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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #852 · 10.08

Автор OpenSource библиотеки тайно ворует данные разработчиков, чтобы проверять, донатят они ему, или нет. Вообще, скандалы с опенсорс-библиотеками бывают не так уж и редко. Разработчики делают что-то бесплатно, этот труд оказывается нужен тысячам людей, включая большие корпорации, а дальше возможны варианты. За последние пару лет ожидаемо было много политических заявлений и даже вредоносного кода по признаку страны, из которой запускается софт. Просто, стартуя с какой-то версии, какая-нибудь библиотека начинает делать что-то постороннее, помимо своей основной функциональности. К чести комьюнити, такие вещи всегда очень жестко критикуют, даже если идеологические взгляды разработчика выглядят общепринятыми в той среде, где это комьюнити развивается. Вот на днях новый такой скандал. Впервые в моей жизни в такую ситуацию попала библиотека, которую используем на работе — а именно Moq для .NET. Автор написал код, который спаунит новый системный процесс и командой git config --global user.email читает почту разработчика, а затем с помощью почти зашифрованной закрытой DLL-библиотеки, помещённой в поставку Moq, отправляет данные в сервис GitHub SponsorLink, чтобы проверить, платит ли разработчик донаты. Конечно же, система безопасности на проде не даст никуда сходить этому коду и ничего плохого сделать. Но, помимо прода, рабочие проекты запускаются еще и на компьютерах разработчиков локально. Вот тут заложена настоящая опасность. Где запрос почты, там может быть следующим шагом что угодно другое — скачивание ваших интимных фото и передача вовне, чтение файла с паролями из папки браузера, поиск номера кредитки... Разумеется, всё во имя самых благих целей. В общем, комьюнити порассуждало о том, что это критический подрыв доверия, хотя автор оправдывался как мог (как moq, хе-хе). Народ просто закидал его камнями, начал массово исключать Moq из своих зависимостей, ставить дизлайки, отправлять репорты. Вроде как это вынудило мейнтейнера откатить изменения. Но на всякий случай Moq лучше не обновлять больше никогда и постепенно заменить на аналоги. Доверие — важнейший ресурс в опенсорсе. #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