RWB Тех

Как нетворкать, если вы интроверт 🤔

Нетворкинг — это не про навязчивое «продавание себя» и бесконечные small talk-и, которые забирают всю энергию.

Когда вы выстраиваете тёплые и нативные контакты, это помогает находить людей, проекты, неочевидные решение и становиться заметнее в профессиональном сообществе. Рассказали, как начать и не перегореть, даже если общение с незнакомыми людьми вызывает тревогу.

Неочевидные подробности обучения двухбашенных моделей

Андрей Атаманюк, Data Scientist в R&D команде рекомендательных систем Wildberries & Russ, рассказал о систематическом росте норм эмбеддингов популярных объектов — эффекте, который противоречит интуитивным ожиданиям от косинусных лоссов. Подробнее читайте в статье.

Спойлер: очень сложно, но очень интересно 🤭

Вакансии для ML/DS 🔥

🔵Data Scientist
middle/гибрид

Ищем специалиста с отличным владением классическим ML и DL, опытом работы с S3/Hadoop, а также с аналитическими БД ClickHouse/GreenPlum

➡️ Откликнуться


Data Engineer
junior/удаленно

Ищем специалиста с практическим опытом работы с BigData-хранилищами, знанием SQL на продвинутом уровне, а также с опытом разработки архитектурных схем и проектировании решений

➡️ Откликнуться


ML Inference Engineer
senior/удаленно

Ищем специалиста с опыт работы в MLOps/DE/ML-инженерии от 3 лет, опытом работы с Airflow/Kubeflow, Hadoop/S3, Spark, PostgreSQL, ClickHouse, а также навыками настройки и интеграции MLFlow или ClearML в CI/CD пайплайны

➡️ Откликнуться


Tech Lead ML
team lead/удаленно

Ищем специалиста с опыт построения и поддержки высоконагруженных ML-сервисов, знанием принципов MLOps и опытом построения CI/CD, а также умением принимать архитектурные решения и обеспечивать качество кода

➡️ Откликнуться

Встречаемся на RecSys Meetup уже через 30 минут!

Поговорим о том, как технологии угадывают желания пользователей, и разберём практические кейсы. В программе: трансформеры, CLIP, Semantic IDs и байесовская оптимизация.

Присоединяйтесь онлайн:

➡️ YouTube
➡️ VK

Вопросы спикерам можно задавать в комментариях под этим постом или в чате трансляции.

Уже завтра встречаемся на RecSys Meetup: пора знакомиться со спикерами!

➡️Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций | «Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования»

➡️Александр Тришин, DS Stream Lead в команде персональных рекомендаций | «Semantic IDs: архитектура и наш опыт внедрения»

➡️Михаил Киндулов, Stream Lead в команде Поиск по фото | «Как мы обучаем CLIP-ы для текстовых тегов»

➡️Андрей Ветров, Data Scientist в команде товарных рекомендаций | «Счастье пользователя vs счастье продавца. Онлайн-доранжирование и байесовская оптимизация в товарных рекомендациях»

Сохраняйте ссылки на трансляции — стартуем завтра в 18:00!

🟣YouTube
🟣 Vk

⚡️RecSys Meetup всё ближе: встречаемся меньше, чем через неделю

А что в программе?

➡️«Трансформеры в персональных рекомендациях: от гипотез до AB-тестирования»
Иван Ващенко, DS Team Lead в команде персональных рекомендаций

➡️ «Semantic IDs: архитектура и наш опыт внедрения»
Александр Тришин, DS Stream Lead в команде персональных рекомендаций

➡️ «Как мы обучаем CLIP-ы для текстовых тегов»
Михаил Киндулов, Stream Lead в команде Поиск по фото

➡️ «Счастье пользователя vs счастье продавца. Онлайн-доранжирование и байесовская оптимизация в товарных рекомендациях»
Андрей Ветров, Data Scientist в команде товарных рекомендаций

Подробности о докладах можно прочитать на карточках, а зарегистрироваться на митап — по ссылке.

❤️ — хочу прийти офлайн!
🔥 — присоединюсь онлайн!