Очень удобный телеграм бот для написания кода!
Мощная нейросеть в телеграм боте, которая поможет стажерам и начинающим, так и опытным спецам для написания, проверки и доработки кода.
Если вы тоже решили начать изучать Python, то GigaChat поможет: модель объяснит основные понятия, ответитнавопросы об особенностях языка и синтаксисе.
Идем тестировать — тут.
#python#gigachat
#вакансия#job#vacancy#python#computervision#senior#remote#Cyprus
Senior Computer Vision Engineer
Компания: Aiuta
Локация: удаленно (GMT - GMT +4, за пределами РФ и РБ) или по желанию релокация на Кипр (поддержка предоставляется).
Вилка: €6000-8000
Быстрорастущий B2B AI-стартап из США в сфере fashion-tech. Продукт помогает брендам и ритейлерам создавать digital-контент (изображения и видео) и улучшать онлайн-опыт покупателей.
В этой роли вы будете заниматься разработкой и обучением моделей для ключевых продуктов компании: виртуальной примерки, генерации изображений, генерацией видео из статичных фото, и др.
Чем предстоит заниматься:
- проектировать, обучать и улучшать CV-модели.
- участвовать во всех этапах ML-цикла — от подготовки данных до деплоя.
- работать вместе с product и engineering командами над интеграцией моделей в продукт.
Что важно:
- 3+ года опыта в research или разработке в области computer vision (Python, PyTorch).
- опыт разработки и обучения генеративных моделей (diffusion, GAN).
- опыт с video generation или virtual try-on - большой плюс.
Контакт
[email protected]
#vacancy#remote#data#python#dbt#snowflake
Senior Data Engineer
About us:
Siren Group, headquartered in Switzerland and with staff across the world, we focus on the U.S. market with an emphasis on the home improvement industry.
About you:
• 5+ years of experience in data engineering or related field;
• Deep understanding of data warehousing, ETL pipelines, data modeling, and APIs;
• Expertise in Python, SQL, Snowflake, Docker, AWS, DBT, EL tools (Fivetran/Airbyte), Orchestration Tools (Prefect/Airflow), Data Quality Monitoring (Great Expectations/Monte Carlo), Version Control Systems, CI/CD;
• Experience with data quality monitoring, reliability, and lineage will be an asset;
• Business acumen & excellent communication skills (w/ technical and business stakeholders);
• Professional fluency in English;
What you will be doing:
• Build and maintain data infrastructure that enables the collection, storage, and retrieval of data;
• Create new data flows by integrating our data sources and ensuring that they are reliable and efficient;
• Develop ETL pipelines, data warehousing, and data modeling to support business needs;
• Ensure data quality monitoring, reliability, and lineage by developing processes and tools to identify and correct data quality issues;
Email: [email protected]
TG: @zarinamurza
Не забудь уточнить, что ты из @datasciencejobs
#python#dataEngineering
📃
Amazon Web Services in Action
Description
Master essential best practices for deploying and managing applications on Amazon Web Services. This revised bestseller is packed with techniques for building highly available and scalable architectures and automating deployment with Infrastructure as Code.
⚖️1.7 GB
🔗Enlace
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
#Automation#python
🐍
Using Python for Automation
Learn how to automate repetitive tasks using Python.
🗣 Sam Pettus
📆 2019-11-01
⌚️56m
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----
✨The STAR method is a powerful technique used to answer behavioral interview questions effectively.
It helps structure responses by focusing on Situation, Task, Action, and Result. For analytics professionals, using the STAR method ensures that you demonstrate your problem-solving abilities, technical skills, and business acumen in a clear and concise way.
Here’s how the STAR method works, tailored for an analytics interview:
📍 1. Situation
Describe the context or challenge you faced. For analysts, this might be related to data challenges, business processes, or system inefficiencies. Be specific about the setting, whether it was a project, a recurring task, or a special initiative.
Example: “At my previous role as a data analyst at XYZ Company, we were experiencing a high churn rate among our subscription customers. This was a critical issue because it directly impacted revenue.”*
📍 2. Task
Explain the responsibilities you had or the goals you needed to achieve in that situation. In analytics, this usually revolves around diagnosing the problem, designing experiments, or conducting data analysis.
Example: “I was tasked with identifying the factors contributing to customer churn and providing actionable insights to the marketing team to help them improve retention.”*
📍 3. Action
Detail the specific actions you took to address the problem. Be sure to mention any tools, software, or methodologies you used (e.g., SQL, Python, data #visualization tools, #statistical#models). This is your opportunity to showcase your technical expertise and approach to problem-solving.
Example: “I collected and analyzed customer data using #SQL to extract key trends. I then used #Python for data cleaning and statistical analysis, focusing on engagement metrics, product usage patterns, and customer feedback. I also collaborated with the marketing and product teams to understand business priorities.”*
📍 4. Result
Highlight the outcome of your actions, especially any measurable impact. Quantify your results if possible, as this demonstrates your effectiveness as an analyst. Show how your analysis directly influenced business decisions or outcomes.
Example: “As a result of my analysis, we discovered that customers were disengaging due to a lack of certain product features. My insights led to a targeted marketing campaign and product improvements, reducing churn by 15% over the next quarter.”*
Example STAR Answer for an Analytics Interview Question:
Question: *"Tell me about a time you used data to solve a business problem."*
Answer (STAR format):
🔻*S*: “At my previous company, our sales team was struggling with inconsistent performance, and management wasn’t sure which factors were driving the variance.”
🔻*T*: “I was assigned the task of conducting a detailed analysis to identify key drivers of sales performance and propose data-driven recommendations.”
🔻*A*: “I began by collecting sales data over the past year and segmented it by region, product line, and sales representative. I then used Python for #statistical#analysis and developed a regression model to determine the key factors influencing sales outcomes. I also visualized the data using #Tableau to present the findings to non-technical stakeholders.”
🔻*R*: “The analysis revealed that product mix and regional seasonality were significant contributors to the variability. Based on my findings, the company adjusted their sales strategy, leading to a 20% increase in sales efficiency in the next quarter.”
Hope this helps you 😊
#вакансия#python#cv#ml#fulltime#remote#удалённо#datascience
Python-разработчик (Computer Vision)
от 200 000 до 300 000 ₽ на руки
Требуемый опыт работы: 3–6 лет
Полная занятость, полный день
Мы в Megainsight разрабатываем коробочную систему рекомендаций на основе видеопотоков в реальном времени с различными алгоритмами обнаружения и распознавания для анализа автомобилей, людей и очередей в розничной торговле. Это продуктовое решение.
- Вам необходимо быстро погрузиться в текущий этап проекта системы видеоаналитики и взяться за реализацию блока бизнес-логики – обработки и синхронизации событий на основе видеоданных;
- Мы ожидаем от кандидата решения задач по интеграции бизнес-логики с блоком компьютерного зрения;
- Осуществлять проектирование и внедрение сервисов, их взаимодействие;
- Проектирование архитектуры и серверной реализации решения;
Требования:
- Язык программирования – Python;
- Опыт написания кода в коммерческой среде;
- Опыт межсервисного взаимодействия, знание механизмов синхронизации;
- Опыт работы с реляционными хранилищами данных (PostgreSQL, ClickHouse);
- Опыт работы с Linux, Docker и Git/Gitlab;
- Английский – чтение технической литературы и научных статей;
- Способность прогнозировать и балансировать долгосрочное стратегическое проектирование и краткосрочные тактические решения;
- Самоорганизованность и инициативность, опыт оформления проведенных экспериментов и результатов работы.
Будет преимуществом:
- Знакомство с фреймворками для задач компьютерного зрения: Pytorch/Keras/Tensorflow, OpenCV;
- Реализация проектов Computer Vision от сбора данных до внедрения в производство;
Перспективы и возможности:
- Наша компания активно развивает глобальное направления в Европе, Латинской Америке и на Ближнем Востоке. Это возможность для вас получить международный проектный опыт.
- Есть возможность релокации и работы в других странах.
- Работа предполагает удаленный формат, при этом мы гарантируем полное оформление в соответветствии с трудовым законодательсвом страны нахождения.
Контакты: Дмитрий Брунеткин, [email protected]
#python#llms#mlx
MLX LM is a Python tool that helps you run and fine-tune large language models (LLMs) efficiently on Apple Silicon Macs. It connects easily to thousands of models on Hugging Face, supports model quantization to save memory, and allows distributed training. You can generate text or chat with models via simple commands or Python code. It also offers features like prompt caching and memory optimization for handling long texts, making it faster and less resource-heavy. This means you can run powerful AI models locally on your Mac without needing expensive cloud services, saving cost and improving speed.
https://github.com/ml-explore/mlx-lm
#Python#dataScience#aporte
🐍
The Data Science Course: Complete data science 2023
-----
Main channel: @repo_science
Coupons: @freecoupons_reposcience
-----