ET
бесспорно, но все же ждешь что за эти деньги люди хоть как-то умеют разбираться в сложных проблемах :)
Size: a a a
2020 May 29
ET
ну и английский еще барьер для многих
ET
значимо больше $3k платят там где человек может общаться не на русском в большинстве случаев
Д
сложно формально описать, у разных людей разные проблемы вылезают. Самые важные качества это когда человек быстро умеет разбираться в неведомой фигне и не боится в нее лезть. Одно время мы например закидывали в человека статьей и просили запилить его edRVFL, т.к. у этой идеи нет особо имплементаций на питоне. По опыту тех кто реально сел и закопался, там работы часов на 3-6. где-то 95% кандидатов отваливаются.
А эта задача из расчета на какой уровень?
ЯШ
ну и английский еще барьер для многих
Разве это барьер? Как-то с каким программистом (не на 1С) не пообщаешься, все понимают английский
ET
я хз насколько мой опыт репрезентативен, но сам разраб и нанял несколько сотен человек за свою карьеру. Подавляющее большинство понимает в лучшем случае на уровне читать документацию.
ET
говорить и внятно писать может крайне мало кто
ET
А эта задача из расчета на какой уровень?
не знаю, мы не разделяем кандидатов на уровни особо. Команда небольшая, если человек может решать наши проблемы хоть как-то = $1.5k, может решать круто = $3k. Задача как отсев на входе, после нее детальнее смотрим кто на что способен.
OG
Привет! Кто работает с реальными задачами классификации текстов и анализа тональности, какие инструменты используете?
AO
бесспорно, но все же ждешь что за эти деньги люди хоть как-то умеют разбираться в сложных проблемах :)
за такие деньги! за целых 24 тыс грина в год. кассир в маке в usa сток зарабатывает) я вот зарабатывал в данкин донат сток 10 лет назад)
RM
говорить и внятно писать может крайне мало кто
Нет потребности, читать и слушать ещё приходится, а вот говорить и писать мало где надо в России
K
Olga Gonch
Привет! Кто работает с реальными задачами классификации текстов и анализа тональности, какие инструменты используете?
tfidf -> svm))
OT
tfidf -> svm))
а почему не логит регрессию ?
OT
на tfidf вектора вроде хорошо должно ложиться
K
Можно и ее, но обычно svm лучше справляется с очень большими признаковыми пространствами
OT
а knn ?
K
Там ещё хуже, проклятье размерности же
OT
А размерность не понижаешь ?
K
А зачем, когда есть алгоритмы, которые из коробочки уже хорошо с большими размерностями работают? Понижение — это ведь все-таки так или иначе потеря информации.