@AloneSnowflake · Post #601 · 22.10.2025 г., 21:31
𝐖allpaper ˓ 🧳🚘 ˒ * 𝐉oin 𝐂hannel ⋅•⋅ #Wallpaper#Matching#Couple#Girl#Boy
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #270 · 9 јул.
От многопоточных вычислений переходим к распределённым. То есть вычисления, происходящие на нескольких компьютерах. Конечно, в зависимости от задачи, вы можете взять готовые решения вроде CGRU или Deadline для рендеринга, charm4py или Dask для ML, или замутить что-то на AWS С2. Но хотелось бы чего-то попроще, попитоничней что ли) А ведь в Python есть средства "из коробки" для синхронизации нескольких процессов на разных хостах. Вот простой пример кода, который синхронизирует работу двух процессов на разных компьютерах. В этом случае используется процесс-посредник, который является синхронизирующим сервером. В примере создаётся некий Manager, который шарит общую для клиентов очередь. Все подключившиеся могут что-то в неё писать или забирать. В моём коде один процесс что-то "считает" и складывает в очередь, другой забирает и продолжает какие-то свои "расчёты". Если у вас есть несколько машин, то можете попробовать это запустить по сети (нужно заменить 'localhost' на IP-адрес сервера). Но и на локальной машине сработает. Gist 🌎 #libs#source#tricks
Пребарај: #matching
@AloneSnowflake · Post #601 · 22.10.2025 г., 21:31
𝐖allpaper ˓ 🧳🚘 ˒ * 𝐉oin 𝐂hannel ⋅•⋅ #Wallpaper#Matching#Couple#Girl#Boy
@datasciencejobs · Post #2751 · 04.06.2025 г., 14:15
#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.