Zvukobook.ru - Первый аудиокнижный | Стажировка машинное обучение: Стажёр-разработчик (разработчик машинного обучения)

Содержание

Всесезонная стажировка в Яндексе — новый набор и подробности

Мы вновь запускаем стажировку для начинающих технических специалистов. Стажёров ищут команды Яндекса в Москве, Санкт-Петербурге, Екатеринбурге и Новосибирске. Тех, кто успешно пройдёт отбор, мы попросим временно присоединиться к команде дистанционно или пригласим работать в офис — в зависимости от эпидемиологической ситуации в конкретном регионе. По мере снятия ограничений планируется полноценный выход стажёров в офис.

Оставить заявку на участие в стажировке можно здесь. Она пройдёт по пяти направлениям: фронтенд- и бэкенд-разработка, создание мобильных приложений для iOS и Android, аналитика и машинное обучение. Программа рассчитана на тех, кто уже владеет базовыми знаниями. Например, разработчикам необходимо знать хотя бы один язык (C++, Python или Java), а аналитикам — матстатистику и Python.

Отбор включает в себя несколько этапов, зависящих от направления. В большинстве случаев потребуется выполнить тестовое задание (вот примеры, которые можно порешать) и пройти два-три технических интервью. В финале кандидаты встретятся с командами, которые набирают стажёров, и смогут выбрать одну из них. Стажировка длится от трёх до шести месяцев — мы в самом начале согласуем с вами её продолжительность и график (возможна частичная занятость). Студенты обычно совмещают стажировку с учёбой в институте.

Стажёрам в Яндексе не дают задачи, не имеющие отношения к продакшену. Вы в любом случае будете делать боевые системы, решать те же проблемы, что и другие разработчики — с поправкой на меньший объём опыта за плечами. Стажёры инициируют обновление кода на многомиллионных сервисах, делают целые блоки приложений и сайтов Яндекса, переписывают с нуля библиотеки. У каждого стажёра есть ментор, который составит вместе с вами план стажировки, будет смотреть ваш код, направлять вас, помогать в сложных ситуациях. После стажировки многие разработчики и аналитики переходят на постоянную позицию (иногда — меняя команду).

Как я организовал тренировки по машинному обучению в НГУ

Меня зовут Саша и я люблю машинное обучение, а также обучение людей. Сейчас курирую образовательные программы в Computer Science центре и руковожу бакалавриатом по анализу данных в СПбГУ. До этого работал аналитиком в Яндексе, а ещё раньше — учёным: занимался математическим моделированием в ИВТ СО РАН.

В этом посте хочу рассказать, что получилось из идеи запуска тренировок по машинному обучению для студентов, выпускников Новосибирского государственного университета и всех желающих.

Мне давно хотелось организовать спецкурс по подготовке к соревнованиям по анализу данных на Kaggle и других платформах. Это казалось отличной идеей:

Студенты и все желающие применят на практике теоретические знания, получат опыт решения задач на публичных соревнованиях.
Студенты, которые занимают места в топе на таких соревнованиях, хорошо влияют на привлекательность НГУ для абитуриентов, студентов и выпускников. С тренировками по спортивному программированию происходит точно также.
Такой спецкурс отлично дополняет и расширяет фундаментальные знания: участники самостоятельно реализуют модели машинного обучения, часто объединяются в команды, которые конкурируют на мировом уровне.

В других университетах уже проводились такие тренировки, поэтому я надеялся на успех спецкурса и в НГУ.

Запуск

В Академгородке Новосибирска очень благодатная почва для подобных начинаний: студенты, выпускники и преподаватели Computer Science центра и сильных технических факультетов, например, ФИТ, ММФ, ФФ, мощная поддержка администрации НГУ, активное ODS-сообщество, опытные инженеры и аналитики разных IT-компаний. Примерно тогда же мы узнали о грантовой программе от Botan Investments — фонд поддерживает команды, которые показывают хорошие результаты в соревнованиях по спортивному ML.

Мы нашли аудиторию в НГУ для еженедельных встреч, создали чатик в Телеграме и с 1 октября запустились вместе со студентами и выпускниками CS центра. На первое занятие пришли 19 человек. Шесть из них стали постоянными участниками тренировок. Всего за учебный год на встречу хотя бы раз пришел 31 человек.

Первые результаты

Мы с ребятами познакомились, обменялись опытом, обсудили соревнования и примерный план на будущее. Довольно быстро поняли, что борьба за места в соревнованиях по анализу данных — это регулярный изнурительный труд, похожий на неоплачиваемую full-time работу, но очень интересную и захватывающую 🙂 Один из участников, Kaggle-master Максим, посоветовал нам сначала продвигаться в конкурсах индивидуально, и только через несколько недель после этого объединяться в команды, учитывая public score. Мы так и сделали! На очных тренировках обсуждали модели, научные статьи и тонкости Python-библиотек, вместе решали проблемы.

Результатами осеннего семестра стали три серебра в двух соревнованиях на Kaggle: TGS Salt Identification и PLAsTiCC Astronomical Classification. И одно третье место в конкурсе ЦФТ по исправлению опечаток с первыми выигранными деньгами (in the money, как говорят опытные кегглеры).

Ещё одним очень важным косвенным результатом спецкурса стал запуск и настройка кластера ВКИ НГУ. Его вычислительные мощности заметно улучшили нашу соревновательную жизнь: 40 CPU, 755Gb RAM, 8 GPU NVIDIA Tesla V100.

До этого мы выживали как могли: считали на личных ноутбуках и десктопах, в Google Colab и в Kaggle-kernels. У одной команды даже был самописный скрипт, который автоматически сохранял модель и перезапускал расчёт, остановившийся по лимиту времени.

В весеннем семестре мы продолжили собираться, обмениваться успешными находками и рассказывать о своих решениях соревнований. К нам стали приходить новые заинтересованные участники. За весенний семестр получилось взять уже одно золото, три серебра и девять бронз в восьми конкурсах на Kaggle: PetFinder, Santander, Gendered pronoun resolution, Whale Identification, Quora, Google Landmarks и других, бронзу в Recco challenge, третье место в Changellenge>>Cup и первое место (снова in the money) в соревновании по машинному обучению на чемпионате по программированию от Яндекса.

Что говорят участники тренировок

Михаил Карчевский
«Я очень рад, что такая деятельность ведётся у нас в Сибири, так как считаю, что участие в конкурсах — самый быстрый способ освоить ML. Для таких конкурсов железо достаточно дорогое, чтобы купить самостоятельно, а тут можно пробовать идеи бесплатно».

Кирилл Бродт
«До появления мл-тренировок я особо не участвовал в конкурсах за исключением учебных и индусских соревнований: не видел в этом смысла, так как работа у меня в области МО была, да и с ним я знаком. Первый семестр ходил как слушатель. А начиная со второго семестра, как только появились вычислительные ресурсы, подумал, почему бы и не поучаствовать. И меня это затянуло. Задачу, данные и метрики за тебя придумали и приготовили, бери да используй всю мощь МО, проверяй state-of-the-art модели и техники. Если бы не тренировки и, не менее важно, вычислительные ресурсы, я бы не скоро начал участвовать».

Андрей Шевелев
«Очные ML-тренировки помогли мне найти единомышленников, совместно с которыми удалось углубить свои знания в области машинного обучения и анализа данных. Также это отличный вариант для тех, у кого нет особо свободного времени на самостоятельный разбор и погружение в тему конкурсов, но быть в теме все же хочется».

Присоединяйтесь к нам

Соревнования на Kaggle и других площадках оттачивают практические умения и быстро конвертируются в интересную работу в области data science. Люди, которые вместе поучаствовали в трудном соревновании, часто становятся коллегами и продолжают успешно решать уже рабочие задачи. Такое случалось и у нас: Михаил Карчевский в паре с другом из команды перешли работать в одну компанию над рекомендательной системой.

Со временем мы планируем расширить эту активность научными публикациями и участием в конференциях по машинному обучению. Присоединяйтесь к нам в качестве участников или экспертов в Новосибирске — пишите мне или Кириллу. Организуйте аналогичные тренировки в своих городах и университетах.

Вот маленькая шпаргалка, которая поможет сделать первые шаги:

Продумайте удобное место и время регулярных занятий. Оптимально — 1-2 раза в неделю.
Напишите потенциально заинтересованным участникам о первой встрече. В первую очередь это студенты технических вузов, участники ODS.
Заведите чатик для обсуждения текущих дел: Telegram, VK, WhatsApp или любой другой удобный большинству мессенджер.
Ведите общедоступный план занятий, список соревнований и участников, следите за результатами.
В близких университетах, научных институтах или компаниях найдите свободные вычислительные мощности или гранты на них.
PROFIT!

Лето с пользой: IT-стажировки для студентов

Топ-7 стажировок в IT-компаниях и крупных банках: условия участия и возможности для студентов.

Учебный год закончился, скоро пройдут последние экзамены семестра — и лучшее, чем можно заняться в режиме ограниченного передвижения — это стажировка. Тем более, что многие компании предлагают онлайн-практику. Мы выбрали для вас несколько предложений, которые помогут провести лето с пользой.

Национальный центр когнитивных разработок ИТМО

Период стажировки: июль-август

Приём заявок: до 21 июня

Команды: 6 научно-исследовательских команд с различными задачами.

Бонусы: зарплата, официальное трудоустройство, индивидуальный план стажировки, возможность поступить в магистратуру или аспирантуру Факультета цифровых трансформаций Университета ИТМО либо стать частью команды на постоянной основе.

Как подать заявку: Скачайте анкету, заполните ее, напишите мотивационное письмо, приложите портфолио, конвертируйте в PDF и отправьте на почту [email protected], в теме письма укажите «Стажировка, исследовательская группа ____».

Подробнее о направлениях работы команд можно узнать по ссылке.

Источник: shutterstock.com

Формат: Дистанционная стажировка

Длительность: От 3 месяцев

Направления: бэкенд-разработка, фронтенд-разработка, машинное обучение, аналитика, мобильная разработка.

Бонусы: Работа с ментором, реальные задачи и оплата труда.

Как проходит отбор: Заполните анкету на сайте, в течение недели после этого выполните тестовое задание, пройдите несколько технических интервью и попадите в команду стажеров.

Оставить заявку можно здесь.

ВКонтакте. Источник: группа «Команда ВКонтакте»

Формат: Дистанционная стажировка

Длительность: 2 месяца (с 13 июля по 12 сентября)

Команды, которые примут стажеров: потребления контента и рекомендаций, Core ML; прикладных исследований; потребления контента и рекомендаций, Backend; рекламы и бизнес-продуктов, Performance Advertising; backend-инфраструктуры; департамент дизайна.

Как проходит отбор: Подайте заявку до 14 июня включительно, затем выполните тестовое задание.

Оставить заявку можно здесь.

МТС

Формат: Офлайн и онлайн-формат

Длительность: от 3 месяцев (20/30 или 40 часов в неделю)

Направления: разработка, BigData, искусственный интеллект, аналитика, системное администрирование, тестирование.

Этапы отбора: онлайн-подача заявки, видеоинтервью или тестирование, интервью с HR, интервью с руководителем.

Бонусы: гибкий график, оплата труда, реальные задачи, ментор, тренинги и онлайн-курсы в Корпоративном университете МТС.

Оставить заявку можно здесь.

Источник: shutterstock.com

Длительность: 6 месяцев

Направления: IT (поддержка и аналитика), коммерческая аналитика, Digital & e-commerce.

Условия: фиксированный оклад, индивидуальный план развития, реальные задачи, компенсация питания, полная занятость, возможность трудоустройства после стажировки.

Требования: студент последнего курса бакалавриата или магистратуры.

Оставить заявку можно здесь.

Unilever

Длительность: 3 месяца

Приём заявок: до конца июня

Условия участия: студенты 3-6 курсов, уровень английского зависит от проекта, готовность работать 30 часов в неделю.

Направления: IT, финансы, маркетинг, customer development, R&D, управление цепями поставок.

Как проходит отбор: онлайн-подача заявки, онлайн-тест, запись видеоинтервью, собеседование с линейным менеджером, оффер.

Оставить заявку можно здесь.

Selectel

Направления: программирование, системное администрирование, техническая поддержка услуг, инженерная поддержка ЦОД, управление персоналом, аналитика, финансы.

Бонусы: реальные задачи, гибкий график, бесплатные обеды и занятия английским.

Оставить заявку можно здесь.

Перейти к содержанию

«Паровозик, который смог!» или «Специализация Машинное обучение и анализ данных», глазами новичка в Data Science

Ранее в моей прошлой статье, посвящённой обучению Data Science с нуля, я обещал записаться на специализацию «Машинное обучение и анализ данных», на Coursera и поделиться моими впечатлениями о доступности этих знаний для практически абсолютного новичка в области науки о данных. Сказано – сделано! Хотя безусловно, на Хабре уже есть упоминания об этой и аналогичных специализациях, но думаю мои «пять копеек» не помешают.

Цитата из известного фильма в названии статьи и картинка, взяты не случайно, местами мне кажется, что эта специализация доставляла мне почти физическую боль, и было колоссальное желание все бросить, но интерес в итоге взял верх. Поэтому если вам интересно как я с минимально возможными финансовыми затратами прошел эту серию курсов — милости прошу под кат.

Часть 1. «Вспомнить все…» — немного о навыках

Думаю, в самом начале будет уместно напомнить с чего все начиналось, чтобы читатель мог примерить мой опыт на себя.

Итак, данная статья является завершающей в спонтанно возникшем цикле статей, о том, как я осваивал азы Data Science с нуля (статьи ниже приведены в порядке появления):

Каждую из этих статей я начинал с краткого описания своих навыков, поскольку освоение указанных выше материалов суммарно умещалось примерно в одну неделю (без учета времени написания статей), то не могу сказать, что я сильно прогрессировал, поэтому к началу обучения на Coursera мой бэкграунд был следующим:

Самые начальные представления о Data Science (зачем нужна, что входит, немного о методах работы)
Почти нулевые познания в мат. анализе и статистике (матрицы от руки перемножал с ошибками, принцип доказательства статистических гипотез не воспринимал почти на генетическом уроне)
Почти нулевое знание Python, немного минимальных навыков программирования в других языках (например, C#), которые похоже только мешали освоить логику Питона.
Шило в «пятой точке» которое заставляло убить целый месяц на сверхинтенсивное прохождение курса

Именно с такой базой я подошел к началу обучения. В описании специализации честно сказано: «Intermediate Specialization. Some related experience required.» и признаться это меня настораживало, но поскольку в разработчиках специализации числится МФТИ и Яндекс я решил рискнуть.

Кстати, доложен отметить, что курс действительно заставил меня вспомнить все, в особо трудные минуты неожиданно начали всплывать в памяти, давно «прошедшие мимо ушей» знания, казалось бы, забытые за ненадобностью. Правда, как мне кажется, эта специализация в части статистики и мат. анализа все равно отложила у меня в голове больше чем предметы из программы специалитета и магистратуры ВУЗа вместе взятые.

Ну не буду вас больше томить, перейдем ближе к делу.

Часть 2 — «Начало» — знакомство с курсом

«Какой самый живучий паразит? Бактерия? Вирус? Кишечный глист? Идея. Она живучая и крайне заразная. Стоит идее завладеть мозгом, избавиться от нее практически невозможно. Я имею в виду сформировавшуюся идею, полностью осознанную, поселившуюся в голове» — Inception

Пока писал эту статью и вспоминал прохождение курсов, задумался, что единственной здравой причиной, по которой я вообще заинтересовался Data Science может быть, только то что мне эту идею внедрили во сне, или даже во сне внутри сна во сне внутри сна…

Причем это была не просто идея — пройти курс по Data Science на Coursera, это была идея пройти курс максимально быстро потому что лишних денег, да и времени растягивать на полгода не было.

Если кто-то не знаком с новой политикой Coursera, то сейчас на данный курс действует система подписки, а именно 7 бесплатных дней пробной подписки, потом каждый месяц платно.
Специализация рассчитана примерно на 6 месяцев. Один месяц мне обошелся в 4 576 руб (сейчас стоит немного больше).

Таким образом система давала 1 месяц + 1 неделю, и я решил, что именно за этот отрезок должен пройти специализацию. Забегая вперед, скажу, что задача вполне посильная.

Перейдем к описанию программы специализации. Она состоит из 6 курсов, пять из них теоретические, а шестой это курсовой проект (Capstone Project), доступ к нему откроется только после прохождения первых пяти. Курсы желательно проходить в прямом порядке, вас конечно никто не заставляет, но очень настоятельно рекомендуют. Если вы решите в сжатый срок пройти специализацию, то иногда будет смысл немного проходить курсы не в прямом порядке (об этом позже), но скорей всего это вам «аукнется» и будет необходимо возвращаться к ранее пройденному.

Пять курсов специализации плавно подводят вас к возможности самостоятельного применения знаний, особенно ценны они во взаимосвязи, но в принципе курсы могут быть полезны и по отдельности. Так некоторые курсы (точнее их части) похоже были сделаны несколько в отрыве от основного контекста, но в любом случае генеральная линия прослеживается и требования к уровню вашего мастерства будут возрастать постепенно от курса к курсу.

Начнете вы с основ Питона, азов мат. анализа и теории вероятностей, потом рассмотрите обучение с учителем и без учителя (от базовых моделей из scikit learn до нейронных сетей), потом статистика, потом практическое применение. В принципе похоже, что это общераспространённый подход к обучению в области Data Science.

Может быть, для кого-то станет критичным, что курс заточен под Python 2, причем я бы от греха не советовал бы даже некоторые вещи импортировать «из будущего», ибо в некоторых задачах «грейдер», очень чуткий и могут возникать проблемы из-за, например, разницы в библиотеках, в том числе и при применении Python 3 (по крайней мере судя по отзывам на форумах).

На мой взгляд удобней всего настроить Anaconda. Если у вас уже установлена анаконда с окружением под Python 3, то не расстраивайтесь настроить второе окружение с Python 2 достаточно просто (я ставил через консоль conda по этой инструкции). Ставится она и под Windows и под Linux, под Mac OSX не пробовал, но думаю тоже ставится без проблем.

Кстати, судя по форумам специализации многие проходили этот курс пользуясь OS Windows, я рекомендую на всякий случай накатить второй системой Linux, но безусловно это не обязательно, хотя может быть полезно.

Я накатил себе Linux Mint второй системой, чисто для этой специализации, и не пожалел. Субъективно мне кажется, что местами расчёты под ним проходят быстрей, также было меньше проблем с установкой некоторых библиотек, которые требовались при прохождении курса.

Первый курс для новичка выглядит вполне дружелюбно: по-своему харизматичные ребята из МФТИ и Яндекс расскажут зачем это нужно и поначалу не будут вас пугать зубодробительными заданиями. А вот потом, уровень фрустрации зависит от вашей подготовки. У меня, и у некоторых людей на форуме бывали случаи, когда целыми днями не удавалось подобрать решении задачи или теста, с другой стороны если у вас есть способности и хорошая «база», то думаю вам все будет просто и понятно.

Для каждого курса есть своя сессия (примерно месяц), в которую подразумевается его изучение, курс состоит из недель, неделя состоит из 2-4 занятий (обычно), в каждом занятии (уроке), как правило есть необязательный материал (лекции, пробные тесты) и контрольный материал, тесты с оценками, задания по программированию, задания для взаимной проверки и т.п. Сдача этих оценочных материалов, обязательна для завершения курса.

Если вы что-то не сдали в срок, за это не штрафуют, однако если это завязано на других людей, например, задания взаимной проверки, то могут возникнуть трудности (все убегут вперед и им будет не до проверки вашей работы). Если не уложились в одну сессию всегда можете перейти на другую, результат сохранится.

Отдельное слово надо сказать о лекторах курса и заданиях. Над курсом работала большая команда и соответственно есть свои плюсы и есть свои минусы, большую часть курса читают 4 ключевые специалиста, у каждого похоже своя специализация. По лекторам видно, что они опытные и толковые люди, но к некоторым по началу привыкнуть трудно. Я не буду раскрывать персоналии, чтобы никого не обидеть. Просто отмечу, что есть лекторы, которым хочется просто поклонится в ноги, за то, что они стараются разжевать материал даже новичкам, некоторые же лекторы могут немного нервировать и вызывать на первых порах жгучее желание совершить насильственные действия агрессивного характера. Это безусловно моя субъективная реакция, вызванная плохими базовыми знаниями и личным восприятием, в любом случае к концу специализации привыкаешь к манере каждого из лекторов и даже как-то жалко становится с ними заочно расставаться.

С лекторами также непосредственно связаны контрольные материалы уроков, вы заметите, что в чьих-то уроках задания (в целом) более зубодробительные, например, где-то тесты простые как «три копейки», а в задачах на статистику и теорию вероятности заставляют изрядно попотеть.
Ну и отдельно задания по программированию (и/или по взаимной проверке), тоже разрабатывали разные люди, поэтому в некоторых случаях формулировки могут вызывать у неподготовленного человека чувства полного непонимания и беспросветной паники.

Что касается приглашённых лекторов, они люди грамотные, ну а если что-то не нравится, то они не успевают сильно надоесть, да и моментов таких не очень много, как правило приглашенные лекторы читают материал, немного оторванный от основного контекста, но безусловно полезный для общего развития.

Я не хочу вдаваться в подробности обучения по каждому из курсов, думаю вы все постигните в процессе обучения перейду к полезным советам. Ну и еще раз повторюсь есть статьи на Хабре про эту специализацию, например, от самого МФТИ).

Часть 3 «Автостопом по галактике» — что делать чтобы не было мучительно больно.

«Галактика суровая штука. Чтобы в ней выжить, надо знать, где твое полотенце» — Автостопом по галактике

Ниже я постараюсь расписать пару моментов, которые мне стоили выпавших на клавиатуру волос и бессонных ночей, надеюсь это вас хоть немного убережет, пусть это будет вашим «полотенцем».

1. Моя большая ошибка, это отсутствие структурированного подхода к фиксации процесса обучения. В некоторых вопросах я вполне себе «пенсионер» и популярными хорошими практиками не пользуюсь. Ближе к 4-му курсу специализации я понял, что с самого начала надо было завести что-то вроде Mind map (или любой аналог). Основная проблема начинается в тот момент, когда курс перестает вас вести за ручку и требует, чтобы вы вернулись в ранее пройденный материал и откопали реализацию функции или кусок теории, рассмотренный ранее. Не стоит полагаться на память, она скорей всего вас местами подведет. Слава богу есть способы, позволяющие скомпенсировать отсутствие Mind map, но я все же рекомендую вам как-то структурировать то что вы учите.

2. Также не смотря на основной посыл статьи, я не рекомендую проходить специализацию галопом как я. Да может быть 6 месяцев это объективно, много, но думаю месяца три это вполне комфортные условия для размеренного поглощения знаний. Изучение же курса за месяц + одну неделю помимо бессонных ночей и отсутствия нормальных выходных приведет к тому, что возможно ваш мозг просто не переварит то что вы, выучили. Так, например, я обнаружил забавный эффект к моменту, когда я уже проходил 4-й курс, я вдруг, не осознанно просто так занимаясь совсем другими делами начал понимать некоторые моменты из первых курсов. К моменту прохождения финального проекта специализации у меня ни с того ни с сего в голове начало возникать понимание самых основ статистики из 4-го курса, видимо мозгу нужно время. В качестве совета частично компенсирующего недостаток времени на прохождение курса при быстром изучении, рекомендую через пару курсов после начала обучения начать параллельно читать, какой-нибудь самоучитель по теме. Я, например, выбрал книгу: А. Мюллер, С. Гвидо —«Введение в машинное обучение с помощью Python. Руководство для специалистов по работе с данными» — 2017 г. Там мало теории, но зато материал книги наглядно повторяет приемы, освоенные в рамках курса.
Или еще, как вариант «Python и машинное обучение» Себсатьян Рашка (подсказал Metsur )

3. Используйте форумы курсов и slack, вы удивитесь, сколько людей столкнулись с теми же проблемами, что и вы. Поскольку я очень спешил, то практически каждое задание я начинал сразу с изучения тем на форуме связанных с трудностями, которые возникают во время его решения. Не редко на форуме можно встретить, прям куски кода, или формат ответов, которые ждет «грейдер», а в особо сложных случаях прям целые инструкции от пользователей, в которых разжевано, что же хотел от вас автор задачи (у которого видимо есть трудности в общении с неспециалистами). Slack меня выручил на самом последнем этапе, когда было необходимо скооперироваться с людьми для взаимной проверки заданий, народу на шестом курсе мало и чтобы не ждать долго, полезно искать людей которые уже прошли этот этап и просить их об оценке или наоборот помогать советом (в рамках правил) людям которые вас догоняют, чтобы они быстрее вас догнали и смогли оценить работу. Также маленький «лайф хак», если вы не наберёте достаточно заданий для того чтобы оценить сокурсников и не хотите ждать, то всегда можете поискать ссылки от людей на форуме, где люди просят их проверить (пусть и пару месяцев назад), правда из чувства солидарности я все же советую не останавливаться на трех минимально необходимых оцененных работах, а помочь с проверкой большему числу людей. Кроме форума на первых курсах помогает просто поиск в Интернет, там вы вполне можете найти подсказки для решения ваших задач (например, одна из задачек в первых курсах базируется на научной статье, которую можно найти и подглядеть куски кода), а вот дальше Интернет уже менее полезен.

4. Рассмотрим следующий момент, который для некоторых может стать «камнем преткновения». На всякий случай рекомендую в заданиях для проверки «грейдером» формировать ответы через функции записи файла в Питон, а не вручную через блокнот, это убережет вас от «невидимых» символов которые система признает ошибочным ответом.

5. Запись на сессии. Тщательно прикиньте ваш прогресс. Если вы хотите закончить в сжатые сроки, то не имеете права ждать впустую. Некоторые задания невозможно сдать, пока не начнется сессия, ну, например, вы закончили 2й курс 14 числа, а сессия не третий курс начнется только 21 числа, это значит, что вы 7 дней не сможете сдавать некоторую часть заданий (как правило связанную со взаимной оценкой). Поэтому есть смысл записываться на сессии чуть раньше, чем вы закончили прошлый курс.

Приведу пример, допустим какой-то курс уже начался, но первые 3 недели не содержат заданий с проверкой другими пользователями, тогда есть смысл записаться на эту сессию и потом наверстать, чем ждать пока начнется новая сессия и пока ваши сокурсники дойдут до третей недели. Второй пример на один из курсов мне пришлось записаться с опережением графика, получилось, что я закончил второй курс и сразу записался на пятый, быстро сдал задание, оцениваемое пользователями на самой первой неделе и вернулся спокойно к третьему и четвертому курсу по порядку. Таким образом я не потерял момент, когда люди были готовы оценить работу и потом наверстал упущенное. Из минусов первую неделю пятого курса потом пришлось учить заново потому что из головы все вылетело.

6. Не все знают и явно это похоже не прописано, так что на всякий случай напишу — Coursera по крайней мере на текущий момент на Capstone проект дает полгода, то есть срок моей подписки (месяц + бесплатная неделя ) истекали 08.08.17, но как сказала поддержка доступ к Capstone проекту сохранится полгода с момента начала 6 курса в моем случае до конца января, ибо начал я в конце июля. Так что зная это, вы можете сберечь себе нервы.

7. Capstone проект делится на 4 ветки, для завершения специализации достаточно пройти одну из них, при этом местами системы оценок не очень справедливые. Ну, например, в 5-м задании 1-го проекта (идентификация интернет пользователей) будет очень тяжело достигнуть высокой оценки в связи с необходимостью попасть в топ соревнования на kagle, с другой стороны в 5-м задании проекта по сантимент анализу, предлагают написать примитивный парсер сайта, задание можно сделать за пол часа даже не вдаваясь в предыдущие задачи курса, а оценку хорошую получить проще (учтут в итоге лучший бал). Таким образом вы можете в каких-то моментах где владеете навыками лучше, кроме основной ветки выполнить еще здания и в других, совместите приятное с полезным.

8. Не ленитесь писать нормальный код и хорошо оформлять блокнот, я спешил (ну и знаний не хватало) и мой код был жуткий, я с трудом могу его сам разобрать, другим людям это тоже тяжело (это иногда влияет на оценки пользователей). Я думаю не зазорно посмотреть, как делают другие и чуть-чуть себя поправить, безусловно не переходя границу с плагиатом. Так же рекомендую включать в блокнот текст из описания заданий, я вот сейчас уже не вспомню, что именно я делал в каждой ячейке, а доступ к зданиям закрыт по истечению подписки, так что и не посмотришь. Хотя на самом деле многие задачи есть на GitHub, так что это не очень критично.

9. Ну и пусть это банально, но рассчитайте свои силы, серьезно, за прошедший месяц мне порой приходилось спать за ночь по 2 часа, не видеть друзей и близких, забывать поесть, все выходные гробить на решение задач, да и много еще чего. Поэтому если вы действительно хотите, не имея спецподготовки осилить курс за месяц подумайте готовы ли вы на это.

Кстати, фраза из Автостопом по галактике вспомнилась по тому что в курсе периодически предлагают выставить random seed в значение = 42

Ну думаю есть смысл подводить итоги.

Часть 4 «I’ ll be back» — заключение.

Давайте по порядку ответим на вопросы:

1. Пригодились ли мне навыки, которые я получил из обучения до этого (см. первые три статьи цикла)?

— Да, но не сильно, с одной стороны хорошо, когда имеешь представление о том что примерно тебя ждет (Курсы от Cognitive Class), также местами пригодился и самоучитель про «Data Science с нуля» там я перечитывал теорию вероятности (там немного материала, но то что есть написано понятней), ну и опыт с kagle вам тоже пригодится, когда будете делать Capstone проект, Однако суммарно все три прошлые статьи по навыкам с точки зрения практики и близко не лежат с прохождением специализации, так что если вы уже твердо решили что хотите, можете начинать «без прелюдий».

2. Страдал ли я от недостатка базовых знаний?

— Да, местами очень, особенно когда 2.5 дня не мог написать простейшую функцию, или тупо не мог воспринять какие-то моменты статистики и теории вероятности. К счастью есть форум и slack там много таких же людей, и можно найти помощь, ну и менторы курса, а иногда и сами разработчики стараются помочь. Если все совсем плохо, можете взять персонального тьютора, но думаю, что любой человек в состоянии справится сам.

3. Узнал ли я что-то новое?

— Да, во-первых, я первый раз в жизни написал программу, которая работала 9.5 часов подряд, потом накрылась выдав memory error (потом я конечно это все поправил), у меня несильный компьютер, но даже игрушки с нормальной графикой не могли конкурировать с моим творением в части пожирания ресурсов. Это очень хороший опыт, я навсегда теперь запомнил о важности и пользе разряженных матриц. Ну и во-вторых другие моменты полезные тоже есть: это курс все же немного учит Python(у), я по прежнему его знаю очень плохо и не освоил «Pythonic way», но это намного лучше чем вообще никак, курс неплохо объясняет базовые принципы высшей математики и статистики (не вдаваясь в подробности), фактически я их для себя открыл заново. Курс действительно показывает многие интересные фишки, часть из которых при желании можно перенести в свою повседневную жизнь. Да, есть проблемы с усвоением информации думаю 3/4 материала прошли мимо моего осознания, но даже оставшегося хватит, чтобы догадываться в каком направлении копать, если где-то понадобится анализ данных.

4. Может ли этот курс освоить каждый?

— Думаю да, лишь бы было желание, возможно не за месяц, но точно освоит каждый, кто решит для себя что он действительно хочет. Контингент на курс подбирался разный и молодые парни и девушки и люди в возрасте, как с хорошим знанием материала, так и не очень.

Еще в качестве бонуса, авторы на на сайте специализации пишут о возможности содействия в трудоустройстве после её прохождения, я пока еще не пробовал, но сама возможность радует.

Подводя итог, специализацию однозначно рекомендую, там многие моменты еще шероховаты, но думаю по соотношению цена качество — это более чем приемлемый вариант.

Что же дальше? Ну может применю полученные навыки для своего хобби и потом скину материал на Хабр, может быть посмотрю, как обстоят дела с машинным обучением на .net и тоже отпишусь. Но это всё будет сильно позже.

Так что желаю всем удачи в освоение данной интересной области знаний!

Ну а, чтобы статья не казалось совсем уж серьезной ловите «бонус»:

В качестве бонуса

Еще одним крутым плюсом этой специализации, стало то, что я выучил слово корреляция и теперь буду его везде пихать к месту и не очень.

Итак, ваши письма и комментарии к прошлым статьям подвели меня к знанию о том, что мои прошлые статьи в рамках цикла, читаются более ли менее легко и содержат немного юмора (ну надеюсь это действительно так), однако судя по ощущениям эта статья читается тяжелее, да и писал я её с серьезной рожей вглядываясь в монитор.

Если так задуматься, то можно найти некоторую взаимосвязь между тем насколько легко давалось обучение по материалам в каждой из статей всего цикла и количеством условных «шуток» в статье.

Давайте посмотрим, а есть ли какая-то КОРРЕЛЯЦИЯ?!

Давайте посчитаем соотношение числа слов в статье и числа «шуток» в ней, а также сложность освоения (затраченные на обучение дни).

Статьи нумеруются в том порядке как я их указал в начале статьи, эта соответственно будет четвертой, при расчёте количества шуток и слов, бонусный раздел в выборку не включался.

Под шутками понимаются хоть какие-то намеки на юмор (с учетом картинок вначале статьи), цитаты в заголовках за шутки не считались. Итак:

1. Статья №1: слов = 2575, шуток =5, дней обучения — 2
2. Статья №2: слов = 2098, шуток =3, дней обучения — 3
3. Статья №3: слов = 2667, шуток =4, дней обучения — 2
4. Статья №4: слов = 3051, шуток =2, дней обучения — 37

Далее код на Python 3, для Python 2 уберите скобки перед print и убедитесь, что делите на float, также можно убрать list () перед zip()

import pandas as pd
humor_rate=[(5/2575),(3/2098), (4/2667),(2/3051)]
days=[2,3,2,37]
df=pd.DataFrame(list(zip(humor_rate, days)), index=None, columns=['Humor rate', 'Days of study'])
print ('Таблица данных: \n', df)
print ('Корреляция между humor rate и days of study = ', df.corrwith(df['days of study'])[0])

вывод:

Таблица данных: .....Humor rate.....Days of study 0....0.001942............2 1....0.001430............3 2....0.001500............2 3....0.000656............37

Корреляция между humor rate и days of study = -0.912343823382

Ну что в итоге? А в итоге мы имеем ярко выраженную отрицательную КОРРЕЛЯЦИЮ (коэф. КОРРЕЛЯЦИИ Пирсона), которая говорит нам что, как правило, чем меньше число дней, потраченных на обучение тем больше юмора в статье.

Конечно это шуточный пример КОРРЕЛЯЦИИ. Данных безусловно мало, да и у меня возникли сложности с определением однозначного количества шуток в статье, но будем считать это маленьким примером того, как вы сможете применить полученные после специализации навыки на практике, в том числе и для расчёта КОРРЕЛЯЦИИ.

P.S. сколько раз я упомянул это слово в бонусном фрагменте статьи? Правильно — восемь с учетом, вывода print ().

Вакансия Machine Learning специалист в Москве, работа в Интерсервис Технологии (вакансия в архиве)

Вакансия Machine Learning специалист в Москве, работа в Интерсервис Технологии (вакансия в архиве){«searchResumeSeoCatalog»: {}, «isLightPage»: false, «isWebView»: false, «forbidden»: false, «authUrl»: {«login-url»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «login-form»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «login-field-value»: null, «backurl-field-name»: «backUrl», «remember-field-name»: «remember», «remember-field-value»: «yes», «backurl»: «https://hh.ru/applicant/vacancy_response/after_login?vacancyId=34554688», «failurl»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «signup-form»: «/account/signup?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «auth-employer-url»: «/auth/employer/?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «remember-password»: «/account/remember_password?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688», «agreement-form»: «/account/agreement?backurl=%2Faccount%2Fsignup%3Fbackurl%3D%252Fapplicant%252Fvacancy_response%252Fafter_login%253FvacancyId%253D34554688», «employer-agreement»: «/auth/employer/agreement?backurl=%2Fauth%2Femployer%2F%3Fbackurl%3D%252Fapplicant%252Fvacancy_response%252Fafter_login%253FvacancyId%253D34554688»}, «accountTemporarilyLocked»: {}, «applicantSignupFields»: [], «applicantPhoneVerification»: {}, «applicantVacancyResponseStatuses»: {}, «applicantResponseStreaks»: {}, «loginForm»: {«passwordRecovery»: {«trl»: «\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c»}, «registration»: [{«trl»: «\u0421\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f», «code»: «REG_APPLICANT», «translationKey»: «account.login.registration.applicant.capitalized»}, {«trl»: «\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f», «code»: «REG_EMPLOYER», «translationKey»: «account.login.registration.employer.capitalized»}], «socialNetworks»: [{«trl»: «\u041c\u043e\u0439 \u041c\u0438\[email protected]», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=MAIL&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «MAIL», «translationKey»: «socialNetworkTitle.mail»}, {«trl»: «\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=OK&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «OK», «translationKey»: «socialNetworkTitle.ok»}, {«trl»: «Facebook», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=FB&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «FB», «translationKey»: «socialNetworkTitle.fb»}, {«trl»: «\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=VK&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «VK», «translationKey»: «socialNetworkTitle.vk»}, {«trl»: «LinkedIn», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=LI&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «LI», «translationKey»: «socialNetworkTitle.li»}, {«trl»: «Google», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=GPLUS&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «GPLUS», «translationKey»: «socialNetworkTitle.gplus»}, {«trl»: «\u0414\u043e\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34554688&site=DNR&_xsrf=e425b0aa3652b1475aaa60bc2c2e9a09&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «DNR», «translationKey»: «socialNetworkTitle.dnr»}]}, «noMenu»: false, «assessments»: {«assessments»: []}, «resumeViewHistory»: {}, «recaptcha»: {«isBot»: false, «siteKey»: null}, «resumeComments»: {«payload»: {«data»: []}, «status»: «FETCH»}, «userId»: null, «userSearchPointsByResumeHash»: {}, «commentsByUserId»: {}, «competitorAnalysis»: {}, «competitorAnalysisReport»: {}, «competitorAnalysisReportData»: {}, «competitorAnalysisReportTab»: «», «canViewEmployerStatistics»: false, «betaEmployerStatisticsLoading»: false, «betaEmployerStatisticsParams»: {}, «betaEmployerStatisticsReport»: null, «betaEmployerStatisticsConfig»: {}, «betaEmployerStatisticsTabs»: [], «applicantNegotiations»: {«topicList»: [], «total»: null, «paging»: null, «filterInUse»: «all»}, «applicantNegotiationsActionsData»: {«deleteAction»: {}, «filters»: [], «filterByStatus»: [], «backUrl»: «», «order»: {}}, «showMessengersTip»: false, «applicantEmployersNegotiationStats»: {«employer-negotiation-stats»: []}, «applicantEmployerManagersActivity»: [], «applicantPackageType»: «basic», «applicantPaymentBackUrl»: «», «applicantAnalyticsAction»: «», «applicantPaymentTypes»: [], «applicantAvailableQuantities»: [], «applicantServicesPrices»: {}, «applicantPaymentSource»: «desktop», «applicantFindJobRecommendedQuantity»: null, «relatedVacancies»: {«resultsFound»: 420, «totalPages»: 70, «itemsOnPage»: 6, «vacancies»: [{«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 38422017, «name»: «Machine Learning developer», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 3853446, «name»: «\u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438», «visibleName»: «\u041e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/3541890.png»}, {«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/775250.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/3541892.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/3541892.png»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/3541891.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/3541891.png»}]}, «employerOrganizationFormId»: 0}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601304237, «$»: «2020-09-28T17:43:57.720+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 3018379, «@disabled»: false, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0412\u043e\u0437\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u043a\u0430», «building»: «4/7», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0412\u043e\u0437\u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u043a\u0430, 4/7», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.752824999974884,\»lng\»:37.610817,\»zoom\»:19},\»marker\»:{\»lat\»:55.752825,\»lng\»:37.610817}}}», «marker»: {«@lat»: 55.752825, «@lng»: 37.610817}, «manager»: {«@id»: 4779333}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601651431, «$»: «2020-10-02T18:10:31.654+03:00»}, «creationTime»: «2020-08-05T10:43:30.180+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 83566263, «@managerId»: 5369271, «@userId»: 61439102}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38422017», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38422017»}, «workSchedule»: «FULL_DAY», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u041e\u043f\u044b\u0442\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 Data Science \u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 2 \u043b\u0435\u0442. \u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u0442\u0435\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439. «, «resp»: «\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043b\u043b\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435. \u0420\u0435\u0444\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043f\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438…»}, «responsesCount»: 9}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 39338460, «name»: «Machine Learning Developer», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 3473889, «name»: «\u041e\u043f\u0442\u043e\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433», «visibleName»: «\u041e\u043f\u0442\u043e\u041c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/768719.jpg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/3515832.jpeg»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/3515833.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/3515833.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/3515834.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/3515834.jpeg»}]}, «employerOrganizationFormId»: 0}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1602221989, «$»: «2020-10-09T08:39:49.821+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 1557396, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 27, «@name»: «metro.27», «@order»: 4, «@translit»: «vdnkh», «id»: 27, «lat»: 55.819626, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.640751, «name»: «\u0412\u0414\u041d\u0425»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0410\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u043a\u0430 \u041a\u043e\u0440\u043e\u043b\u0451\u0432\u0430», «building»: «6\u043a1», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0410\u043a\u0430\u0434\u0435\u043c\u0438\u043a\u0430 \u041a\u043e\u0440\u043e\u043b\u0451\u0432\u0430, 6\u043a1», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.82129503592413,\»lng\»:37.63309199999996,\»zoom\»:16},\»marker\»:{\»lat\»:55.822964,\»lng\»:37.625433}}}», «marker»: {«@lat»: 55.822964, «@lng»: 37.625433}, «manager»: {«@id»: 6126456}}, «metallic»: «standard_plus», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1602225486, «$»: «2020-10-09T09:38:06.173+03:00»}, «creationTime»: «2020-09-21T08:39:49.821+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 95190575, «@managerId»: 6126456, «@userId»: 73047509}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/39338460», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/39338460»}, «workSchedule»: «FULL_DAY», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f (\u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u044b \u0438\u0445 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b) \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u043f\u044b\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u0430 Python (Caffe). \u041e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0432 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435…», «resp»: «\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0421\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u041e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0430 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u041f\u043e\u0442\u043e\u043a\u043e\u0432\u0430\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.»}, «responsesCount»: 49}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 39616870, «name»: «Machine Learning Engineer», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «3529», «@state»: «APPROVED», «id»: 3529, «name»: «\u0421\u0431\u0435\u0440\u0431\u0430\u043d\u043a», «visibleName»: «\u0421\u0431\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432», «structureName»: «3529», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/3551986.png»}, {«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/777774.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/3551988.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/3551988.png»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/3551987.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/3551987.png»}]}, «department»: {«@name»: «\u0421\u0431\u0435\u0440 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0442\u043e\u0432», «@code»: «3529-3529-prof»}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 3529}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601883966, «$»: «2020-10-05T10:46:06.581+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «hr-brand»: {«@url»: «http://hrbrand.ru/», «type»: «winner»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 731097, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 73, «@name»: «metro.73», «@order»: 5, «@translit»: «kutuzovskaya», «id»: 73, «lat»: 55.740544, «line»: {«@id»: 4, «@name»: «metroline.4», «@translit»: «filyovskaya», «@cityId»: 1, «id»: 4, «name»: «\u0424\u0438\u043b\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#1EBCEF»}, «lng»: 37.5341, «name»: «\u041a\u0443\u0442\u0443\u0437\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 536, «@name»: «metro.536», «@order»: 21, «@translit»: «kutuzovskaya», «id»: 536, «lat»: 55.740833, «line»: {«@id»: 95, «@name»: «metroline.95», «@translit»: «mck», «@cityId»: 1, «id»: 95, «name»: «\u041c\u0426\u041a», «color»: «#CC4C6E»}, «lng»: 37.533333, «name»: «\u041a\u0443\u0442\u0443\u0437\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u041a\u0443\u0442\u0443\u0437\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442», «building»: «32\u043a1», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u041a\u0443\u0442\u0443\u0437\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442, 32\u043a1», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.740941002002906,\»lng\»:37.53261349999992,\»zoom\»:18},\»marker\»:{\»lat\»:55.741338,\»lng\»:37.531127}}}», «marker»: {«@lat»: 55.741338, «@lng»: 37.531127}, «manager»: {«@id»: 5819250}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1602279939, «$»: «2020-10-10T00:45:39.421+03:00»}, «creationTime»: «2020-10-05T10:46:06.581+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 85609995, «@managerId»: 5499539, «@userId»: 63484047}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/39616870», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/39616870»}, «workSchedule»: «FULL_DAY», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0422\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0432\u044b\u0441\u0448\u0435\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 (\u043f\u0440\u0435\u0434\u043f\u043e\u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u0432\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0412\u0428\u042d, \u041c\u0424\u0422\u0418, \u041c\u0413\u0423, \u0420\u042d\u0428). \u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0435\u0435 \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 Python (\u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438, \u0443\u043c\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u041e\u041e\u041f, ML-stack). «, «resp»: «\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u0438 \u0440\u0435\u0433\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043c\u043e\u043d\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0430\u043b\u0438\u0434\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439. «}, «responsesCount»: 11}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 39648779, «name»: «Machine Learning Developer», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 1962403, «name»: «\u041c\u041e\u0411\u0418\u041b\u042c\u041d\u042b\u0415 \u0422\u0415\u0425\u041d\u041e\u041b\u041e\u0413\u0418\u0418», «visibleName»: «\u041c\u041e\u0411\u0418\u041b\u042c\u041d\u042b\u0415 \u0422\u0415\u0425\u041d\u041e\u041b\u041e\u0413\u0418\u0418», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/1585182.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/1585182.png»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/1585181.png»}, {«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/285697.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/1585183.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/1585183.png»}]}, «employerOrganizationFormId»: 0}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601973594, «$»: «2020-10-06T11:39:54.717+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «metallic»: «standard», «creationSite»: «krasnodar.hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601973886, «$»: «2020-10-06T11:44:46.615+03:00»}, «creationTime»: «2020-10-06T11:39:54.717+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 93313568, «@managerId»: 5949192, «@userId»: 71177124}, «inboxPossibility»: true, «notify»: true, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/39648779», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/39648779»}, «workSchedule»: «REMOTE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u041f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u0435\u0439 \u0438 \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0438\u0445 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043d\u0430 Python \u043e\u0442 2-\u0445 \u043b\u0435\u0442. \u041e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 Django Rest…», «resp»: «\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439. \u0410\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0446\u0435\u043b\u0435\u0439 Machine Learning. \u0412\u044b\u0431\u043e\u0440 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a \u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f…»}, «responsesCount»: 13}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 38714516, «name»: «Senior Machine Learning Developer», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 2801530, «name»: «Joom», «visibleName»: «Joom», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/2095789.png»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/2095790.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/2095790.png»}, {«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/413429.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/2095791.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/2095791.png»}]}, «employerOrganizationFormId»: 10}, «compensation»: {«from»: 270000, «currencyCode»: «RUR», «gross»: true}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1600428299, «$»: «2020-09-18T14:24:59.160+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 3464134, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 12, «@name»: «metro.12», «@order»: 6, «@translit»: «aeroport», «id»: 12, «lat»: 55.800441, «line»: {«@id»: 2, «@name»: «metroline.2», «@translit»: «zamoskvoretskaya», «@cityId»: 1, «id»: 2, «name»: «\u0417\u0430\u043c\u043e\u0441\u043a\u0432\u043e\u0440\u0435\u0446\u043a\u0430\u044f», «color»: «#4FB04F»}, «lng»: 37.530477, «name»: «\u0410\u044d\u0440\u043e\u043f\u043e\u0440\u0442»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 592, «@name»: «metro.592», «@order»: 9, «@translit»: «cska», «id»: 592, «lat»: 55.78643, «line»: {«@id»: 133, «@name»: «metroline.133», «@translit»: «solncevskaya», «@cityId»: 1, «id»: 133, «name»: «\u0421\u043e\u043b\u043d\u0446\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#FFCD1C»}, «lng»: 37.53502, «name»: «\u0426\u0421\u041a\u0410»}]}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1602233949, «$»: «2020-10-09T11:59:09.548+03:00»}, «creationTime»: «2020-08-19T18:26:07.897+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 75387716, «@managerId»: 4754068, «@userId»: 53265941}, «inboxPossibility»: true, «notify»: true, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38714516», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38714516»}, «workSchedule»: «FULL_DAY», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0425\u043e\u0440\u043e\u0448\u0430\u044f \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0430: \u0437\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0431\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0430\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u043e\u0432 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u0442\u043e\u0433\u043e \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d\u0438 \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u0432 \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430\u0445. «, «resp»: «\u0421omputer vision: \u0432\u044b\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0442\u0440\u0438\u0431\u0443\u0442\u043e\u0432 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u0435\u0433\u043e \u0444\u043e\u0442\u043e \u0438 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f, \u043f\u043e\u0438\u0441\u043a \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0442\u043e\u0432\u0430\u0440\u043e\u0432, \u0444\u0438\u043b\u044c\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u0430\u0444\u0430\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u043d\u0435\u0434\u043e\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043a\u043e\u043d\u0442\u0435\u043d\u0442\u0430…»}, «responsesCount»: 12}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 38827213, «name»: «\u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f Machine learning», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «otkrytie», «@state»: «APPROVED», «id»: 23040, «name»: «\u0411\u0430\u043d\u043a \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435», «visibleName»: «\u0411\u0430\u043d\u043a \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0438\u0435», «structureName»: «otkrytie», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/3383021.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/3383021.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/3383022.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/3383022.jpeg»}, {«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/735511.jpg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/3383020.jpeg»}], «@showInSearch»: true}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 23040}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601123418, «$»: «2020-09-26T15:30:18.646+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 372516, «@disabled»: false, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u0414\u0435\u0440\u0431\u0435\u043d\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435\u0436\u043d\u0430\u044f», «building»: «7\u044116», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u0414\u0435\u0440\u0431\u0435\u043d\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f \u043d\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435\u0436\u043d\u0430\u044f, 7\u044116», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.72708759053844,\»lng\»:37.6447335,\»zoom\»:15},\»marker\»:{\»lat\»:55.72385270464901,\»lng\»:37.65064525396719}},\»manualMetro\»:false}», «marker»: {«@lat»: 55.72385270464901, «@lng»: 37.65064525396719}, «manager»: {«@id»: 3325247}}, «metallic»: «standard», «template»: «makeup:3946», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1602073186, «$»: «2020-10-07T15:19:46.816+03:00»}, «creationTime»: «2020-08-25T18:07:16.138+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 77037423, «@managerId»: 4867418, «@userId»: 54910567}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38827213», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38827213»}, «workSchedule»: «FULL_DAY», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «Python, SQL, Oracle (\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e). Linux, PL/SQL, PyCharm, GitHub (\u0436\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e). \u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430 Oracle, Pandas, Jupyter, Numpy, Sklearn, Matplotlib/Plotly, Xgboost…», «resp»: «\u041f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0435\u0439 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441-\u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438 \u0431\u0430\u043d\u043a\u0430 (\u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u043e \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0438\u043b\u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u044f). \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0435 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445…»}, «responsesCount»: 16}], «type»: «similar»}, «applicantSuitableVacancies»: {}, «applicantPaymentServices»: [], «vacanciesShort»: {«vacanciesList»: [], «total»: null}, «checkedEmployerFAQLink»: «https://feedback.hh.ru/article/details/id/5951», «vacancyView»: {«approved»: true, «vacancyId»: 34554688, «managerId»: 5507008, «@vacancyCode»: null, «type»: «open», «name»: «Machine Learning \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442», «multi»: false, «status»: {«active»: false, «archived»: true, «disabled»: false, «waiting»: false, «needFix»: false}, «acceptTemporary»: false, «parttimeOptions»: {«shifts»: false, «weekends»: false, «evenings»: false}, «publicationDate»: «2019-11-13T14:57:11.054+03:00», «compensation»: {«from»: null, «to»: null, «currencyCode»: null, «gross»: null, «noCompensation»: true}, «company»: {«@trusted»: true, «id»: 4115324, «visibleName»: «\u0418\u043d\u0442\u0435\u0440\u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438», «employerOrganizationFormId»: 0, «department»: null, «logos»: {«@showInSearch»: false, «logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/663863.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/3096585.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/3096585.png»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/3096583.png»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/3096584.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/3096584.png»}]}}, «area»: {«name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «@id»: «1», «@regionId»: «1», «@countryIsoCode»: «RU», «regionName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «areaNamePre»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0435», «areaCatalogTitle»: «\u0432 \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0435»}, «address»: {«city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u041a\u043e\u0441\u043c\u043e\u043d\u0430\u0432\u0442\u0430 \u0412\u043e\u043b\u043a\u043e\u0432\u0430», «building»: «6\u0410», «mapData»: {«points»: {«center»: {«lat»: 55.81530599997456, «lng»: 37.51262199999994, «zoom»: 19}, «marker»: {«lat»: 55.815306, «lng»: 37.512622}}}, «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u0443\u043b\u0438\u0446\u0430 \u041a\u043e\u0441\u043c\u043e\u043d\u0430\u0432\u0442\u0430 \u0412\u043e\u043b\u043a\u043e\u0432\u0430, 6\u0410», «rawAddress»: null, «metroStations»: null}, «contactInfo»: null, «validThroughTime»: «2019-12-13T14:58:55.241+03:00», «hr-brand»: null, «@workSchedule»: «fullDay», «@acceptHandicapped»: true, «@acceptKids»: false, «insider»: null, «workExperience»: «noExperience», «employment»: {«@type»: «FULL»}, «description»: «\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442. \u041d\u0430\u0448\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u043b\u043b\u0435\u043a\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0435\u0442\u0441\u043a\u0438\u0435 \u0438\u0433\u0440\u0443\u0448\u043a\u0438 \u0438 \u043c\u044b \u0438\u0449\u0435\u043c Machine Learning \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0441\u0442\u0430. \u041f\u0438\u0448\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430\u043c, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0445\u043e\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435: <ul> <li>\u0431\u0435\u0437 \u0431\u044e\u0440\u043e\u043a\u0440\u0430\u0442\u0438\u0438</li> <li>\u0441\u043e\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0438\u043c\u043e\u043c (\u043d\u0435 \u043a\u0440\u043e\u0432\u0430\u0432\u044b\u0439 enterprise)</li> <li>\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0430\u043c\u0438</li> <li>\u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0441 \u0433\u0435\u0439\u043c\u0434\u0435\u0432\u043e\u043c</li> </ul> \u041e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e: <ul> <li>Python</li> <li>\u043c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u0431\u0435\u043a\u0433\u0440\u0430\u0443\u043d\u0434</li> </ul> \u0416\u0435\u043b\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e: <ul> <li>TensorFlow\\Keras\\pyTorch</li> <li>\u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043e \u0437\u0432\u0443\u043a\u043e\u043c</li> <li>\u0441\u0438\u043d\u0442\u0435\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0430</li> <li>\u0440\u0430\u0

Вакансия Стажер-разработчик (машинное обучение) в Москве, работа в Яндекс (вакансия в архиве)

Вакансия Стажер-разработчик (машинное обучение) в Москве, работа в Яндекс (вакансия в архиве){«searchResumeSeoCatalog»: {}, «isLightPage»: false, «isWebView»: false, «forbidden»: false, «authUrl»: {«login-url»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «login-form»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «login-field-value»: null, «backurl-field-name»: «backUrl», «remember-field-name»: «remember», «remember-field-value»: «yes», «backurl»: «https://hh.ru/applicant/vacancy_response/after_login?vacancyId=34637683», «failurl»: «/account/login?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «signup-form»: «/account/signup?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «auth-employer-url»: «/auth/employer/?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «remember-password»: «/account/remember_password?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683», «agreement-form»: «/account/agreement?backurl=%2Faccount%2Fsignup%3Fbackurl%3D%252Fapplicant%252Fvacancy_response%252Fafter_login%253FvacancyId%253D34637683», «employer-agreement»: «/auth/employer/agreement?backurl=%2Fauth%2Femployer%2F%3Fbackurl%3D%252Fapplicant%252Fvacancy_response%252Fafter_login%253FvacancyId%253D34637683»}, «accountTemporarilyLocked»: {}, «applicantSignupFields»: [], «applicantPhoneVerification»: {}, «applicantVacancyResponseStatuses»: {}, «applicantResponseStreaks»: {}, «loginForm»: {«passwordRecovery»: {«trl»: «\u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0430\u0440\u043e\u043b\u044c»}, «registration»: [{«trl»: «\u0421\u043e\u0438\u0441\u043a\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f», «code»: «REG_APPLICANT», «translationKey»: «account.login.registration.applicant.capitalized»}, {«trl»: «\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u043e\u0434\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f», «code»: «REG_EMPLOYER», «translationKey»: «account.login.registration.employer.capitalized»}], «socialNetworks»: [{«trl»: «\u041c\u043e\u0439 \u041c\u0438\[email protected]», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=MAIL&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «MAIL», «translationKey»: «socialNetworkTitle.mail»}, {«trl»: «\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=OK&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «OK», «translationKey»: «socialNetworkTitle.ok»}, {«trl»: «Facebook», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=FB&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «FB», «translationKey»: «socialNetworkTitle.fb»}, {«trl»: «\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=VK&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «VK», «translationKey»: «socialNetworkTitle.vk»}, {«trl»: «LinkedIn», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=LI&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «LI», «translationKey»: «socialNetworkTitle.li»}, {«trl»: «Google», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=GPLUS&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «GPLUS», «translationKey»: «socialNetworkTitle.gplus»}, {«trl»: «\u0414\u043e\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435», «url»: «/account/connect?backurl=%2Fapplicant%2Fvacancy_response%2Fafter_login%3FvacancyId%3D34637683&site=DNR&_xsrf=ca192f44ac4012b07921cfa8177992e8&hhtmSource=vacancy_view», «code»: «DNR», «translationKey»: «socialNetworkTitle.dnr»}]}, «noMenu»: false, «assessments»: {«assessments»: []}, «resumeViewHistory»: {}, «recaptcha»: {«isBot»: false, «siteKey»: null}, «resumeComments»: {«payload»: {«data»: []}, «status»: «FETCH»}, «userId»: null, «userSearchPointsByResumeHash»: {}, «commentsByUserId»: {}, «competitorAnalysis»: {}, «competitorAnalysisReport»: {}, «competitorAnalysisReportData»: {}, «competitorAnalysisReportTab»: «», «canViewEmployerStatistics»: false, «betaEmployerStatisticsLoading»: false, «betaEmployerStatisticsParams»: {}, «betaEmployerStatisticsReport»: null, «betaEmployerStatisticsConfig»: {}, «betaEmployerStatisticsTabs»: [], «applicantNegotiations»: {«topicList»: [], «total»: null, «paging»: null, «filterInUse»: «all»}, «applicantNegotiationsActionsData»: {«deleteAction»: {}, «filters»: [], «filterByStatus»: [], «backUrl»: «», «order»: {}}, «showMessengersTip»: false, «applicantEmployersNegotiationStats»: {«employer-negotiation-stats»: []}, «applicantEmployerManagersActivity»: [], «applicantPackageType»: «basic», «applicantPaymentBackUrl»: «», «applicantAnalyticsAction»: «», «applicantPaymentTypes»: [], «applicantAvailableQuantities»: [], «applicantServicesPrices»: {}, «applicantPaymentSource»: «desktop», «applicantFindJobRecommendedQuantity»: null, «relatedVacancies»: {«resultsFound»: 7, «totalPages»: 2, «itemsOnPage»: 6, «vacancies»: [{«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 34505924, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «733», «@state»: «APPROVED», «id»: 2651905, «name»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «visibleName»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «structureName»: «733», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/392978.JPG»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/2014165.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}]}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 733}, «compensation»: {«from»: 30000, «currencyCode»: «RUR», «gross»: false}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601881886, «$»: «2020-10-05T10:11:26.630+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 758556, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 8, «@name»: «metro.8», «@order»: 5, «@translit»: «alexeevskaya», «id»: 8, «lat»: 55.807794, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.638699, «name»: «\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 185, «@name»: «metro.185», «@order»: 6, «@translit»: «marina_roscha», «id»: 185, «lat»: 55.793723, «line»: {«@id»: 10, «@name»: «metroline.10», «@translit»: «lyublinsko_dmitrovskaya», «@cityId»: 1, «id»: 10, «name»: «\u041b\u044e\u0431\u043b\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e-\u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#BED12C»}, «lng»: 37.61618, «name»: «\u041c\u0430\u0440\u044c\u0438\u043d\u0430 \u0420\u043e\u0449\u0430»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 126, «@name»: «metro.126», «@order»: 6, «@translit»: «rizhskaya», «id»: 126, «lat»: 55.792494, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.636114, «name»: «\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434», «building»: «14\u043a1», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434, 14\u043a1», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.80014475465827,\»lng\»:37.6275299999999,\»zoom\»:14},\»marker\»:{\»lat\»:55.807015,\»lng\»:37.622315}}}», «marker»: {«@lat»: 55.807015, «@lng»: 37.622315}, «manager»: {«@id»: 718568}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601881886, «$»: «2020-10-05T10:11:26.642+03:00»}, «creationTime»: «2019-11-11T12:47:14.441+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 93945372, «@managerId»: 6001848, «@userId»: 71806869}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/34505924», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/34505924»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0422\u044b \u0437\u043d\u0430\u0435\u0448\u044c \u0430\u043d\u0433\u043b\u0438\u0439\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u0443\u0440\u043e\u0432\u043d\u0435 \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u044f \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0439 \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0423 \u0442\u0435\u0431\u044f \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432\u044b\u0441\u0448\u0435\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u044b \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0438\u0445…», «resp»: «\u041d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0435 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043d\u043e \u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0443\u044e \u0430\u0440\u0445\u0438\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443 \u0441 \u0443\u0447\u0435\u0442\u043e\u043c \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441\u0430. \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438…»}, «responsesCount»: 129}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 34526111, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «733», «@state»: «APPROVED», «id»: 2651905, «name»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «visibleName»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «structureName»: «733», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/392978.JPG»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/2014165.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}]}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 733}, «compensation»: {«from»: 30000, «currencyCode»: «RUR», «gross»: false}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601881130, «$»: «2020-10-05T09:58:50.797+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 758556, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 8, «@name»: «metro.8», «@order»: 5, «@translit»: «alexeevskaya», «id»: 8, «lat»: 55.807794, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.638699, «name»: «\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 185, «@name»: «metro.185», «@order»: 6, «@translit»: «marina_roscha», «id»: 185, «lat»: 55.793723, «line»: {«@id»: 10, «@name»: «metroline.10», «@translit»: «lyublinsko_dmitrovskaya», «@cityId»: 1, «id»: 10, «name»: «\u041b\u044e\u0431\u043b\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e-\u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#BED12C»}, «lng»: 37.61618, «name»: «\u041c\u0430\u0440\u044c\u0438\u043d\u0430 \u0420\u043e\u0449\u0430»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 126, «@name»: «metro.126», «@order»: 6, «@translit»: «rizhskaya», «id»: 126, «lat»: 55.792494, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.636114, «name»: «\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434», «building»: «14\u043a1», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434, 14\u043a1», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.80014475465827,\»lng\»:37.6275299999999,\»zoom\»:14},\»marker\»:{\»lat\»:55.807015,\»lng\»:37.622315}}}», «marker»: {«@lat»: 55.807015, «@lng»: 37.622315}, «manager»: {«@id»: 718568}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601904935, «$»: «2020-10-05T16:35:35.258+03:00»}, «creationTime»: «2019-11-12T11:22:14.501+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 84370134, «@managerId»: 5422737, «@userId»: 62243679}, «inboxPossibility»: true, «notify»: true, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/34526111», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/34526111»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0422\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0448\u044c \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 35 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e (\u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 \u0441 8:00 \u0434\u043e 20:00 \u0432 \u0431\u0443\u0434\u043d\u0438\u0435…», «resp»: «\u041f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 Pega. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u041f\u041e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438…»}, «responsesCount»: 89}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: true, «vacancyId»: 38291970, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a / \u0441\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «733», «@state»: «APPROVED», «id»: 2651905, «name»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «visibleName»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «structureName»: «733», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/392978.JPG»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/2014165.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}]}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 733}, «compensation»: {«from»: 30000, «currencyCode»: «RUR», «gross»: false}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601482364, «$»: «2020-09-30T19:12:44.920+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 758556, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 8, «@name»: «metro.8», «@order»: 5, «@translit»: «alexeevskaya», «id»: 8, «lat»: 55.807794, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.638699, «name»: «\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 185, «@name»: «metro.185», «@order»: 6, «@translit»: «marina_roscha», «id»: 185, «lat»: 55.793723, «line»: {«@id»: 10, «@name»: «metroline.10», «@translit»: «lyublinsko_dmitrovskaya», «@cityId»: 1, «id»: 10, «name»: «\u041b\u044e\u0431\u043b\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e-\u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#BED12C»}, «lng»: 37.61618, «name»: «\u041c\u0430\u0440\u044c\u0438\u043d\u0430 \u0420\u043e\u0449\u0430»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 126, «@name»: «metro.126», «@order»: 6, «@translit»: «rizhskaya», «id»: 126, «lat»: 55.792494, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.636114, «name»: «\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}}, «contactInfo»: {«email»: «[email protected]», «fio»: «\u0411\u043e\u0440\u043e\u0434\u0430\u0447\u0435\u0432\u0430 \u041d\u0430\u0442\u0430\u043b\u044c\u044f», «phones»: {}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601482364, «$»: «2020-09-30T19:12:44.932+03:00»}, «creationTime»: «2020-07-29T10:47:38.956+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 67458368, «@managerId»: 4041677, «@userId»: 45362536}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38291970», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38291970»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0422\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0448\u044c \u0443\u0434\u0435\u043b\u044f\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0435\u043d\u0435\u0435 35 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u044e (\u0432 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0435 \u0441 8:00 \u0434\u043e 20:00 \u0432 \u0431\u0443\u0434\u043d\u0438\u0435…», «resp»: «\u0421\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435 Pega. \u0418\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0438\u043d\u0446\u0438\u043f\u043e\u0432 \u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0445 \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u041f\u041e \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 BPM.»}, «responsesCount»: 169}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: true, «vacancyId»: 38321892, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0441\u0442», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 538164, «name»: «\u0410\u041a\u0421\u0418\u0422\u0415\u0425», «visibleName»: «\u0410\u041a\u0421\u0418\u0422\u0415\u0425», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/371481.png»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/1928181.png»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/1928182.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/1928182.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/1928183.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/1928183.png»}]}, «employerOrganizationFormId»: 0}, «compensation»: {«from»: 30000, «to»: 30000, «currencyCode»: «RUR», «gross»: false}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1601885875, «$»: «2020-10-05T11:17:55.525+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 1082627, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 41, «@name»: «metro.41», «@order»: 18, «@translit»: «kaluzhskaya», «id»: 41, «lat»: 55.656682, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.540075, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434», «building»: «20\u04412», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u041d\u0430\u0443\u0447\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434, 20\u04412», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.655232026942066,\»lng\»:37.54629099999995,\»zoom\»:16},\»marker\»:{\»lat\»:55.653782,\»lng\»:37.552507}}}», «marker»: {«@lat»: 55.653782, «@lng»: 37.552507}, «manager»: {«@id»: 1479970}}, «contactInfo»: {«email»: «[email protected]», «fio»: «\u0418\u0432\u0430\u043d», «phones»: {«phones»: [{«city»: «499», «country»: «7», «number»: «7000222», «comment»: «\u0434\u043e\u0431. 133 (\u0441 8-00 \u0434\u043e 17-00)»}]}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1601885875, «$»: «2020-10-05T11:17:55.539+03:00»}, «creationTime»: «2020-07-30T13:51:08.183+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 88200946, «@managerId»: 5641220, «@userId»: 66072569}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38321892», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38321892»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0412\u044b\u043f\u0443\u0441\u043a\u043d\u0438\u043a \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0412\u0423\u0417\u0430 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0438. \u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u0441\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0445\u043d\u043e\u043b\u043e\u0433\u0438\u0439: JavaScript, \u0421++, \u0421# \u0438\u043b\u0438…», «resp»: «\u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u0435 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u041f\u041e. \u0417\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0441\u0442\u0432\u043e \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0430\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438. \u0412\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0441 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438.»}, «responsesCount»: 109}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 38055618, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a Java», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@structureName»: «733», «@state»: «APPROVED», «id»: 2651905, «name»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «visibleName»: «\u041b\u0410\u041d\u0418\u0422 \u0411\u0438\u041f\u0438\u042d\u043c», «structureName»: «733», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/392978.JPG»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/2014166.jpeg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/2014165.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/2014167.jpeg»}]}, «employerOrganizationFormId»: 10, «mainEmployerId»: 733}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1600870190, «$»: «2020-09-23T17:09:50.600+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «address»: {«@id»: 758556, «@disabled»: false, «metroStations»: {«metro»: [{«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 8, «@name»: «metro.8», «@order»: 5, «@translit»: «alexeevskaya», «id»: 8, «lat»: 55.807794, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.638699, «name»: «\u0410\u043b\u0435\u043a\u0441\u0435\u0435\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 185, «@name»: «metro.185», «@order»: 6, «@translit»: «marina_roscha», «id»: 185, «lat»: 55.793723, «line»: {«@id»: 10, «@name»: «metroline.10», «@translit»: «lyublinsko_dmitrovskaya», «@cityId»: 1, «id»: 10, «name»: «\u041b\u044e\u0431\u043b\u0438\u043d\u0441\u043a\u043e-\u0414\u043c\u0438\u0442\u0440\u043e\u0432\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#BED12C»}, «lng»: 37.61618, «name»: «\u041c\u0430\u0440\u044c\u0438\u043d\u0430 \u0420\u043e\u0449\u0430»}, {«@isAlias»: false, «@cityId»: 1, «@id»: 126, «@name»: «metro.126», «@order»: 6, «@translit»: «rizhskaya», «id»: 126, «lat»: 55.792494, «line»: {«@id»: 6, «@name»: «metroline.6», «@translit»: «kaluzhsko_rizhskaya», «@cityId»: 1, «id»: 6, «name»: «\u041a\u0430\u043b\u0443\u0436\u0441\u043a\u043e-\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f», «color»: «#F07E24»}, «lng»: 37.636114, «name»: «\u0420\u0438\u0436\u0441\u043a\u0430\u044f»}]}, «city»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «street»: «\u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434», «building»: «14\u043a1», «displayName»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430, \u041c\u0443\u0440\u043c\u0430\u043d\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0435\u0437\u0434, 14\u043a1», «mapData»: «{\»points\»:{\»center\»:{\»lat\»:55.80014475465827,\»lng\»:37.6275299999999,\»zoom\»:14},\»marker\»:{\»lat\»:55.807015,\»lng\»:37.622315}}}», «marker»: {«@lat»: 55.807015, «@lng»: 37.622315}, «manager»: {«@id»: 718568}}, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1600870190, «$»: «2020-09-23T17:09:50.618+03:00»}, «creationTime»: «2020-07-16T12:49:22.942+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 67458368, «@managerId»: 4041677, «@userId»: 45362536}, «inboxPossibility»: true, «notify»: false, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/38055618», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/38055618»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0412\u044b\u0441\u0448\u0435\u0435 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0441\u0442\u0430\u0440\u0448\u0438\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b \u0443\u043d\u0438\u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0442\u0435\u0442\u0430. \u0417\u043d\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 \u044f\u0437\u044b\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f: Java, C#, C++, Python \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439. «, «resp»: «\u041f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0441 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0430\u043a\u0442\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u041f\u041e, DevOps, Code review. \u0423\u0447\u0430\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430\u0445 \u043f\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0438 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0431\u0438\u0437\u043d\u0435\u0441 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u043e\u0432.»}, «responsesCount»: 321}, {«@responseLetterRequired»: false, «@showContact»: false, «vacancyId»: 39706961, «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a Java», «company»: {«@showSimilarVacancies»: true, «@trusted»: true, «@category»: «COMPANY», «@countryId»: 1, «@state»: «APPROVED», «id»: 1060266, «name»: «\u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432 \u041a\u043e\u043d\u0441\u0430\u043b\u0442\u0438\u043d\u0433», «visibleName»: «\u0422\u0435\u0445\u043d\u043e\u0441\u0435\u0440\u0432 \u041a\u043e\u043d\u0441\u0430\u043b\u0442\u0438\u043d\u0433», «logos»: {«logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/85542.jpg»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/728141.jpeg»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/728141.jpeg»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/728142.jpeg»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/728142.jpeg»}, {«@type»: «employerPage», «@url»: «/employer-logo/728140.jpeg»}]}}, «compensation»: {«noCompensation»: {}}, «publicationTime»: {«@timestamp»: 1602155585, «$»: «2020-10-08T14:13:05.790+03:00»}, «type»: «open», «area»: {«@id»: 1, «name»: «\u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0430», «path»: «.113.232.1.»}, «acceptTemporary»: false, «metallic»: «standard», «creationSite»: «hh.ru», «displayHost»: «hh.ru», «lastChangeTime»: {«@timestamp»: 1602174374, «$»: «2020-10-08T19:26:14.685+03:00»}, «creationTime»: «2020-10-08T14:13:05.790+03:00», «canBeShared»: true, «employerManager»: {«@hhid»: 89474280, «@managerId»: 5709258, «@userId»: 67344383}, «inboxPossibility»: true, «notify»: true, «links»: {«desktop»: «https://hh.ru/vacancy/39706961», «mobile»: «https://m.hh.ru/vacancy/39706961»}, «workSchedule»: «FLEXIBLE», «acceptIncompleteResumes»: false, «driverLicenseTypes»: [{}], «languages»: [{}], «workingDays»: [{}], «workingTimeIntervals»: [{}], «workingTimeModes»: [{}], «userLabels»: [], «snippet»: {«req»: «\u0414\u0438\u043f\u043b\u043e\u043c \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u0443\u0437\u0430 \u2013 \u043d\u0435\u0442, \u043d\u0435 \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043a\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0447\u0430\u0448\u043a\u0438 \u043a\u043e\u0444\u0435. \u041f\u043e\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u0433\u043b\u0430\u0437\u0430\u0445, \u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0440\u0435\u0447\u044c \u0437\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043e Java (\u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0435…», «resp»: «\u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u0430\u043d\u043a\u043e\u0432\u0441\u043a\u043e\u0435 \u041f\u041e \u043d\u0430 Java.»}, «responsesCount»: 138}], «type»: «similar»}, «applicantSuitableVacancies»: {}, «applicantPaymentServices»: [], «vacanciesShort»: {«vacanciesList»: [], «total»: null}, «checkedEmployerFAQLink»: «https://feedback.hh.ru/article/details/id/5951», «vacancyView»: {«approved»: true, «vacancyId»: 34637683, «managerId»: 4897459, «@vacancyCode»: null, «type»: «open», «name»: «\u0421\u0442\u0430\u0436\u0435\u0440-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a (\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435)», «multi»: false, «status»: {«active»: false, «archived»: true, «disabled»: false, «waiting»: false, «needFix»: false}, «acceptTemporary»: false, «parttimeOptions»: {«shifts»: false, «weekends»: false, «evenings»: false}, «publicationDate»: «2019-12-17T22:14:59.092+03:00», «compensation»: {«from»: null, «to»: null, «currencyCode»: null, «gross»: null, «noCompensation»: true}, «company»: {«@trusted»: true, «id»: 1740, «visibleName»: «\u042f\u043d\u0434\u0435\u043a\u0441», «employerOrganizationFormId»: null, «department»: null, «logos»: {«@showInSearch»: false, «logo»: [{«@type»: «ORIGINAL», «@url»: «/employer-logo-original/232732.gif»}, {«@type»: «searchResultsPage», «@url»: «/employer-logo/289028.png»}, {«@type»: «small», «@url»: «/employer-logo/289028.png»}, {«@type»: «vacancyPage», «@url»: «/employer-logo/289170.png»}, {«@type»: «medium», «@url»: «/employer-logo/289170.p

путь самоучки / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Не каждый может найти время и деньги на то, чтобы получить очное образование в сферах Data Science (DS, наука о данных), AI (Artificial Intelligence, искусственный интеллект), ML (Machine Learning, машинное обучение). Недостаток времени и нехватка денег — это серьёзные препятствия. Преодолеть эти препятствия можно, занявшись самообучением. Но и тут не всё так просто. Для того чтобы успешно учиться самостоятельно, нужны дисциплина, сосредоточенность и правильный подбор учебных предметов. Самообучение в выбранной области, при правильном подходе, можно свободно совмещать с обычной жизнью или с учёбой в общеобразовательных учреждениях. Но в некоторых областях знаний, в таких, как DS, AI, ML, очень сложно начать учиться самостоятельно. Однако, прошу поверить мне на слово, сложности стоят того, что можно получить в результате. Ключ к успеху в самообучении лежит в том, чтобы учиться в собственном темпе.

В этом материале я хочу рассказать о том, как можно действовать тому, кто хочет самостоятельно обрести знания в областях DS, AI и ML. Применение предложенных здесь методов учёбы способно привести к хорошему прогрессу в изучении нового. Здесь, кроме того, я собираюсь поделиться ссылками на ресурсы, которыми я пользуюсь, и которые я без тени сомнения готов порекомендовать другим.

Изучите некоторые математические дисциплины

Математика, даже если это кому-то и не нравится, очень важна в интересующей нас области. Я думаю, что можно с достаточной уверенностью говорить о том, что те, кто это читают, уже обладают некоторыми знаниями по математике, которые они получили в школе. Это — хорошая база, но этого и близко недостаточно тому, кто хочет развиваться в сферах DS, AI и ML. А именно, тут понадобится углубиться в математику немного сильнее, чем это делается в школе, придётся изучить некоторые вещи из статистики, алгебры и других математических дисциплин. Я собрал бы список полезных ресурсов по математике для DS, но это уже сделали за меня в этой статье. И сделали очень хорошо.

Научитесь программировать

Если вы только начинаете самообучение — не стоит сразу бросаться в изучение того, как писать код для целей машинного обучения. Вместо этого стоит изучить основные концепции программирования, не привязанные к какой-либо предметной области. Узнайте о том, что такое программирование, ознакомьтесь с разными существующими типами кода, разберитесь с тем, как правильно писать программы. Это очень важно, так как в процессе освоения программирования вы изучите множество базовых идей, которые сослужат вам хорошую службу на протяжении всей вашей DS-карьеры.

Не спешите, не стремитесь сразу изучить что-то сложное. То, насколько хорошо вы поймёте основы, скажется на всей вашей будущей профессиональной деятельности. Здесь вы можете найти очень хорошие видеоуроки, которые познакомят вас с программированием и информатикой. А именно, в них разбираются самые важные вещи, в которых вам нужно разбираться. Уделите этому вопросу достаточно времени и постарайтесь дойти до понимания всего, что узнаете.

Выберите один язык программирования и как следует в нём разберитесь

Существует много языков программирования, используемых теми, кто работает в областях DS, AI и ML. Чаще всего здесь используются Python, R, Java, Julia и SQL. В данных сферах могут применяться и другие языки, но те, которые я перечислил, применяются чаще других не без причины:

Их легко выучить. Если выделить на их изучение достаточно времени и проявлять в обучении настойчивость и постоянство, то достичь определённых успехов можно достаточно быстро.
Они позволяют, создавая небольшие объёмы кода, решать достаточно масштабные задачи.
Вокруг них сформировалось серьёзное сообщество, которое может помочь вам в сложной ситуации.
Для этих языков созданы библиотеки и пакеты, среди которых можно найти практически всё, что может понадобиться тому, кто работает в сферах DS, AI и ML.
Это — опенсорсные и бесплатные инструменты.

Нет ничего плохого в том, чтобы изучать несколько языков программирования. И, на самом деле, полезно знать более одного языка. Но во время изучения программирования не стоит торопиться. Нужно постараться заниматься, в некий промежуток времени, лишь одним языком, так как иначе вы можете сильно запутаться. Поэтому лучше всего изучать языки по одному, уделяя особое внимание тем их механизмам, которые пригодятся вам в работе. Я посоветовал бы выбрать, в качестве первого языка, Python. Это — довольно простой язык, в котором несложно разобраться даже новичку. Кроме того, я порекомендовал бы сначала изучить общие вопросы программирования на Python, а потом уже заниматься специализированными Python-инструментами для анализа данных.

Научитесь собирать данные

Чаще всего вам никто не будет давать данные, предназначенные специально для вас, а иногда в вашем распоряжении может не быть вообще никаких данных. Но, в любом случае, вам нужно найти способ сбора данных, с которыми вы будете работать. У организации, в которой вы трудитесь, может быть хорошая система сбора данных. Если это так, для вас это — большой плюс. Если такой системы в организации нет, то вам придётся найти способ сбора данных. Но речь идёт не о любых данных, а о качественной информации, с который вы сможете продуктивно работать, достигая поставленных целей. Сбор данных не имеет прямой связи с «добычей данных», с их глубинным анализом. Сбор данных — это шаг работы, который предшествует анализу.

Открытые данные, которыми можно пользоваться бесплатно, можно найти во многих местах интернета. Иногда же нужные данные можно собрать с веб-сайтов, применяя методы веб-скрапинга. Владение веб-скрапингом — это очень важный навык дата-сайентиста, поэтому я очень прошу всех, кто собирается работать в областях DS, AI и ML, освоить этот навык. Вот хорошее руководство по веб-скрапингу.

Данные, кроме того, могут храниться в базах данных, поэтому вам очень пригодятся начальные сведения по администрированию БД и умения по взаимодействию с базами данных. В частности, здесь очень важны знания SQL. Поучиться SQL можно здесь.

Научитесь обрабатывать данные

То, о чём я будут тут говорить, часто называют «первичной обработкой данных» (Data Wrangling). Этот процесс включает в себя очистку имеющихся данных. Здесь применяется разведочный анализ данных и удаление из них всего ненужного. Этот процесс так же включает в себя структурирование данных, приведение их к такой форме, с которой можно будет работать. Эта стадия работы с данными является самой тяжёлой и изматывающей. Те данные, с которыми вы столкнётесь в процессе обучения, будут уже подготовлены к анализу. Но данные, с которыми вы встретитесь в реальном мире, могут быть совершенно «сырыми». Если вы и правда стремитесь стать специалистом в области обработки и анализа данных, вам стоит найти настоящие данные и отыскать способы приведения их в пристойный вид.

Реальные данные можно найти практически повсюду. Например — на Kaggle. На этой замечательной платформе имеются данные от множества компаний со всего мира. Первичная обработка данных — это очень утомительное занятие, но если вы будете заниматься этим регулярно и настойчиво, вы, постепенно, поймёте, что занятие это ещё и очень интересное. Вот хорошие лекции по первичной обработке данных.

Научитесь визуализировать данные

Если вы — специалист по DS, AI или ML, и хорошо разбираетесь в своём деле, вы не должны забывать о том, что то, что кажется вам очевидным, может быть совершенно непонятно окружающим. Не ждите от них того, что они, например, смогут сделать выводы, глядя на колонки цифр. Научиться визуализировать данные нужно для того чтобы результатами вашей работы могли бы воспользоваться специалисты из других областей. «Визуализацией данных» обычно называют процесс представления данных в графическом виде. Такое представление данных позволит извлечь их них пользу даже тем, кто не имеет специальных знаний в сферах DS, AI и ML.

Существует множество способов визуализации данных. Так как мы, всё же, программисты, нашим основным методом визуализации данных должно быть написание соответствующего кода. Это быстро и не требует покупки специализированных инструментов. При написании кода для визуализации данных можно пользоваться множеством бесплатных и опенсорсных библиотек, созданных для используемых нами языков программирования. Например, существуют библиотеки такого рода для Python. Это — Matplotlib, Seaborn и Bokeh. Вот видеоурок по Matplotlib.

Ещё один способ визуализации данных предусматривает использование инструментов с закрытым кодом. Например — Tableau. Существует много таких средств, они позволяют добиваться весьма привлекательных результатов, но они не бесплатны. Tableau — один из самых распространённых подобных инструментов, им я пользуюсь очень часто. Я посоветовал бы всем, кто занимается анализом и визуализацией данных, изучить Tableau. Вот хорошее руководство по этому инструменту.

Искусственный интеллект и машинное обучение

AI и ML можно рассматривать как подразделы DS, так как они основаны на данных. AI и ML — это технологии, которые основаны на обучении машин поведению, сходному с поведением людей. Для этого используются специально подготовленные данные, передаваемые машинам. Компьютерные модели можно научить многому такому, на что способны люди. Для этого их обучают и направляют к нужному результату. В данном случае «машины» можно воспринимать как маленьких детей, не имеющих совершенно никаких знаний. Этих детей постепенно обучают идентифицировать объекты, говорить. Они учатся на своих ошибках и, по мере обучения, начинают всё лучше решать поставленные перед ними задачи. Так происходит и с машинами.

Технологии AI и ML — это то, что «оживляет» машины с использованием множества математических алгоритмов. Человечеству до сих пор не известны границы возможностей этих постоянно совершенствующихся технологий. В наши дни технологии AI и ML широко используются для решения когнитивных задач. Это — обнаружение и распознавание объектов, распознавание лиц и речи, обработка естественного языка, выявление спама и обнаружение мошенничества. Этот список можно ещё очень долго продолжать.

Более подробный рассказ об AI и ML достоин отдельной публикации. Пока же я могу порекомендовать это видео, касающееся общих вопросов применения данных технологий. А вот — многочасовой видеоурок, посвящённый машинному обучению. Проработав эти видео, вы можете приобрести знания в сфере ML, соответствующие начальному или даже среднему уровню. Вы узнаете о множестве существующих алгоритмов машинного обучения, о том, как они устроены, и о том, как ими пользоваться. После этого у вас должно быть достаточно знаний для того чтобы приступить к созданию собственных простых ML-моделей. О том, как это сделать, можно почитать здесь.

Изучите способы публикации ML-моделей в интернете

Существуют инструменты, позволяющие публиковать ML-модели в интернете. Это позволяет дать к ним доступ всем желающим. Для того чтобы публиковать модели в интернете, нужно хорошее понимание процессов веб-разработки. Дело в том, что под «публикацией модели» понимается создание веб-страницы (или группы страниц), обеспечивающей возможность работы с моделью в браузере. Кроме того, нужно учитывать то, что фронтенд проекта, его интерфейс, должен обмениваться данными с бэ

стажировок по машинному обучению — 2020 2021 большие стажировки

Overstock предлагает вам возможность получить опыт работы в области машинного обучения во время стажировки. Для этой 13-недельной работы с частичной занятостью Overstock стремится привлечь аспирантов. Стажеров по машинному обучению попросят решить проблемы машинного обучения электронной коммерции и применить инновации в крупномасштабной электронной коммерции. У них также будет…

Подробнее

Brain Corp в настоящее время предлагает возможность летней стажировки в области машинного обучения.Эта программа будет вам полезна, если у вас есть талант со свежими идеями, передовыми навыками и страсть к индустрии робототехники. Эта должность требует, чтобы вы могли работать не менее 4 месяцев в течение лета. …

Подробнее

Прекрасная возможность летней стажировки по машинному обучению в настоящее время открыта для заявок в Bose. Это дневная программа, рассчитанная на летний сезон и продлится около трех месяцев во Фрамингеме, Массачусетс. Эта позиция была создана, чтобы помочь в изучении и создании возможностей на основе машинного обучения для будущих носимых продуктов.Тем, кто будет…

Подробнее

Уильямс Сонома имеет прекрасную вакансию на вакантную должность стажера по вопросам интеллекта / машинного обучения на лето в Сан-Франциско, Калифорния. Эта дневная девятинедельная программа начнется в понедельник, 18 июня, и завершится в пятницу, 17 августа. Участие в этой стажировке обязательно будет полезно для студентов, которые хотят проверить свои знания и…

Подробнее

Expedia в настоящее время поощряет студентов высокого уровня к участию в своей замечательной программе стажировки в области науки о данных и изучению, развитию и обмену своими идеями, получая ценный опыт.Expedia Data Science Internship — это очень организованная и полезная программа для студентов, позволяющая узнать о компании и получить некоторый профессиональный опыт в…

Подробнее

Samsung предлагает замечательную программу стажировки для исследователей / ученых в области теории глубокого обучения, которая начнется в мае / июне 2020 года в Сан-Диего, Калифорния. Это уникальная 12–14-недельная оплачиваемая возможность, направленная на личностное и профессиональное развитие студентов. Эта программа даст вам возможность работать над комплексными решениями по адресу…

Подробнее

Pinterest имеет выдающуюся возможность начального уровня для увлеченных людей взять на себя роль стажера Labs Research в Сан-Франциско, штат Калифорния.Если вы хотите проверить свои исследовательские навыки или получить некоторый профессиональный опыт, это подходящая возможность для вас. Это отличная стажировка, где вы будете работать…

Подробнее

WeWork — одна из крупнейших и известных сетей коворкингов в мире. Он предоставляет общие рабочие пространства для сообществ и сервисов субкультурных стартапов. В WeWork для студентов и выпускников доступно большое количество вакансий и стажировок. Стажировка в WeWork — отличная платформа для энтузиастов и творческих людей, которые могут исследовать, развивать…

Подробнее

Компания Nokia — прекрасное место, где можно каждый день оказывать необычайное влияние.Его программы стажировки и сотрудничества дадут вам возможность профессионально развиваться, работая над значимыми проектами, которые напрямую влияют на организацию. Если вы увлечены телекоммуникациями и хотите сделать карьеру…

Подробнее

Waymo — это компания, занимающаяся технологиями самоуправления, которая в настоящее время нанимает высокомотивированных людей на свои уникальные стажировки. Если вы хотите пройти увлекательную и сложную стажировку, чтобы получить опыт в своей области обучения, то стажировка в Waymo — идеальный способ начать карьеру! Для вашей дальнейшей помощи мы собрали…

Подробнее

Программы стажировки Unity Technologies теперь открыты для высокомотивированных и талантливых кандидатов.Это лучшая возможность поработать на практике с ведущей компанией по разработке видеоигр и раскрыть свои навыки! если вы готовы к карьере в динамичной, быстро меняющейся и инновационной среде, которая привлекает, сохраняет и развивает таланты, тогда Unity…

Подробнее

Каким бы ни был ваш опыт, если вы вдохновлены изобретением, если у вас есть страсть к использованию технологий для улучшения процессов, если вы мотивированы результатами и достаточно мотивированы для их достижения, тогда вы впишетесь прямо здесь, в Amazon Robotics. .Для вашей помощи мы составили список «стажировок по робототехнике Amazon 2019». Стажировка…

Подробнее

Facebook теперь предлагает отличные программы стажировок для способных студентов университетов. Если вы хотите получить информацию из первых рук, освоить новые деловые навыки и углубить свои знания в интересующей вас области, стажировка в университете Facebook может вам подойти. Здесь мы составили список «Университетских стажировок в Facebook 2019», который включает…

Подробнее

Blizzard предлагает широкий спектр программ стажировок, которые помогают им добиться успеха.Если вы ищете новую карьеру или, возможно, просто хотите повысить квалификацию, изучите все варианты карьеры и возможности стажировки, которые может предложить Blizzard. Для вашей помощи мы составили список «Стажировки в Blizzard…

Подробнее

Ищете незабываемую стажировку, которая даст вам навыки, необходимые для успеха? У нас для вас хорошие новости! В настоящее время Oculus приглашает подать заявку на участие в своих программах стажировки 2019 года, направленных на предоставление студентам опыта работы и опыта в различных профессиональных областях.К счастью, мы составили список «Стажировки Oculus 2019»…

Подробнее

Студентам Spotify доступны отличные возможности для стажировки. Если вы ищете рабочую культуру, которая ценит своих сотрудников и обеспечивает рабочее место, где вы можете процветать и расти, тогда подайте заявку на программу стажировки Spotify. Чтобы помочь вам, мы составили список «Стажировки Spotify 2019». Эти оплачиваемые стажировки…

Подробнее

Хотите, чтобы вас обучали одни из лучших специалистов в области машинного обучения? Тогда мы будем очень рады за вас.Здесь мы упомянули для вас несколько лучших стажировок по машинному обучению 2019 года. В приведенном ниже списке все упомянутые стажировки проводятся в ведущих и известных компаниях США. Есть…

Подробнее

Хотите из первых рук познакомиться с индустрией профессиональных услуг, изучить новые деловые навыки и углубить свои знания в интересующей вас области? Тогда вам может подойти летняя стажировка Маккинси. Здесь мы составили для вас список «Летних стажировок в Маккинси».Пройдя все эти перечисленные стажировки, вы получите знания о…

Подробнее

Стажировки по машинному обучению 2020 для первокурсников и студентов

В настоящее время многие компании MNC предлагают Стажировки по машинному обучению 2020 . Таким образом, студенты и первокурсники, которые хотят пройти стажировку в области машинного обучения, могут подробно ознакомиться с этой страницей. Выпускники и аспиранты компьютерных наук могут подать заявку на стажировку по этому пути. Таким образом, соискатели, которые заинтересованы в разработке, внедрении и тестировании новых программных библиотек, могут подать заявку на эту программу стажировки.Эта стажировка предназначена для кандидатов, проживающих по всей Индии (Кочин, Майсур, Дели, Джайпур, Калькутта, Мумбаи, Нойда, Гургаон, Ченнаи, Пуна, Ахмедабад, Хайдарабад, Бангалор, Гуджарат). Мы обновили летних стажировок по машинному обучению 2020 в следующем разделе. Теперь прокрутите страницу вниз и без труда получите точную информацию.

Последние стажировки по машинному обучению 2020

К сожалению, сообщений нет.

Компания	Должность	Квалификация	Опыт	Местоположение	Применить ссылку	Последние уведомления

Стажировки по машинному обучению 2020

Как всем известно, машинное обучение — это приложение искусственного интеллекта (ИИ). Это позволяет системе автоматически обучаться и использовать статический анализ для прогнозирования выходного значения в приемлемом диапазоне. В целом процесс ML похож на интеллектуальный анализ данных и прогнозное моделирование. MNC, такие как Google, Microsoft, Yahoo, IBM, Accenture и некоторые другие компании, предоставляют возможность стажировки Machine Learning Internships 2020 для студентов и новичков.Сейчас и в будущем будет много проектов по машинному обучению. Поэтому мы предлагаем кандидатам пройти эту программу стажировки, подав заявку. Многие соискатели знают о процедуре подачи заявки. Чтобы помочь кандидатам, мы предоставляем процедуру подачи заявки вместе с полным профилем. Сначала прочтите всю информацию о стажировке и подайте заявку, используя ссылку на странице.

Претенденты, которые увлечены разработкой программного обеспечения и имеют представление о языке программирования C ++, могут пройти стажировку по машинному обучению 2020 .Студенты и первокурсники могут приобрести практический опыт в области машинного обучения и нейронных сетей. Наряду с этим люди с хорошими коммуникативными навыками и способностью работать в команде могут легко получить предложение о стажировке. Большинство кандидатов не знают о критериях отбора. Чтобы дать некоторое представление, мы предоставляем информацию из различных источников. Право на участие имеют выпускники и аспиранты компьютерных наук и смежных областей.

Стажировки по машинному обучению 2020 В Индии

Сейчас все компании ищут кандидатов со свежими идеями для стажировок по машинному обучению 2020 .При этом студенты должны разрабатывать новые алгоритмы и иметь навыки полноценной визуализации и представления данных. Существуют также летние стажировки по машинному обучению 2020 года. Более того, эта программа стажировки рассчитана на 12-20 недель. Кандидаты могут легко получить подробную информацию о машинном обучении, приняв участие в программе стажировки. Это открытый исходный код, позволяющий студентам и новичкам изучать новые технологии. Поэтому кандидаты, которые готовы принять участие в этой программе, могут подать заявку, загрузив свое резюме и другие важные документы.На основании профиля компания проведет процесс отбора. После этого они будут предлагать кандидатам зарплату в соответствии с их навыками.

Мы заверяем, что информация, представленная на этой странице о стажировках по машинному обучению 2020 , будет очень полезной. Оставайтесь на связи с нашим сайтом freshersnow.com для регулярных обновлений.

★ Вы также можете проверить категорию Wise Internships в Индии ★

Стажировка по машинному обучению за рубежом с BigML

Мы рады представить Efe Toros , который этим летом присоединился к команде BigML в качестве стажера в области Data Science. В этом посте рассказывается о своем опыте стажировки BigML и о том, как он помог нам сделать машинное обучение максимально простым для всех. Мы позволим Эфе забрать его отсюда…

У меня была потрясающая возможность поработать этим летом в Valencia в качестве стажера по Data Science для BigML.Я перехожу на последний год в Калифорнийский университет в Беркли, изучаю Data Science, и могу сказать, что мой опыт в BigML был именно тем, что мне было нужно, чтобы мотивировать меня закончить последний отрезок школы. Это была отличная среда, в которой я смог применить навыки, полученные в классе, в реальном мире.

За время работы в BigML я испытал на себе как уровень свободы, так и руководство при выполнении своей работы. Когда я впервые приехал, мы с наставником изложили неформальную дорожную карту задач и целей моей стажировки.Моя основная работа заключалась в создании технических примеров использования для различных отраслей, которые продемонстрировали бы преимущества использования машинного обучения, в частности, того, что BigML может предложить, в помощи предприятиям в решении проблем, повышении эффективности или улучшении процессов.

Все мои проекты использовали формат описательных блокнотов Jupyter, в которых объяснялся рабочий процесс обработки данных, создания дополнительного подготовительного кода и, что наиболее важно, с использованием BigML API и привязок Python для создания ядра прогнозов.Вы можете найти все записные книжки в этом репозитории Github с вариантами использования BigML , а также краткое изложение каждого варианта использования ниже. В моих проектах задействовано пяти различных сценариев использования (включая демонстрации на панели инструментов BigML и записные книжки Jupyter):

Прогнозирование невыполнения обязательств по жилищному кредиту и суммы транзакции клиента:

Первые два проекта были получены в результате конкурсов Kaggle с использованием наборов данных, предоставленных Santander Bank .

Для первого проекта я организовал и очистил несколько наборов данных банковских данных, чтобы создать прогностическую модель, которая будет определять, не выполнит ли человек свой жилищный кредит, как показано в обучающем видео по BigML Dashboard ниже.
Второй проект включал анализ многомерных данных о клиентах с целью создания модели, которая могла бы определять стоимость транзакции клиента. Большая часть работы была проделана во время организации и обобщения высокой размерности для лучшей производительности обученной модели.

Создание рекомендателя фильмов:

Этот проект включал использование двух алгоритмов неконтролируемого обучения BigML, кластеризации и тематического моделирования, для создания систем рекомендаций.Проекты разделены на две записные книжки, где каждый алгоритм извлекает информацию из набора данных, организуя каждый экземпляр в более высоком измерении. Это позволяет лучше искать сходства. Например, одна из моих рекомендательных систем использовала алгоритм тематического моделирования BigML в пакетном распределении тем по обучающим данным. Тематические модели BigML могут предсказывать неизвестные данные, но если они используются с данными, на которых была обучена тематическая модель, вы можете получить дополнительную информацию из текстовых полей. С этим новым пакетным распределением тем каждый экземпляр, который был просто составлен из названия и описания фильма, теперь имел дополнительные числовые поля, которые разделяли текст, почти как ДНК (см. Изображение ниже).Это позволило организовать фильмы в многомерной плоскости, где я сравнил фильмы и обнаружил сходство с функцией расстояния.

Прогнозирование задержки рейсов:

Четвертый проект объединил два набора данных, которые были получены от Бюро общественного транспорта и американских метеорологических данных. Основная задача заключалась в том, чтобы точно идентифицировать самолеты, которые могли задержаться. Одних транспортных данных было недостаточно для создания отличной модели, так как в ней было много повторяющихся и неинформативных полей; Следовательно, разработка набора данных о погоде позволила объединить оба набора данных, что привело к более точной модели.Были созданы две модели: одна с пометкой, будет ли рейс задерживаться при взлете, а другая с пометкой отложенных рейсов перед взлетом.

Прогнозирование отказа двигателя:

Последний проект был сосредоточен на сенсорных данных, которые NASA генерировало для анализа отказов двигателей. После создания целевого поля оставшегося срока службы двигателя были обучены две модели. Первая модель была направлена на прогнозирование точных циклов двигателя до отказа.Эта модель работала довольно хорошо, но ее можно было улучшить, поскольку у нее были проблемы с прогнозированием циклов для двигателей, которые были далеки от отказа. Таким образом, вторая модель была сосредоточена на прогнозировании того, выйдет ли из строя двигатель в течение следующих 30 циклов, и модель работала очень хорошо, поскольку отлично справлялась с идентификацией двигателей, которые начали проявлять признаки неисправности. Идея этого проекта может быть обобщена на любые сенсорные данные, такие как оборудование, используемое в производственных линиях.

BigML не только дал мне возможность познакомиться с новой культурой и познакомиться с замечательными людьми, но и заложил прочную основу в машинном обучении, чтобы продолжить карьеру, основанную на данных. Я знаю, что эти новостные навыки дадут мне ценную перспективу для решения проблем, которые существуют вокруг нас.

Эфе Торос, стажер по науке о данных в BigML в Сан-Себастьяне, Испания, летом 2018 года.

В 2019 году у

BigML будет больше возможностей для стажировки, поэтому мы рекомендуем вам посетить страницу BigML Internship и связаться с нами с любыми вопросами по адресу internships @ bigml.com .

Нравится:

Нравится Загрузка …

Связанные

Крупномасштабное машинное обучение и другие животные: самые крутые стажировки по машинному обучению в мире

Примечание: вакансии на лето 2014 года здесь.

Я считаю, что каждый аспирант должен попытаться пройти как минимум две стажировки в отрасли. Это отличный опыт. Ниже вы можете найти список, который я составил путем агрегирования информации от некоторых компаний, с которыми я общаюсь в рамках нашего проекта GraphLab. Этот список является академическим ресурсом — я не участвую ни в одной из перечисленных ниже компаний.Еще я получил несколько гневных комментариев по поводу пропажи той или иной компании — это личный список. Я буду рад добавить больше компаний, если они проводят интересные исследования.

Список вакансий в США — лето 2012 г.
Примечание: вакансии на лето 2014 г. находятся здесь.

Рози Джонс, тоже Тартан, прислала мне следующее: Команда вычислительной рекламы в Akamai Technologies приглашает заявки на стажировку летом 2012 года. К сожалению, с помощью этого блога сейчас все вакансии заполнены.Надо подождать до следующего года ..
Srinivasan Soundar из Bosch Research прислал мне следующее: Исследовательский и технологический центр Bosch с лабораториями в Пало-Альто, Калифорния, Питтсбурге, штат Пенсильвания, и Кембридже, Массачусетс, специализируется на инновационных исследованиях и разработках для следующего поколения продуктов Bosch. Команда интеллектуального анализа данных разрабатывает передовые статистические методы и методы машинного обучения для применения в медицинских картах и электронных медицинских картах. Мы ищем высококвалифицированных, мотивированных и новаторских людей, которые присоединятся к нашей команде.Ожидается, что стажировка продлится не менее 10-12 недель в летние месяцы. Предыдущие стажировки в нашей группе привели к успешным публикациям и / или патентам. Темы включают модели со скрытыми переменными, неконтролируемую кластеризацию, интеллектуальный анализ данных с сохранением конфиденциальности и интеллектуальный анализ правил ассоциации.

Вот что я узнал от Гранта Ингерсолла, известного участника Mahout: Lucid Imagination, ведущая коммерческая компания Apache Lucene и Solr, ищет стажеров для работы над созданием технологий поиска, аналитики и машинного обучения нового поколения на базе Apache. Solr, Mahout, Hadoop и другие передовые возможности.Эта стажировка будет практически сосредоточена на работе над реальными проблемами в области поиска и машинного обучения, поскольку они связаны с продуктами и технологиями Lucid, а также с открытым исходным кодом. Заинтересованные студенты должны отправить свое резюме / профиль, курсовую работу и доказательства активности с открытым исходным кодом (учетная запись github, патчи ASF и т. Д.) По адресу [email protected]. Примечание: должность требует наличия права работать в США.

На большом обучающем семинаре NIPS я имел удовольствие встретить Вацлава Петричека, старшего исследователя сопоставления в eHarmony.eHarmony — стартап онлайн-знакомств, насчитывающий около 33 миллионов пользователей по всему миру, базирующийся в Санта-Монике, штат Луизиана.

Впервые я услышал об eHarmony во время выступления Джона Лэнгфорда о Vowpal Wabbit на том же семинаре. Джон упомянул, что из многих компаний, использующих его программное обеспечение, он больше всего гордится тем, что Vowpal Wabbit используется eHarmony, тем самым продвигая любовь в мире.

Его отрывок с их веб-сайта, о котором я не знал:
«Почти 5% всех браков в США.С. созданы eHarmony. Это 271 брак в день ».
Это просто потрясающе!

Так что, если вы любите пропагандировать любовь и являетесь аспирантом ведущих университетов США в области машинного обучения, вы можете подать заявку на стажировку. предыдущая стажировка и участие в проекте с открытым исходным кодом являются плюсом. И скажите им, что я вам послал!

Нет необходимости вводить LinkedIn, одно из самых успешных социальных и профессиональных сообществ. Рон Беккерман, старший научный сотрудник LinkedIn, ищет стажеров на ближайшее лето.

Сотни миллионов пользователей позволяют исследовать бесконечный объем данных и новые интересные приложения.

Еще одна крутая компания — RocketFuel, компания, специализирующаяся на медийной рекламе. Я получил следующее от Абхинава Гупты, основателя и вице-президента по разработке:

Мы нанимаем стажеров для работы над проблемами машинного обучения / оптимизации, а также над нашей основной платформой (показ рекламы, назначение ставок, моделирование и инфраструктура данных), построенной с использованием сочетания проприетарных технологий и технологий с открытым исходным кодом.Мы ищем тех, кто хочет работать над сложными проблемами, связанными с масштабируемыми / надежными / доступными алгоритмами, машинным обучением, интеллектуальным анализом данных и оптимизацией. Мы создаем платформу для автоматического таргетинга и оптимизации рекламы. Наш подход к рекламодателям очень прост — если вы можете измерить показатели успеха своей кампании, мы сможем оптимизировать. Мы покупаем большую часть нашего инвентаря через аукционы в реальном времени на биржах, таких как Google Doubleclick. Мы интегрированы с биржами в реальном времени, обрабатывающими запросы на скорости 100 тыс. Запросов в секунду.У нас более 1 ПБ данных, и мы быстро растем.

Вы можете подать заявку в RocketFuel здесь. Еще одна горячая компания — Cloudera. Джош Уиллс выступил с отличным докладом на большом обучающем семинаре NIPS, где он определил некоторые из предстоящих проблем в области крупномасштабного машинного обучения. И вот что я от него получил:

Мы нанимаем стажеров по науке о данных для работы над разработкой новых (и не обязательно на основе MapReduce) алгоритмов оптимизации и подбора моделей, которые можно использовать для данных, хранящихся в кластере Hadoop.В частности, нас интересуют способы более тесной интеграции проектов с открытым исходным кодом, таких как Spark, GraphLab, и модификаций MapReduce (например, AllReduce) с остальными компонентами CDH, чтобы оптимизировать каждый этап процесса построения модели. от извлечения функций до развертывания модели и оценки. В Cloudera ваша работа влияет не только на нашу компанию, но и на все сообщество Hadoop.
Если это звучит забавно, и вы являетесь аспирантом ведущего университета США в области компьютерных наук / математики / исследований операций, отправьте мне свое резюме по электронной почте jwills + intern @ cloudera.com.

Дополнительное открытие в Cloudera с Джошем Паттерсоном: строительство ML / Инструменты НЛП на Hadoop, HBase и openNLP. Напишите ему на [email protected]
Шон Бертон — основатель Wildcog, компании, специализирующейся на назначении технических парней в ведущих компаниях. В настоящее время они работают с Twitter, Tumblr, Palantir и Yahoo !. И угадайте, что? они ищут стажеров! Вы можете написать Шону по адресу: [email protected]
Сон для любого любителя больших данных.У кого больше данных, чем у Walmart — нет в рейтинге. 1 место в списке Fortune 500? Патрик Харрингтон ищет как стажеров, так и инженеров по большим данным:

@WalmartLabs ищет выдающихся инженеров и ученых для создания нашей многомерной системы таргетинга
следующего поколения, которая революционизирует электронную коммерцию. Эта система таргетинга
объединяет различные пользовательские сигналы, например, поток кликов, социальные сети, Интернет, геолокацию
и т. Д., И выводит портфель соответствующих продуктов на основе
для конкретного пользователя.В качестве старшего инженера вы присоединитесь к команде, посвященной увеличению
процентов продаж, приходящихся на таргетинг, путем разработки портфеля
разнообразных алгоритмов, управляемых данными, и базовых систем, ориентированных на пакетную обработку, и систем реального времени
. Чтобы получить более подробную информацию о его открытии, свяжитесь с Патриком Харрингтоном по адресу:
[email protected]

А вот записка, которую я получил от Майка Спрейцера из IBM. Он просит не забывать, что IBM очень заинтересована в больших данных, поскольку вся «умная планета» связана с большими данными.У IBM есть стажировки как в продуктовых подразделениях, так и в исследованиях.

Дополнительные места стажировки доступны в отделе интеллектуального анализа данных и бизнес-аналитики в IBM. Вот что я узнала от Прии Нагпуркар, члена исследовательского коллектива:
Data Mining для бизнес-аналитики — одно из основных направлений работы нашего отдела в этом году. В частности, наше внимание уделяется поддержке систем (программного и аппаратного обеспечения) для высокопроизводительной аналитики с целью разработки систем следующего поколения.Возможные темы включают анализ производительности при совместном проектировании аппаратного и программного обеспечения, ускорение (например, GPU), оптимизацию систем хранения. За подробностями обращайтесь к Прие.
Другие вакансии стажировки можно найти с помощью общего поиска работы IBM.

Ну, как бывший сотрудник IBM, мне нравится IBM. Так что ему определенно место в моем списке!

Вот что я получил от Хасана Шафи, Oracle Labs: Oracle Labs много инвестирует в области языков, ориентированных на предметную область.
Особый интерес представляет анализ больших графов данных.
Мы разрабатываем DSL, который упрощает реализацию таких алгоритмов, и нам интересны все аспекты, от приложений до аппаратной архитектуры. Если вас интересует отличная программа стажировки в районе залива Сан-Франциско, свяжитесь с [email protected] Любой, кто когда-либо использовал Mahout (а пользователей тысячи, если не больше), знает Теда Даннинга. На любой вопрос, который когда-либо задавали в области прикладного машинного обучения, он знает ответ. После создания нескольких успешных стартапов Тед выдвинул новую инициативу по улучшению инфраструктуры Hadoop.Он ищет стажеров. Его электронная почта: [email protected] И вот что я получил от Джесси Сент-Чарльза из Knewton, крутой компании по онлайн-обучению:
Knewton революционизирует практику образования с помощью самого мощного в мире адаптивного механизма обучения. Мы признанный лидер среди
образовательное и технологическое пространство Всемирного экономического форума в Давосе и одно из 25 лучших мест для работы по версии Crain’s New York Business. Мы ищем стажеров по машинному обучению, обладающих ноу-хау, которые помогут создать инновационную систему онлайн-образования, которая адаптируется к каждому отдельному студенту.Стажеры присоединятся к команде специалистов по обработке данных и инженеров мирового уровня, которые раздвигают границы машинного обучения как в плане масштабируемости, так и сложности. Вам предстоит работать с огромным количеством данных и множеством интересных проектов. Если у вас есть страсть к созданию масштабируемых систем, которые анализируют огромные массивы данных и у вас есть курсы по машинному обучению, статистике и продвинутой математике, свяжитесь с нами здесь.

Мой друг Уди Вайнсберг из Technicolor обратил мое внимание на то, что Technicolor также ищет стажеров.Исследовательская лаборатория Technicolor Palo Alto изучает персонализированные вычисления, конфиденциальность данных и системы рекомендаций. Вы можете подать заявку здесь.

Открытия в Европе

Я получил это от Жюльена Ниоша: DigitalPebble (Бристоль, Великобритания) ищет выпускника / аспиранта студент на это лето, в идеале со следующими интересами или опытом: * НЛП / текстовая инженерия / IE * статистические подходы и машинное обучение * веб-сканирование и IR * крупномасштабные вычисления с Hadoop * хорошие навыки Java Стажировка начнется в июле продолжительностью 2 или 3 месяца и будет базироваться в Бристоле.Это должно быть хорошей возможностью получить опыт в ведущие проекты с открытым исходным кодом, такие как GATE, Mahout или Nutch, и получайте напрямую вовлечены в работу с нашими клиентами. Обратите внимание, что стажировка будет оплачивается. Чтобы подать заявку, напишите по электронной почте: [email protected]
А как насчет того, чтобы провести лето в Мадриде? Telefonica Research ищет стажеров круглый год. Я услышал очень впечатляющий доклад Нурии Оливье на нашем большом обучающем семинаре в NIPS об исследованиях, проводимых в рамках исследований Telefonica. Вы можете посмотреть слайды здесь.Короче говоря, если у вас есть данные о звонках по мобильному телефону в сочетании с географическими данными, вы можете получить очень интересные наблюдения.

Мой заядлый читатель alter0de прислал мне ссылку на стажировки в исследовательском центре Xerox в Европе: http://www.xrce.xerox.com/About-XRCE/Internships. Спасибо! .

Стажировка машинное обучение: Стажёр-разработчик (разработчик машинного обучения)

Всесезонная стажировка в Яндексе — новый набор и подробности

Как я организовал тренировки по машинному обучению в НГУ

Запуск

Первые результаты

Что говорят участники тренировок

Присоединяйтесь к нам

Лето с пользой: IT-стажировки для студентов

«Паровозик, который смог!» или «Специализация Машинное обучение и анализ данных», глазами новичка в Data Science

Часть 1. «Вспомнить все…» — немного о навыках

Часть 2 — «Начало» — знакомство с курсом

Часть 3 «Автостопом по галактике» — что делать чтобы не было мучительно больно.

Часть 4 «I’ ll be back» — заключение.

В качестве бонуса

Вакансия Machine Learning специалист в Москве, работа в Интерсервис Технологии (вакансия в архиве)

Вакансия Стажер-разработчик (машинное обучение) в Москве, работа в Яндекс (вакансия в архиве)

путь самоучки / Блог компании RUVDS.com / Хабр

Изучите некоторые математические дисциплины

Научитесь программировать

Выберите один язык программирования и как следует в нём разберитесь

Научитесь собирать данные

Научитесь обрабатывать данные

Научитесь визуализировать данные

Искусственный интеллект и машинное обучение

Изучите способы публикации ML-моделей в интернете

стажировок по машинному обучению — 2020 2021 большие стажировки

Стажировки по машинному обучению 2020 для первокурсников и студентов

Последние стажировки по машинному обучению 2020

Стажировки по машинному обучению 2020

Стажировки по машинному обучению 2020 В Индии

Стажировка по машинному обучению за рубежом с BigML

Нравится:

Связанные

Крупномасштабное машинное обучение и другие животные: самые крутые стажировки по машинному обучению в мире

Related Posts

Post A Comment