Data Science (написание статьи)
Прямой работодатель LabelMe ( labelme.ru )
Опыт работы любой
Привет! Если ты Data Scientist, который пишет статьи, то давай знакомиться! Мы – перспективный стартап, специализирующийся на сборе и разметке данных для машинного обучения.
Сейчас мы находимся в активном поиске специалиста для написания статей, которые мы разместим у себя на сайте и др. корпоративных ресурсах. Не переживай, твое авторство обязательно укажем! А еще мы БЕСПЛАТНО соберем тебе датасет под подготавливаемый материал.
Для нас важно, чтобы ты:
- Грамотно и четко излагал свои мысли при написании текстов;
- Middle и выше. А если ты грейдом пониже, но при этом пускаешь искры из глаз от того, как любишь и уважаешь свой промысел – welcome :) обсудим;
- Имел за плечами опыт написания статей объемом не менее 1500 слов;
- Мог предоставить примеры работ (нам будет достаточно 1-2);
- Разделял позицию свободы и ответственности: мы не требуем от тебя сидеть от звонка до звонка, но важно, чтобы в оговоренное время ты был на связи и сдал работу в срок.
Теперь немного подробнее о задаче:
Перед стартом работ мы предварительно выбираем тему статьи (самостоятельно или из предложенных командой). В идеале мы ждем темы от тебя — те, с которыми тебе было бы интересно работать. Подумай о том, какую задачу из всех, что ты решал/а, тебе было бы интересно повторить и расписать в виде кейса с нашими данными. А мы соберем и предоставим тебе датасет, необходимый для работы. Когда тема выбрана, тебе необходимо расписать в виде тезисного плана структуру статьи. Это поможет нам зафиксировать содержание статьи и объем работ. Если ты предлагаешь тему самостоятельно, опиши, какой датасет тебе понадобится.
Примеры тем опубликованных статей:
* Обучение алгоритма генерации текста на основе высказываний философов и писателей (сайт/Хабр)
* Как быстро создать обучающий датасет для задач обнаружения объектов YOLO с помощью Label Studio
* Объединение данных с датчиков и интерполяция для Autonomous Vehicles
* Разметка именованных сущностей в Label Studio
* Семантическая сегментация изображений в CVAT
Более подробную информацию уточним в личной беседе. С нетерпением ждем ваших заявок, чтобы поскорее сменить статус нашего сотрудничества на "плодотворное".