TGTGInsightаналитика telegramLIVE / telegram public index
← [404] — программирование

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Найти похожее

Источник @procode404 · Post #2995 · 28 апр.

​👨‍💻Цикл событий JavaScript простым языком — [14:38] Наверняка многие задумывались, как NodeJS способен обрабатывать такие серьёзные нагрузки, учитывая, что он работает всего в одном потоке. На самом деле, правда заключается в том, что большая часть времени, которую сервер тратит на обработку одного клиента, — это ожидание. Либо ожидание ответа от клиента, либо сама отправка запроса через сеть. NodeJS умеет делать все эти операции ожидания неблокирующими. То есть, пока он ждёт завершения какого-то системного вызова или завершения операции с сетью, он может обрабатывать другие соединения и благодаря этому не проигрывать, а порой даже выигрывать серверы, написанные в пусть и многопоточном, но блокирующем стиле. В этом видео вы узнаете, как это работает и почему это очень круто. #js#nodejs

Hashtags

Результаты

Найдено 2 похожих постов

Поиск: #matching

当前筛选 #matching清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2751 · 04.06.2025, 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.