рекомендации: общее число подписчиков. Как должны работать рекомендации на самом деле? Алгоритмически я бы оценивал частоту постов (кстати, чрезмерно частые это тоже плохо, должно работать в минус), оценивал бы, является пост просто публикацией внешней ссылки на другой ресурс, является ли репостом паблика, и смотрел бы, сколько прошло времени с последней записи на странице автора. Наверное, в качестве коэффициента с небольшим весом можно добавить ещё объём контента в посте и активность людей (лайки + комментарии). Причём, делается это достаточно просто, никакой ML не нужен. Даже такая оценка, не берущая в расчёт тематику страницы, всё равно лучше, чем "Просто покажем людей, на которых когда-то подписалось куча народу, и им до сих пор лень отписаться после прекращения активности автора". По крайней мере теперь меня не удивляет, что хвалёные Клипы постоянно подсовывают мне какой-то подростковый шлак вместо крутых видео с полётами на FPV-квадрокоптерах. YouTube Shorts по крайней мере пару раз такие вещи предлагал, а вот Клипы вообще ни разу (станицу Клипов я не открываю, разумеется, но в ленте новостей встречаются блоки с автовоспроизведением). Кстати, на скрине есть второй автор — Стас "Ай как просто". Его банят на Ютубе за критику западной модели текущих событий, и он пишет: "Буду создавать каналы-однодневки, куда деваться". То есть у него даже мысли не возникает, что какая-то ещё площадка может служить его целям. Ну с таким отношением других площадок к рекомендациям — понятно. #web

Hashtags

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #thoughtspot

当前筛选 #thoughtspot清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2076 · 07.05.2024 г., 17:05

#DataEngineer#ContractPosition#Remote # GCP #ThoughtSpot#BigData#Affinity#Slack#Looker#Snowflake Разыскиваем #DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, CRM Affinity, SQL, Airflow, ThoughtSpot (preferred) or Looker , Python, SQL (нужен full stack!) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для самых внимательных, кто действительно читает описание вакансии: просим откликаться в том случае, если у вас есть полный стек и присылать резюме в формате Word. Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What to expect: Your role as a data engineer involves reporting to the head of the data and analytics department and participating in the creation of the entire structure and infrastructure necessary to support operations. Responsibilities: Developing, creating, and maintaining data infrastructure for optimal extraction, transformation, and loading of data from various sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Creating and implementing data collection systems that integrate various sources, including company proprietary data and external sources. Automating the process of collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. Developing and supporting ETL (Extract, Transform, Load) processes on the Google Cloud platform and in the Snowflake system for efficient data processing. Extracting data from the Affinity CRM system, ensuring its correctness and relevance. Integrating notifications into Slack to improve communication within the team. If necessary, developing and supporting analytical reports and dashboards in BI tools such as ThoughtSpot (preferred) or Looker to make data-driven decisions. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines, including experience with Google Cloud and Snowflake. • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (Airflow). • Strong proficiency in SQL and Python • Experience with BigQuery. • experience extracting data out of Affinity CRM and integrate notifications back to Slack • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity • Strong communication skills, both orally and in writing. Nice to have: • BI tool experience on ThoughtSpot (preferred) or Looker • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc. For those who pay close attention and thoroughly read through job descriptions: please only apply if you possess full-stack capabilities and send your resume in Word format.

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2144 · 07.06.2024 г., 06:02

#DataEngineer#ContractPosition#Remote#GCP#ThoughtSpot#BigData#Affinity#Slack#Looker#Snowflake Разыскивается DataEngineer на работу по контракту с крупной американской венчурной компанией. Контракт на 6 месяцев с возможностью перезаключения договора. Предпочтительна возможность работать в их часовых поясах, но возможны варианты. Стек технологий: GCP, ETL, Snowflake, CRM Affinity, SQL, Airflow, ThoughtSpot (preferred) or Looker , Python, SQL (нужен full stack!!!) Английский B2 и выше – условие обязательное. Работать за пределами России и Беларуси - условие обязательное. Зарплата $5000 – 6500 NET Для самых внимательных, кто действительно читает описание вакансии: просим - откликаться только в том случае, если у вас есть полный стек, - присылать резюме в формате Word. Для связи: https://t.me/Tary_bird Description of the Data Engineer contract position: Location: Preferably San Francisco Bay Area, or remotely in the Pacific or Central Time zone. Company: A large venture company with assets of over $11 billion and employees in Austin, London, Menlo Park, and San Francisco. What to expect: Your role as a data engineer involves reporting to the head of the data and analytics department and participating in the creation of the entire structure and infrastructure necessary to support operations. Responsibilities: Developing, creating, and maintaining data infrastructure for optimal extraction, transformation, and loading of data from various sources using SQL, NoSQL, and big data technologies. Creating and implementing data collection systems that integrate various sources, including company proprietary data and external sources. Automating the process of collecting and visualizing user engagement data from CRM/UI. Developing and supporting ETL (Extract, Transform, Load) processes on the Google Cloud platform and in the Snowflake system for efficient data processing. Extracting data from the Affinity CRM system, ensuring its correctness and relevance. Integrating notifications into Slack to improve communication within the team. If necessary, developing and supporting analytical reports and dashboards in BI tools such as ThoughtSpot (preferred) or Looker to make data-driven decisions. What we are looking for: Qualifications: • Experience of at least 3 years as a data engineer or full stack in the field of data warehousing, data monitoring, and building and maintaining ETL pipelines, including experience with Google Cloud and Snowflake. • Deep experience with data pipeline and workflow management tools (Airflow). • Strong proficiency in SQL and Python • Experience with BigQuery. • experience extracting data out of Affinity CRM and integrate notifications back to Slack • Solid knowledge and experience with database design, setup, and maintenance. • Proven ability to work in highly dynamic environments with high product velocity • Strong communication skills, both orally and in writing.• BI tool experience on ThoughtSpot (preferred) or Looker Nice to have: • Bachelor's or master's degree in computer science, database management, etc.