🔝 60+ сайтов для поиска удаленной работы в валюте

1. Remote OK (remoteok.io)
2. Папка с вакансиями
3. FlexJobs (flexjobs.com)
4. Indeed (indeed.com)
5. Glassdoor (glassdoor.com)
6. Linkedin (linkedin.com/jobs)
7. SimplyHired (simplyhired.com)
8. Virtual Vocations (virtualvocations.com)
9. RemoteJobsClub (remotejobsclub.com)
10. RemoteСo (remote.co)
11. Working Nomads (workingnomads.co)
12. RemoteJobsPro (remotejobspro.com)
13. Jobspresso (jobspresso.co)
14. Wellfound (wellfound.com/jobs)
15. TheMuse (themuse.com)
16. Dice (dice.com)
17. Remote Freelance (remotefreelance.com)
18. RemoteGurus (remgu.com)
19. Upwork (upwork.com)
20. Toptal (toptal.com)
21. Guru (guru.com)
22. TechCareers (www.techcareers.com)
23. Pangian (pangian.com)
24. SkipTheDrive (skipthedrive.com)
25. NoDesk (nodesk.co)
26. Remotees (remotees.com)
27. EU Remote Jobs (euremotejobs.com)
28. Outsourcely (outsourcely.com)
29. Remote in Europe (remoteineurope.com)
30. Remote Jobs in Europe (jobgether.com)
31. PowerToFly (powertofly.com)
32. RemoteHub (remotehub.io)
33. RemoteWorkHub (remoteworkhub.com)
34. VirtualAssistantJobs (virtualassistantjobs.com)
35. Simply (simply-communicate.com)
36. WordPress Jobs (jobs.wordpress.net)
37. Remotive (remotive.com)
38. Dynamite jobs (dynamitejobs.com)
39. Idealist (idealist.org)
40. JobMote (jobmote.com)
41. AwesomeJobs (awesomejobs.io)
42. CyberCoders (cybercoders.com)
43. CryptoJobsList (cryptojobslist.com)
44. Remoters (remoters.net)
45. CareerBuilder (careerbuilder.com)
46. DailyRemote (dailyremote.com)
47. CareerJet (careerjet.com)
48. Crossover (crossover.com)
49. CloudStaff (cloudstaff.com)
50. ItJobPro (itjobpro.com)
51. SkipTheDrive: https://skipthedrive.com
52. Remotive: https://remotive.io
53. Виртуальные профессии: https://virtualvocations.com
54. JustRemote: https://justremote.co
55. Удаленная техническая работа: https://remotetechwork.com
56. Dynamite Jobs: https://dynamitejobs.co
57. Pangian: https://pangian.com
58. Outsourcely: https://outsourcely.com
59. Remote Woman: https://remotewoman.com
60. Jobmote: https://jobmote.com
61. We Work Remotely (weworkremotely.com)
#it #job

@machinelearning_interview

⚡️ Где искать работу Дата Саентисту в 2024 году

https://habr.com/ru/articles/789618/

@machinelearning_interview

⚡️ Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series

В этом репозитории собрано все, что нужно для того, чтобы стать экспертом в прикладном #MachineLearning 53+ готовых проектов с кодом.

https://github.com/Coder-World04/Complete-Applied-Machine-Learning-with-Projects-Series

@machinelearning_interview

⚡️ Complete-Scikit-learn-with-projects

Этот репозиторий содержит все необходимое для освоения Scikit learn на продвинутом уровне с 25 реализованными проектами

▪Github
▪Шпаргалка scikit-learn


@machinelearning_interview

👉 Awesome NLP

Список исследований и инструментов, материалов для чтения, видео и курсов, книг, библиотек, датасетов и инструментов аннотации, посвященных обработке естественного языка (NLP).

▪Github

@machinelearning_interview

⚡️ CNN Explainer

Интерактивная визуализация, созданная для того, чтобы помочь изучить и понять принцип работы конволюционных нейронных сетях (CNN).

git clone [email protected]:poloclub/cnn-explainer.git

▪Github
Demo

@machinelearning_interview

Основы качественного анализа данных

Обычно, когда кто-то говорит о качестве применительно к исследованию данных, он подразумевает правильность проведения анализа данных и достоверность результатов. Я считаю такое определение слишком узким. Из моего более чем восьмилетнего опыта работы в аналитике я понял: чтобы анализ данных был проведен на достойном уровне, он должен сочетать в себе три фундаментальных элемента:

ответ на актуальную потребность со своевременной точностью;
надежная и проверенная методология, взятая за основу;
доступность для сотрудников организации.
Поговорим об этом всем более подробно.

📌 Читать

📖 Книга по искусственному интеллекту с открытым исходным кодом от Hugging Face.

Open-Source AI Cookbook - это коллекция блокнотов, раскрывающих практические аспекты создания ИИ-приложений и решения различных задач машинного обучения с помощью инструментов и моделей с открытым исходным кодом.

https://huggingface.co/learn/cookbook/index

@machinelearning_interview

Какова вычислительная сложность механизма self-attention?

В оригинальной статье Attention Is All You Need есть таблица со сравнением Complexity per Layer (сложность на слой) нового механизма self-attention и других архитектур. Указано, что для self-attention это значение составляет O(n^2 * d), где d — это размерность векторного представления.

В статье есть один нюанс. Авторы не учитывали сложность вычисления матриц Q, V и K (query, value и key). Их значения были взяты из скрытых состояний RNN. Поэтому идёт «чистый» расчёт для слоя Attention.

#вопросы_с_собеседований

💡 A Guide to Production Level Deep Learning 🎬 📜 ⛴️

Руководство по созданию практических систем глубокого обучения производственного уровня для использования в реальных приложениях.

▪Github

@machinelearning_interview

🔝 "Шесть способов отладки моделей машинного обучения" от weights_biases, статья в которой расматриваются методы отладки моделей.

• Читать

Погрузитесь глубже в эту тему с помощью бесплатного курса "Оценка и отладка генеративных моделей ИИ с помощью W&B".

@machinelearning_interview

Введение в модель эмбединга "Матрешка" 🪆.

Узнайте, как эти модели способны создавать эмбедингы различной размерности, как они могут ускорить выполнение таких задач, как поиск информации, и как вы можете обучить свои собственные модели ! 👇

🔗 https://hf.co/blog/matryoshka

@machinelearning_interview

🔥 NVIDIA AI Foundation Models

Вы можете тестировать модели с открытым исходным кодом, используя NVIDIAAI.

Взаимодействуйте с новейшими современными API моделей ИИ, оптимизированными на базе ускоренных вычислений NVIDIA, прямо из браузера.

Gemma 7B, Llama 2 70B, Kosmos-2, Mixtral 8x7B Instruct, Stable Diffusion XL и многое другое 🥳

https://catalog.ngc.nvidia.com/ai-foundation-models

ai_machinelearning_big_data

📌 Tech-Interview : Important Topics and Techniques

В этом репозитории собрано все, что нужно, чтобы подготовиться к техническим собеседованиям, а также самые важные советы и методики подготовки к собесу.

▪Github

@machinelearning_interview

⚡️ Новая архитектура без трансформеров DeepCN , превосходит все возможные трансформеры в анализе временных рядов.

Репозиторий, показывающий, почему трансформеры не работают в прогнозировании временных рядов, демонстрирующий лучшие модели SOTA без трансформеров 'Transformers Are What You Don't Need' ->

▪Github

#прогнозирование

@machinelearning_interview