4 ролей ждут участников
Обязанности: реализация SVD коллаборативной фильтрации через библиотеку Surprise, TF-IDF контентной фильтрации, оценка RMSE/MAE/Precision@K, анализ cold-start проблемы и стратегий решения. Навыки: Python, Surprise, scikit-learn, pandas, numpy.
Обязанности: Streamlit-приложение с drag&drop загрузкой изображения, отображение топ-5 предсказаний с вероятностями и Grad-CAM тепловой картой. Навыки: Python, Streamlit, PIL/OpenCV.
Обязанности: fine-tuning EfficientNet-B0 (timm) на датасете Flowers Recognition, настройка аугментаций (albumentations), анализ confusion matrix, экспорт модели в ONNX, базовая Grad-CAM визуализация. Навыки: Python, PyTorch, timm, albumentations, ONNX.
Обязанности: создание Streamlit-приложения с текстовым вводом и кнопкой суммаризации, отображение результата, обработка ошибок и edge cases, деплой на Streamlit Cloud или Docker. Навыки: Python, Streamlit, базовый UX/UI.