#Otus - Преподаватель онлайн курса ML Team Lead
#Удаленно

➡️ О команде:
Otus расширяет команду экспертов (уже более 650 человек) и ищет опытных специалистов, которым интересно делиться знаниями.

➡️ Из требований - практический опыт в качестве ML Team Lead. Желателен опыт в преподавании, но если его нет - не беда, методисты помогут вам освоить практики преподавания.

➡️ Условия:
• Гибкий график. Занятия проводятся с 20:00 до 31:30, можно выбирать комфортную нагрузку и совмещать с основной работой;
• Оплата от 3 000 руб. за один вебинар (полтора часа) + 3 000 руб. за подготовку к нему.

➡️ Бонусы:
• Курсы компании со скидкой/бесплатно;
• Воркшопы и конференции для преподавателей.

🚀 Обсудить подробнее: @HR_Nikita

Крупные IT-компании обяжут отправлять разработчиков в вузы в качестве преподавателей

➡️ Для продления аккредитации компаниям придется заняться поддержкой университетов, а именно соблюсти ряд условий: оснащать ВУЗы оборудованием, организовывать стажерские программы и предоставлять сотрудников в качестве преподавателей.

➡️ В Минцифрах подтвердили факт введения критериев для сохранения аккредитации. Однако, проект еще находится на стадии обсуждения.

"Говорить о конкретных цифрах еще рано", - выразились Минцифры.

➡️ В Ассоциации больших данных считают, что необходимо усиливать сотрудничество между крупными IT-компаниями и университетами, но также важно сохранять автономию, когда бизнес сам определяет вектор развития своих образовательных программ.

Тем не менее, на рынке образования все еще наблюдается недобор абитуриентов на инженерные специальности.

➡️ Самокат
Data Scientist CV (Автомодерация)
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ Авито
Data Engineer в команду Clickstream (Flink)
Удаленно

➡️ Wildberries
Data Analyst (Поиск)
Удаленно

➡️ Beeline
Data Scientist
Удаленно

➡️ АльфаБанк
Инженер данных
Офис, Гибрид Москва

Нашли интерактивную визуализацию работы трансформеров

Помимо визуализации, в которой можно экспериментировать, меняя параметры модели, на сайте есть краткое объяснение работы каждого слоя:

➡️ От а до я раскрывается понятие эмбедингов: процесс токенизации, назначение семантического значения токенам;

➡️ Демонстрируется слой Attention и многослойный персептрон. В этом блоке рассказывается о том, как происходит оценка внимания и назначение масок к этим самым оценкам;

➡️ Представлен процесс предсказания следующих токенов. Здесь же рассказывается о влиянии гиперпараметров на креативность модели.

#Иннотех: Data Scientist(ALM)
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

➡️ Кому подойдет:
В рамках направления разработки ИТ-решений команда помогает ускорить цифровую трансформацию с помощью гибких и быстроадаптируемых решений мирового уровня: современные ИТ-продукты, системы работы с большими данными и комплексные решения для фронт- и бэк-офисов. Разработки команды повышают гибкость и эффективность работы банковских команд.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

#ЦИАН: Junior Data Scientist
#Офис / #Гибрид / #Удаленно

➡️ Кому подойдет:
Нужен Junior Data Scientist в команду Вторичка. Команда создает продукты для направления вторички. Большим core-функционалом команды является модель поиска дублей объявлений, на основе которых мы строим другие продукты для отделов продаж, модерации, сайта и тд.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

➡️ Яндекс
Data Scientist в Yandex Cloud
Офис, Гибрид

➡️ Сбер
Data engineer
Офис

➡️ VK
Аналитик данных в Data Office
Офис, Гибрид

➡️ Самокат
Аналитик-разработчик в Диалоговые Системы
Офис, Гибрид, Удаленно

➡️ Ozon
MLOps инженер, Ozon Банк
Офис

Но HR на вопрос «почему открыта эта позиция» сказала, что команда просто расширяется… ❓

#Яндекс: Data scientist в рекламную платформу
#Офис / #Гибрид

➡️ Кому подойдет:
Команда занимается прогнозированием и рекомендательным продуктом в Рекламе Яндекса — самой большой рекламной платформы России. Предметная область — онлайн-торги. Своими данными и решениями на их основе команда помогает бизнесу принимать правильные решения и эффективно развиваться.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

#Wildberries: Data Scientist в команду Логистики
#Удаленно

➡️ Кому подойдет:
Предстоит заниматься оптимизацией работы логистики, для того чтобы товары всегда приезжали вовремя и даже быстрее.

🚀 Откликнуться | Все вакансии

Лилиан Вэн, которая раньше была руководителем в OpenAI, делится учебными материалами для всех желающих в своем блоге.

➡️ Так, например, Лилиан в этом посте рассказывает о проблеме галлюцинаций в LLM. Здесь же говорит об особенностях файтюнинга, например, что модель медленнее дообучается на новых примерах, если до этого уже что-то знала об этих самых примерах. И конечно же, рассказала о методах обнаружения и борьбы с галлюцинациями.

➡️ В этом посте Лилиан уже рассказывает о моделях диффузии. Так как это все же учебные заметки, то Вэн приводит не только подробные выводы формул со всеми промежуточными вычислениями, но и не забывает комментировать все этапы обучения моделей диффузии.

У Лилиан очень много интересных постов про трансформеры, GVL и то как обучать модели, если мало данных. Будет полезным изучить ее материалы не только новичкам, но и опытным ребятам.