TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #93 · 26.10
Телеграм запустил рекламную платформу, которую многие ждали. В том числе я, потому что неофициальные средства продвижения здесь хоть и существуют, вызывают у меня стойкое неприятие. Реклама будет отображаться в каналах, в которых больше 1000 подписчиков (вам, как моим читателям, можно пока не переживать). Внешние ссылки запрещены. Есть, однако, маленький нюанс. Минимальный бюджет рекламной кампании: 2 миллиона евро. С одной стороны, это хорошо, потому что не будет бесконечной инфоцыганщины, которой переполнен, например, ВКонтакте. С другой стороны, 90% рекламного рынка так и останется в чёрной зоне, то есть почти ни для кого ничего не поменяется, кроме Дурова. Такая себе забота о пользователях. Понравилось вот это: Sponsored Messages are currently in test mode. Once they are fully launched and allow Telegram to cover its basic costs, we will start sharing ad revenue with the owners of public channels in which sponsored messages are displayed Переводится так: мы будем забирать все деньги себе и не делиться с авторами каналов, пока не посчитаем, что забрали себе достаточно. #web
Hashtags
Търсене: #mlflow
@repo_science · Post #3110 · 28.04.2023 г., 19:38
En este tutorial de Marcin Zabłocki, aprenda a implementar cualquier modelo #machinelearning (incluso con funciones personalizadas/preprocesamiento complejo) como una función remota #BigQuery para hacer posible la inferencia del modelo desde SQL. Implementar modelos #MLflow en BigQuery ➡️https://shts.me/C3OB5 ----- Canal principal:@repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@datasciencejobs · Post #2872 · 15.08.2025 г., 16:18
#вакансия#ml#rl#python#numpy#pandas#pytorch#jax#mlflow#rllib О НАШЕМ ПРОЕКТЕ Мы работаем над системой управления доходами (RMS). Наши клиенты - российские авиакомпании. Приглашаем в команду Data scientist для разработки и обучения RL-агента для управления доходами авиаперевозчика на уровне рынка. Основной стек: Python, PyTorch/JAX, NumPy/Pandas, MLFlow/Weights & Biases, приветствуются RLlib/Acme/Stable-Baselines. 🧑💻Чем предстоит заниматься: 🖊постановка формальной задачи RL: определение пространств состояний/действий/вознаграждения, ограничений и KPI; 🖊разработка и валидация симулятора рыночной среды на основе исторических данных (реакции спроса, сезонность, шоки); 🖊исследование и внедрение алгоритмов RL/IL (value-based, policy-gradient, actor-critic, off-policy/offline RL); 🖊экспериментальный дизайн: off-policy оценка, А/В в симуляторе, подготовка к онлайн-экспериментам; 🖊инструменты качества: стабильность обучения, воспроизводимость, мониторинг метрик (reward, RM KPI, робастность к шокам); 🖊 взаимодействие с продуктом/инженерией: требования, передача моделей в прод, контроль деградаций. 🧑💻Что ожидаем: 🖊сильная подготовка в RL/оптимизации/статистике (магистр/кандидат или сопоставимый опыт); 🖊практике в PyTorch/JAX; опыт построения и отладки сложных обручающих циклов; 🖊 желателен опыт causal inference/ контрафактической оценки; 🖊будет плюсом: временные ряды, эконометрика спроса, ценовые эксперименты; 🖊умение формализовать задачу и защитимо сравнивать политики. 🧑💻Мы предлагаем: - СТАБИЛЬНОСТЬ: оформление и оклад в соответствии с ТК РФ (гпх, фриланс - невозможны); - БЕЗОПАСНОСТЬ: работа в аккредитованной IT-компании, отсрочка и т.д; - УДАЛЕННУЮ РАБОТУ: график работы 5/2 по МСК в интервале 09-18.00 -/+2 часа (гибкое начало рабочего дня с учетом планирования общих коммуникаций); - РАЗВИТИЕ: современный стек, наставничество в первый месяц работы, карьерный рост; - процессы без бюрократии, политика «открытых дверей» руководства. 📝 Ждём ваши резюме 89287653141, тг @MariP_rnd