Hello kila mtu!
Katika wiki chache tu, mnamo Machi 30-31, tutashikilia , kujitolea kwa uchambuzi wa data. Uteuzi wa timu utaendelea hadi Machi 30, kazi zitahitaji kutatuliwa sio za kufikirika, lakini halisi kabisa - tutatoa data halisi ya kampuni kwa hili.
Hapa kuna mambo maalum ambayo wawakilishi 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 tayari inaendeshwa hivi sasa, kuanzia Machi 1 hadi Machi 30, hii ni kozi ya bure ya elimu mtandaoni, baada ya kujiandikisha utapata viungo vya kazi, utaweza kukusanya pointi na katika mchakato huo kukutana na washiriki wengine ikiwa bado haujachagua. timu. Ndiyo, kuchagua timu ni muhimu, kwa sababu ni timu zinazoshiriki (kutoka kwa watu 2 hadi 5 kwa kila mmoja).
Tulianzisha programu ya elimu pamoja na wataalamu wa AI Leo, kazi tayari zinapatikana kwenye roboti ya telegramu @siburchallenge_bot. Kwa njia, kwenye roboti unaweza pia kuangalia salio lako la sasa la pointi za bonasi (zinaweza kisha kubadilishwa kwa bidhaa muhimu, vipengele vya ziada (kama saa ya ziada ya ushauri), au kushiriki katika mnada kwa zawadi bora.
Pointi hutolewa kwa kujiandikisha kwenye hackathon yenyewe (iliyosajiliwa mapema = kupokea pointi zaidi), kwa kukamilisha programu nzima, kwa kuacha 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, mkutano. Hapa unaweza tayari kujiunga na timu inayotaka, ikiwa haujafanya hivyo. Mawasiliano na wawakilishi wa kampuni (IT, HR, idara za biashara).
Hatua ya tatu, hadi Machi 30, uteuzi wa timu. Ikiwa haujajiunga na timu katika hatua mbili za kwanza, basi hii ndiyo nafasi yako ya mwisho. Au unda timu mwenyewe, au ujiunge na zilizopo kulingana na wasifu unaohitaji. Pia kutakuwa na idadi ya shughuli ambazo utapewa pointi - unahitaji kukusanya nambari inayotakiwa.
Hatua ya nne, Machi 30-31, ni hackathon yenyewe. Hapa timu yako itahitaji kutengeneza suluhisho la shida. Unaweza kushauriana na wataalam wetu wakati wa mchakato.
Kwa njia, kuhusu wataalam
- Gleb Ivashkevich / AI Leo
Mtaalamu wa Mafunzo ya kina. Mkuu wa Sayansi ya Data AI Leo. Mshauri wa mpango wa Y-Data. - Anastasia Makeenok / ex-Microsoft
Mtaalam wa kujitegemea juu ya kuanza na uvumbuzi. Mkuu wa zamani wa wanaoanza na mwingiliano 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 wa kampuni ya mtaji wa mradi NP Capital. Katika biashara ya mtandao kwa zaidi ya miaka 15, hapo awali alikuwa meneja wa miradi kama Gosuslugi.ru na Mail.Ru Post. - Ilya Korolev / IIDF
Meneja wa kwingineko wa IIDF. Kwingineko ya uwekezaji - rubles milioni 850+, makampuni 18 kutoka nyanja za LegalTech, AR/VR na 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 AI Leo. - Alexey Pavlyukov / Esporo
Nenda mwinjilisti huko Esporo. Msanidi programu kamili. Inafanya kazi katika uundaji wa huduma za wavuti na mifumo ya kujifunza ya mashine katika maeneo ya uchambuzi 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. Alifanya kazi Yandex.Money na iFree. Anapenda ruby ββββna anafuata maendeleo ya teknolojia za mbele. - Alexander Krot / SIBUR
Meneja wa mradi wa uchanganuzi wa data katika SIBUR. Alifanya kazi katika Asia ya Kati ya Sberbank, ambapo alikuwa na jukumu la utekelezaji wa 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 zilizo wazi za CV/ML kama OpenCV, OpenVINO.
Na kuhusu kazi
Kwanza, kutakuwa na kazi kuhusu usambazaji wa vocha. Katika shirika kubwa, hii bado ni tarehe kubwa na rundo la vigezo.
Kutoka upande wetu:
- Seti ya data ya maombi ya wafanyikazi 19 ya vocha na wachambuzi juu ya uzoefu wa kazi, tuzo na data ya kibinafsi ya kupokea faida, uwezo wa chumba cha sanatorium, vigezo vya kutoa vocha kwa wafanyikazi.
- Mmiliki wa biashara wa mchakato ambaye atasema na kuonyesha kila kitu.
Kutoka upande wako:
Suluhisho la kina ambalo litamruhusu mtaalam wa suluhisho la kazi kufanya maamuzi haraka juu ya usambazaji wa vocha hizi kati ya wafanyikazi ambao wametuma maombi ya utoaji wa vocha, na kutoa chaguzi za kusambaza vocha kati ya biashara na idadi ya vyumba.
Suluhisho linapaswa kuwa na sehemu mbili:
- Algorithm kulingana na uchambuzi wa data.
- Kiolesura cha taswira ya data na matokeo ya algorithm na data yoyote ya ziada.
Pili, shida kuhusu mshauri katika utengenezaji wa butadiene (tuliandika kidogo juu ya hii ).
Nywila na mwonekano
Mahali: , hoteli .
.
Ikiwa ulitaka kujaribu mkono wako katika uchambuzi wa data katika kituo kikubwa cha uzalishaji, njoo. Na sisi pia tuna .
Chanzo: mapenzi.com