TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #14739 · May 23

#c_lang#ctp#ctpapi#futures#options#quant#simnow#stock#tora#trader#tts#xtp openctp is a powerful open-source trading platform compatible with many Chinese securities and futures trading systems, offering both real and simulated trading environments for futures, options, stocks, funds, and bonds across domestic and global markets like A-shares, Hong Kong, and US stocks. It provides easy access to CTPAPI through Python and other programming languages, plus user-friendly trading clients with graphical and command-line interfaces. You can register free simulation accounts instantly via WeChat, enabling you to practice and test trading strategies in real-time or 24/7 environments. It also offers training, development support, and a monitoring platform for multiple trading systems, helping you learn, develop, and trade efficiently with low costs and broad market access. This benefits you by giving a flexible, comprehensive, and cost-effective way to develop, test, and execute trading strategies across many markets with strong community and technical support. https://github.com/openctp/openctp

Results

2 similar posts found

Search: #matching

当前筛选 #matching清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2751 · 06/04/2025, 02:15 PM

#Senior#DataScientist#ML#NLP#LLM#VLM#matching#DS#fulltime#ecommerce Senior Data Scientist (NLP/LLM/VLM) 💼 Ozon Tech 💰 От 455 000 ₽ gross совокупный доход Команда занимается развитием автоматического матчинга — технологии поиска одинаковых товаров как внутри Ozon, так и между Ozon и другими маркетплейсами. В работе — масштабные проекты с использованием LLM, NLP и VLM, направленные на повышение точности и полноты поиска дубликатов и объединения товарных карточек. Основные задачи: — Аналитика текущих проблем матчинга; — Обучение новых NLP-моделей (bi-encoder, late fusion, early fusion); — Адаптация новых LLM/VLM-моделей. Требования: — 4+ лет коммерческого опыта в Data Science; — 2+ года — в задачах NLP; — Опыт обучения и вывода ML-моделей в прод; — Знание современных и классических NLP-подходов; — Уверенное владение Python и PySpark (bigdata датасеты собираем на Hadoop-кластере); — Знание алгоритмов и структур данных; — Проактивность, ответственность, нацеленность на результат. Будет плюсом: — Участие в ML-соревнованиях; — Опыт построения протоколов и пайплайнов разметки данных; — Опыт работы с задачами матчинга / entity resolution. Что предлагаем: — Динамичный и быстроразвивающийся бизнес, ресурсы, возможность сделать вместе лучший продукт на рынке e-commerce; — Свобода решений, внимание к качеству инженерии; — Сильную профессиональную команду; — Возможность развиваться вместе с бизнесом; — От 455 000 ₽ gross совокупный доход. 📩Контакт: [email protected] — присылай резюме, обсудим детали.