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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #964 · 10.03

Раз уж взялся за Стругацких, решил перечитать трилогию о Максиме Камерере. Ну, точнее как, перечитать: подростком я с удовольствием проглотил "Обитаемый Остров", затем бросил на середине вторую книгу и не дошёл до третьей. По-видимому, я ожидал буквально продолжения сюжета, а получил совершенно другие произведения, просто с тем же персонажем в главной роли. И правда — "Остров" очень круто читается в юности. Это прям мечта: герой со сверхспособностями попадает внутрь целой цивилизации, которая живёт неправильно, и начинает всё исправлять. У тебя, как восторженного подростка, вообще не возникает никаких сомнений в том, что герой всё делает абсолютно верно. Здесь не может быть никакой двусмысленности: тираны обращают население в рабов и жёстко преследуют инакомыслящих, совершенно однозначно нужно всю такую систему до основания разрушить, а виновных уничтожить. Тем интереснее перечитывать роман, будучи взрослым, особенно, когда ты знаешь концовку. На все события уже смотришь чуть иначе, потому что помнишь — в финале окажется, что герой такой же юный восторженный дурачок, ничего не понимающий в сложных процессах, каким был ты, когда читал это первый раз. Крайне обидно, что это произведение не включено в обязательную программу по литературе для старших классов. Там гораздо больше всего можно обсудить, чем в половине классических романов, да простят меня их любители. Жаль, что Стругацкие всё-таки не написали продолжение конкретно об этом мире. Интересно было бы узнать, что стало с ним и некоторыми персонажами (например, с Радой Гаал — я уж думал, Камерер заберёт её на Землю, но, судя по всему, нет). Я уже закончил и вторую книгу, она совершенно о другом, напишу на днях, что думаю. #fiction

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