Hello kila mtu!
Katika wiki chache tu, mnamo Machi 30-31, tutakuwa Nizhny Novgorod , kujitolea kwa uchambuzi wa data. Uchaguzi wa timu utafunguliwa hadi Machi 30. Majukumu yatakuwa ya ulimwengu halisi, sio ya kufikirika—tutakuwa tukitoa data halisi ya kampuni kwa hili.
Hapa kuna mambo maalum ambayo wawakilishi wao wataweza kushiriki:
- Mhandisi wa Data
- Mbuni wa data
- Data mwanasayansi
- Suluhisho Mbunifu
- Msanidi wa mbele
- Msanidi wa nyuma
- Mbuni wa UX / UI
- Mmiliki wa bidhaa
- Kichwa bwana
Maelezo zaidi kuhusu kazi na hatua ziko chini ya kata.
hatua ya kwanza Ni kozi ya elimu mtandaoni isiyolipishwa, inayoendelea sasa hivi, kuanzia tarehe 1 Machi hadi 30. Baada ya kujisajili, utapokea viungo vya kuelekeza kazi, kupata pointi na kukutana na washiriki wengine njiani, ikiwa bado hujachagua timu. Ndiyo, kuchagua timu ni muhimu, kwani washiriki wako katika timu (kila moja ikiwa na watu 2 hadi 5).
Tulianzisha programu ya elimu pamoja na wataalamu wa AI Today; kazi tayari zinapatikana kwenye bot ya Telegraph. @siburchallenge_botSawa, unaweza pia kuangalia salio la pointi zako za bonasi za sasa kwenye roboti (zinaweza kubadilishwa kwa bidhaa muhimu, vipengele vya ziada (kama saa ya ziada ya ushauri), au kushiriki katika mnada ili kupata zawadi bora zaidi).
Pointi hutolewa kwa kujiandikisha kwa hackathon yenyewe (usajili wa mapema = pointi zaidi), kwa kukamilisha programu nzima, kwa kuwasilisha data, na mengi zaidi.
Orodha kamili
- Hadi 500 - kwa kusajili kwenye tovuti ya hackathon (tarehe ya usajili mapema, pointi zaidi).
- Hadi 500 kwa usajili wa timu (sawa kulingana na tarehe).
- 100 - kwa kutambulisha washiriki wa #siburchallenge kwenye gumzo na kuacha habari kukuhusu.
- 100 - kwa kutuma wasifu wako.
- 100 - kwa kila jibu sahihi baada ya masomo ya video, na katika kesi ya kukamilika kwa mafanikio (75% ya majibu sahihi) ya programu nzima ya elimu - pointi za ziada.
- 100 - kwa kukamilisha somo la kwanza kwenye bot.
- Hadi 1500 - kwa kukamilisha programu nzima (angalau 75% ya majibu sahihi) kabla ya tarehe fulani: mapema, pointi zaidi.
- 500 - kwa kushiriki katika mpango wa rufaa.
- Hadi 300 - kwa matangazo na hakiki kwenye mitandao ya kijamii.
- Hadi 500 kwa kuhudhuria matukio ya ziada kabla ya hackathon.
- 100 - kwa maoni.
- 200 - kwa hitilafu au hitilafu iliyopatikana.
Hatua ya pili, Machi 29, mkutanoHapa unaweza kujiunga na timu unayotaka ikiwa bado hujajiunga. Mawasiliano na wawakilishi wa kampuni (IT, HR, na idara za biashara).
Hatua ya tatu, hadi Machi 30, ni uteuzi wa timu.Ikiwa hujajiunga na timu katika hatua mbili za kwanza, hii ndiyo nafasi yako ya mwisho. Au unda timu wewe mwenyewe au ujiunge na iliyopo katika wasifu unaoutaka. Pia kutakuwa na mfululizo wa shughuli zinazokupa pointi—unahitaji kupata nambari inayohitajika.
Hatua ya nne, Machi 30-31, ni hackathon yenyewe. Katika hatua hii, timu yako itahitaji kuendeleza suluhisho la tatizo. Unaweza kushauriana na wataalam wetu katika mchakato mzima.
Akizungumza wataalam
- Gleb Ivashkevich / AI Leo
Mtaalamu wa Mafunzo ya kina. Mkuu wa Sayansi ya Data katika AI Leo. Mshauri wa mpango wa Y-Data. - Anastasia Makeenok / ex-Microsoft
Mtaalam wa kujitegemea juu ya kuanza na uvumbuzi. Aliyekuwa mkuu wa waanzilishi na ushiriki wa kitaaluma katika Microsoft nchini Urusi na Ulaya Mashariki. Inashauriana na waanzishaji juu ya uuzaji na ukuzaji wa biashara. - Sergey Martynov / Brainex
Kiongozi wa timu ya maendeleo ya Brainex na mshirika katika kampuni ya mitaji ya ubia ya NP Capital. Amekuwa katika biashara ya mtandao kwa zaidi ya miaka 15, hapo awali akisimamia miradi kama vile Gosuslugi.ru na Mail.Ru. - Ilya Korolev / FRII
Meneja wa kwingineko katika FRII. Kwingineko ya uwekezaji ya zaidi ya rubles milioni 850, makampuni 18 katika nyanja za LegalTech, AR/VR, MarTech, na Consumer Internet. - Pavel Doronin / Jumuiya ya AI
Mwanzilishi wa Jumuiya ya AI. Mwanzilishi wa Jumuiya ya AI na maabara ya mabadiliko ya dijiti ya AI Leo. - Alexey Pavlyukov / Esporo
Nenda Mwinjilisti huko Esporo. Msanidi programu kamili. Hufanya kazi kwenye huduma za wavuti na mifumo ya mashine ya kujifunza katika maeneo ya uchanganuzi wa maandishi, hati na picha. - Nikolay Kugaevsky / it52.info
Mwanzilishi na msanidi programu wa bango la mkutano wa Nizhny Novgorod it52.info. Msanidi wa kujitegemea. Hapo awali alifanya kazi katika Yandex.Money na iFree. Anapenda Ruby na anafuata maendeleo ya teknolojia za mbele. - Alexander Krot / SIBUR
Meneja Mradi wa Uchambuzi wa Data katika SIBUR. Hapo awali, alifanya kazi katika Idara ya Uchambuzi wa Kati ya Sberbank, ambapo alikuwa na jukumu la kutekeleza bidhaa kulingana na uchambuzi wa data na kujifunza mashine. - Sergey Belousov / Intel
Mhandisi wa Kujifunza wa Mashine ya R&D katika Intel. Zaidi ya miaka 8 ya uzoefu katika maono ya kompyuta na kujifunza kwa mashine. Alishiriki katika uundaji wa maktaba huria za CV/ML kama vile OpenCV na OpenVINO.
Na kuhusu majukumu
Kwanza, kutakuwa na kazi kuhusu kusambaza vocha za usafiri. Katika shirika kubwa, hii ni kazi kubwa ya data na tani ya vigezo.
Kutoka upande wetu:
- Seti ya data ya maombi ya wafanyakazi 19,000 ya vocha za usafiri, pamoja na takwimu za urefu wa huduma, tuzo, na data ya kibinafsi ya manufaa, orodha ya vyumba vya sanatorio na vigezo vya kuwatunuku vocha za usafiri wa wafanyakazi.
- Mmiliki wa mchakato wa biashara ambaye atakuuliza na kukuonyesha kila kitu.
Kwa upande wako:
Suluhisho la kina litakalowawezesha wataalamu wa usimamizi wa kazi kufanya maamuzi haraka juu ya kusambaza vocha hizi kwa wafanyikazi ambao wametuma maombi kwao, na kupendekeza chaguzi za kusambaza vocha katika kampuni na vyumba.
Suluhisho linapaswa kuwa na sehemu mbili:
- Algorithm kulingana na uchambuzi wa data.
- Kiolesura chenye taswira ya data na matokeo ya algorithm na data yoyote ya ziada.
Pili, tatizo kuhusu mshauri katika kiwanda cha uzalishaji butadiene (tuliandika kidogo kuhusu hili ).
Nywila na mwonekano
Mahali: , hoteli .
.
Ikiwa umewahi kutaka kujaribu mkono wako katika uchanganuzi wa data katika mazingira ya uzalishaji wa kiwango kikubwa, njoo ujiunge nasi. Sisi pia tuna .
Chanzo: mapenzi.com
