TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← GitHub Trends

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Find similar content

Source channel @githubtrending · Post #15539 · Mar 5

#python#agent#llm#llm_agent#llm_reasoning#machine_learning_systems#mlsys#reinforcement_learning#rl AReaL is a free, open-source system for fast asynchronous reinforcement learning to train large AI models in math, coding, search, and agents. It decouples generation and training for up to 2.77x speedup, stable performance, and easy setup on single or 1000+ GPUs with algorithms like GRPO/PPO. Install via git/pip, run examples like GSM8K math instantly. You benefit by building top AI agents affordably and quickly, reproducing results with shared data/models, saving time/money vs. slow synchronous tools. https://github.com/inclusionAI/AReaL

Results

1 similar post found

Search: #headofdatascience

当前筛选 #headofdatascience清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2926 · 09/16/2025, 09:10 AM

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP