🥳Bugun Telegram 10 yoshga to'ldi. Pavel Durovtug'ilgan kun haqida shunday dedi: Atigi oʻn yil ichida Telegram 800 milliondan ortiq faol foydalanuvchilarga ega boʻldi. Yillar davomida ko'plab yangilanishlar va takomillashtirishlar orqali Telegram zamonaviy xabar almashish tajribasi qanday bo'lishi kerakligini qayta belgilab berdi. Telegram uchun navbatdagi qadam - bu xabar almashishdan tashqariga chiqish va umuman, ijtimoiy tarmoqlarda innovatsiyalarni rivojlantirish. Biz mashhurligimizdan milliardlab odamlarning hayotini yaxshi tomonga o'zgartirish, sayyoramizdagi odamlarni ilhomlantirish va ko'tarish uchun foydalanishimiz kerak. Bugungi kunda barcha foydalanuvchilar uchun hikoyalarning bosqichma-bosqich chiqarilishi Telegram tarixidagi ushbu yangi bosqichning boshlanishini anglatadi. O'tgan o'n yillik hayajonli bo'lsa-da, keyingi 10 yil Telegram o'zining haqiqiy salohiyatiga erishadigan vaqt bo'ladi. 🥳 #durov#telegram#10yosh ✅@TGraphUz | 📺YouTube
검색: #mlflow
@repo_science · Post #3110 · 2023. 04. 28. PM 07:38
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 · 2025. 08. 15. PM 04:18
#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