TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Source channel @githubtrending · Post #15059 · Aug 14
#python#pyside6#python#youtube_dl#youtube_downloader#yt_dlp#yt_dlp_gui YTSage is a user-friendly app that lets you download YouTube videos in any quality, extract audio, and get subtitles easily through a clean interface. You can download single videos or entire playlists, save thumbnails and descriptions, remove sponsor segments, and even trim videos. It supports login with cookies for private content and updates itself automatically. Installation is simple via pip or pre-built executables for Windows, Linux, and macOS. This tool helps you save and organize YouTube content efficiently with advanced options like speed limiting and custom commands, making video downloading fast and convenient. https://github.com/oop7/YTSage
Search: #mlflow
@repo_science · Post #3110 · 04/28/2023, 07:38 PM
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 · 08/15/2025, 04:18 PM
#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