User
Всем привет! Меня зовут Андрей Русланцев, я — Senior Machine Learning Engineer в команде матчера в AliExpress Россия. Я расскажу о том, как мы сделали матчер: какие проблемы нам пришлось решить, какие модели мы использовали, как выглядит наш текущий пайплайн, и почему наш матчинг действительно супер.
Как и в большинстве компаний, наш основной инструмент для принятия решений — это A/B-тесты. Мы уделяем им большое внимание: проверяем на корректность все используемые критерии, пытаемся сделать результаты более интерпретируемыми, а также увеличиваем мощность критериев. В текущем посте я хочу рассказать, как дополнительно увеличить мощность, используя машинное обучение.
Привет, Хабр! Меня зовут Рустам, работаю программистом 9 лет. 7 лет работал в Контуре и около 2 лет в Яндексе. В этой статье расскажу про свой опыт подготовки и прохождения собеседований в большие технологические компании, поделюсь рекомендациями.
Пробовался в Facebook, Apple, Amazon, Microsoft, Google. Пять попыток: четыре на бэкенд программиста, одна на инженера по инфраструктуре. Два предложения по работе, два отказа, одно потенциальное предложение.
Принял предложение в Amazon. Сейчас в Лондоне.
Статья про другой взгляд на рекомендательные системы - определение самого неподходящего товара для покупателей.
Статья про то как определять спрос на новый товар, и как выявлять характеристики товара, из-за которых ритейл и интернет площадки теряют продажи.
Поделюсь как зародилась у меня идея прогнозировать антрейтинг для нового товара.
В этой статье я расскажу, как мы командой пилили пет-проджект в рамках курса ODS по MLOps. Покажу не только финальный результат, но и немного расскажу про процесс работы, какие были сложности, как организовывали эффективную работу в команде. Может оказаться полезным для тех, кто хочет окунуться в Machine Learning и сделать свой пет-проджект, но пока чего-то не хватало. Также будет полезно тем, кто уже работает в области Data Science, но пока не окунулся в атмосферу DS, нет крутых коллег и разгвооров про фреймворки у кофемашины, а опыт командной работы именно в области DS получить хочется.
Сразу про то, что получилось на выходе: https://cryptobarometer.org/
Всем привет! Я CV-разработчик в КРОК. Уже 3 года мы реализуем проекты в области CV. За это время чего мы только не делали, например: мониторили водителей, чтобы во время движения они не пили, не курили, по телефону не разговаривали, смотрели на дорогу, а не сны или в облака; фиксировали любителей ездить по выделенным полосам и занимать несколько мест на парковке; следили за тем, чтобы работники носили каски, перчатки и т.п.; идентифицировали сотрудника, который хочет пройти на объект; подсчитывали всё, что только можно.
Я все это к чему?
В процессе реализации проектов мы набили шишки, много шишек, с частью проблем вы или знакомы, или познакомитесь в будущем.
Представим, что мы устроились в молодую компанию “N”, деятельность которой связана с ML. Работаем мы над ML (DL, CV) проектом, потом по каким-либо причинам переключаемся на другую работу, в общем делаем перерыв, и возвращаемся к своей или чужой нейроночке.
Привет, меня зовут Глеб Зарин, я ML-разработчик. Сегодня я расскажу, как я подготовился к собеседованиям на позицию Senior Machine Learning Engineer и получил работу мечты за рубежом.