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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #855 · 10.09

Крутой онлайн-конструктор стеллажей с возможностью заказа. Поскольку я гик, то люблю всё точное и технологичное, не люблю лишний раз взаимодействовать с людьми, а еще у меня есть страсть организовывать вещи. Нередко это боль: купишь стеллаж в какой-нибудь Икее или Леруа, и всё равно часть предметов слишком большие или слишком маленькие для ячеек, а сам стеллаж либо не влезает в нужное место комнаты, либо оставляет слишком много свободного места. И вот прочитал на VC статью о пермском производстве мебели "Привет Макет", которое сделало онлайн-конструктор и автоматизировало распил и сверление нетиповой продукции. Сразу полез смотреть. Оказалось ровно то, что мне нужно. Супер крутой 3D-конструктор в браузере, где реально можно составить практически что хочешь конкретно по своим размерам и под свои нужды. Сразу отображает цену в реальном времени. Дальше жмешь заказ, на стороне производства создаются нужные задачи под ЧПУ-машины, которые после подтверждения запускают в работу. Доставка из Перми Деловыми Линиями. Отдельный респект за то, как всё упаковано. На всех коробках номера или другие поясняющие записи, весь крепеж аккуратненько разложен по пакетикам, для одинакового вида крепежа есть уточнения по области применения. Ещё в комплекте чертежи и обозначения каждой детали, чтобы не запутаться. В общем, получил от сборки много удовольствия — такое лего для взрослых, ещё и сделанное по твоим запросам. Скоро покажу вам, что в итоге получилось после размещения вещей. Правый стеллаж под настолки, левый под электронику и другие бытовые штуки. P.S. За этот пост мне никто не платил, делюсь личными впечатлениями и крайне поддерживаю все подобные начинания, как у этой фабрики. #life#окр

Hashtags

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