Обязанности: EDA датасета MovieLens 100K, анализ распределения рейтингов, топ фильмы и жанры, визуализация user-item матрицы, исследование cold-start проблемы, Jupyter ноутбук с выводами. Навыки: Python, pandas, matplotlib, seaborn, Jupyter.
Открытые роли
4 ролей ждут участников
annotationastrobackendci-cdclassificationcomputer-visiondata-analysisdata-engineeringdata-labelingdockerdocumentationdvcedafastapifigmafrontendgithub-actionsgradiohuggingfacejavascriptjupytermarkdownmlopsnernlpopencvpandaspythonpytorchrecommender-systemsrest-apiscikit-learnstreamlitsummarizationt5timmtypescriptuser interfacevisualizationweb designсбросить
Поделиться:Telegram
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.
Поделиться:Telegram
Frontend-разработчик (Streamlit)
Классификатор изображений с Transfer LearningОбязанности: Streamlit-приложение с drag&drop загрузкой изображения, отображение топ-5 предсказаний с вероятностями и Grad-CAM тепловой картой. Навыки: Python, Streamlit, PIL/OpenCV.
Поделиться:Telegram
Frontend-разработчик (Streamlit)
Автоматическое резюме новостейОбязанности: 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.
Поделиться:Telegram