⚠️ В машинном обучении, как в любви: слишком идеальные предсказания – это подозрительно!

Когда модель слишком прилипчива к тренировочным данным, результат оказывается… ну, как в отношениях, когда всё кажется идеальным, но реальность ломает сердце.

❌ Оверфиттинг (Overfitting) – модель так хорошо запомнила тренировочные данные, что на реальных данных начинает путаться.
💔 В любви: «Я выбрал идеального партнёра по профилю, а в жизни выяснилось, что его «идеальность» – всего лишь иллюзия!»

❌ Андерфиттинг (Underfitting) – модель обучена настолько поверхностно, что предсказывает мэтчи случайным образом.
💔 В любви: «Мне нравятся только люди с именем Александр, а всех остальных я даже не замечаю – бедный фильтр!»

❌ Неправильный выбор фичей (Feature Selection Fail) – если модель опирается на неважные признаки, она предсказывает мэтчи хуже случайности.
💔 В любви: «Ты любишь авокадо? Значит, мы созданы друг для друга!» – а потом оказывается, что это вовсе не про важное.

🎯 На вебинаре мы разобрали, как избежать этих ошибок и создать работающую модель для speed dating, которая на самом деле помогает находить любовь! Вчера мы не просто говорили о любви – мы её предсказывали!

🔥 Спасибо всем, кто был с нами и участвовал!

💘 Как же это было?

Если ты пропустил вебинар или хочешь пересмотреть запись – просто перейди по [ссылке] и получи видео 😉

👨🏻‍💻 Data Engineer в Ит-Финанс

Компания, разрабатывающая программное обеспечение для лидогенерации и Fintech компаний, приглашает Data Engineer.

Условия:

▪️ Senior
▪️ 350 000 – 450 000 ₽ net
▪️ Удалённая работа

📩 Подробнее о вакансии

#дайджест #DataJobs

Вакансии в аналитике и Data Science уровня Junior

▪️ Дата-аналитик в команду контента
Гибрид (Москва), Иви

▪️ Data Scientist
Удалёнка, Лента

Вакансии в аналитике и Data Science уровня Middle

▪️ Аналитик данных
Гибрид (Москва), Go Ahead

▪️ Data Scientist
Гибрид (Москва), АльфаСтрахование

Вакансии в аналитике и Data Science уровня Senior

▪️ Ведущий аналитик
Офис (Москва) / Удалёнка, Концерн Телематика

▪️ Big Data Engineer
Удалёнка, Lamoda Tech

Понравились вакансии?
❤️ — да
🤔 — нет

👨🏻‍💻 BI-аналитик в БиАй Продакшн

Команда разработки платформы для бизнес-аналитики Модус BI в поисках BI-аналитика.

Условия:

▪️ Middle
▪️ 150 000 – 240 000 ₽ net
▪️ Удалённая работа

📩 Подробнее о вакансии

📝 Почему твое резюме собирает мало просмотров: 6 главных ошибок и как их исправить

Гайд о том, как в несколько раз увеличить количество просмотров вашего резюме с помощью проверенных техник оптимизации профиля.

В этой статье мы разберем 6 ошибок, которые мешают вашему резюме появляться в поиске рекрутеров, и дадим рекомендации по их исправлению. Следуя этим советам, вы повысите видимость своего профиля и чаще будете попадать в поле зрения работодателей.

👉 Читать статью

👨🏻‍💻 ML-инженер в VICTORY group

Рекламное агентство работающее в сфере лидогенерации, маркетинга и управления репутацией, приглашает ML-инженера.

Условия:

▪️ Middle
▪️ 180 000 – 300 000 ₽ net
▪️ Гибрид (Екатеринбург)

📩 Подробнее о вакансии

Вакансия: ML/DS-инженер (Network Fingerprinting & Anomaly Detection)

Немного о нас: мы строим систему, которая по низкоуровневым сетевым отпечаткам (TLS/JA3, HTTP2, TCP/IP и т.д.) определяет:
• Используется ли VPN/прокси?
• Подделан ли User-Agent (например, заявлена Windows, а на деле Linux)?
• Какая реальная ОС клиента, исходя из сетевых особенностей?

Собираем логи (JSON с отпечатками) и хотим обучить ML-модель (XGBoost, PyTorch, scikit-learn и т.п.), которая в реальном времени будет давать предсказания по REST API.

---

## Что делать:

1. Анализ данных (EDA) и фича-инжиниринг
- Изучать сырые логи (TLS, TCP/IP, HTTP2, JA3) и выделять нетривиальные признаки (MSS, Window Size, набор cipher suites, HTTP2 SETTINGS и т.п.).

2. Разработка и обучение моделей
- Выбирать и тюнить алгоритмы: XGBoost, Random Forest, нейронные сети и т.д.
- Настраивать процесс обучения и валидации (train/test split, кросс-валидация, гиперпараметры).
- Оценивать метрики (Accuracy, Precision/Recall, F1, ROC-AUC) и предлагать способы улучшения.

3. Построение ML-сервиса
- Оборачивать модель в сервис (REST API) для интеграции.
- Настраивать окружение (Docker, CI/CD).
- Продумывать MLOps: сбор новых данных, мониторинг качества, переобучение.

4. Детект VPN/прокси и аномалий
- Выявлять прокси/VPN по набору признаков (TTL, JA3, IP-блеклисты и т.д.).
- Анализировать несоответствия между User-Agent и реальной ОС (TCP/IP флаги, JA3, HTTP2).
- Разрабатывать систему порогов (threshold) или вероятностных оценок (score).

5. (Опционально) Автоматизация и масштабирование
- По желанию помогать с инфраструктурой.
- Участвовать в обсуждении архитектуры приложения.

---

## Требования:

1. ML и статистика
- Понимание классических алгоритмов (деревья решений, бустинги) и навыки тюнинга.
- Приветствуется опыт с PyTorch/TensorFlow.

2. Инструменты Data Science
- Python: pandas, numpy, scikit-learn, XGBoost/LightGBM.
- Умение делать EDA, визуализации (matplotlib, seaborn и т.п.) и строить надёжные фичи из «грязных» данных..

3. Сетевые протоколы (желательно, но можно прокачаться)
- Основы TCP/IP (MSS, Window Size, TCP Options).
- Понимание TLS ClientHello, JA3.
- Базовые знания HTTP/2.

4. DevOps / MLOps
- Docker, Git, Linux; будет плюсом опыт с CI/CD.

5. Дополнительно
- Понимание безопасности, VPN/прокси.
- Сильная математическая база (статистика, матан, вероятности).

---

## Условия работы:

- Удалённая работа (полная/частичная занятость — обсуждается).
- Небольшая команда (сети/бэкенд + ML).
- Задачи ведутся в трекере, созвоны по необходимости.

Финансовая часть:
- 100–250 тыс. руб. на руки в месяц (зависит от опыта).
- Возможны выплаты в USDT.
- доступ к [Cursor.com] (актуальные модели, например, Sonnet 3.5).

---

## Что получаете:
- Глубокий опыт в сетевых отпечатках, работа с уникальными данными.
- Полную свободу выбора инструментов (главное — результат).
- Поддержку по инфраструктуре и сбору сетевых данных.
- Интересные челленджи в ML + Security.

---

## Как откликнуться:
- Напишите о себе и прикрепите резюме/портфолио/GitHub.
- Расскажите, какой у вас опыт в сетевых протоколах или безопасности (VPN, прокси).

Контакт: [https://t.me/Siemons8]

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

Офер от Сбера за один клик 💼

Мечтаешь работать в Сбере, теперь это проще, чем когда-либо!

💡 AI-интервью за 15 минут – и ты уже на шаг ближе к своей новой работе.

Как получить офер?

📌 Зарегистрируйся
📌 Пройди AI-интервью
📌 Получи обратную связь сразу же!

После прохождения твои ответы получат рекрутеры и свяжутся с тобой в течение нескольких дней! 🚀

Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxS96Na