Forwarded from Ainur Karbozova
Қазақстанның_еңбек_нарығы_цифрлық_шындық_жолында,_ЕРДО,_2022.pdf
23.5 MB
Қазақстанның еңбек нарығы-цифрлық шындық жолында, ЕРДО, 2022.pdf
Рынок_труда_Казахстана_на_пути_к_цифровой_реальности,_ЦРТР_2022.pdf
23.4 MB
Рынок труда Казахстана-на пути к цифровой реальности, ЦРТР 2022 (6).pdf
Sergey Karelov
11h ·
Наукограды Китая впервые стали №1 в мире.
Среди ТОР25: в Китае их 9, в США 8, в Великобритании 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии по 1.
Только опубликованный рейтинг мировых наукоградов Nature Index 2022 Specialized cities (1) – новое доказательство укрепления научного превосходства Китая над всеми странами мира, включая США.
Всем известно, что Китай – чемпион по числу публикуемых научных статей. Частая первая реакция на этот факт – это научный читинг (китайцев много, и пишут они, в основном, далеко не высококлассные статьи).
Но с 2022 такая аргументация уже не проходит. Дело в том, что Китай стал (впервые) мировым чемпионом по высококачественным (!) научным исследованиям (число публикаций естественно-научной тематики в 82 признанных мировой общественностью журналах высочайшего уровня научной ценности) за прошлый год: Китай №1, США №2, Германия №3 и Франция №4 (подробней см. этот мой пост (2) и этот (3)).
Теперь же Китай еще и отобрал пальму первенства у США и по числу наукоградов (где живут и работают исследователи, публикующие наибольшее число работ высокого уровня научной ценности).
Как уже сказано, среди ТОР25 наукоградов, в Китае (№1) их 9, в США (№2) 8, в Великобритании (№3) - 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии (разделили место №4-8) по одному.
1-е место «в личном зачете» завоевал Пекин
2-е - агломерация Нью-Йорк
3-е - Шанхай
4-е – агломерация Бостон
5-е - район залива Сан-Франциско
При этом доли Пекина и Шанхая в мировую науку растут, а доли Нью-Йорка, Бостона и Сан-Франциско уменьшаются.
Для справки: среди ТОР100 наукоградов мира, российский лишь один – Москва (место №47).
#Китай #Наука
11h ·
Наукограды Китая впервые стали №1 в мире.
Среди ТОР25: в Китае их 9, в США 8, в Великобритании 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии по 1.
Только опубликованный рейтинг мировых наукоградов Nature Index 2022 Specialized cities (1) – новое доказательство укрепления научного превосходства Китая над всеми странами мира, включая США.
Всем известно, что Китай – чемпион по числу публикуемых научных статей. Частая первая реакция на этот факт – это научный читинг (китайцев много, и пишут они, в основном, далеко не высококлассные статьи).
Но с 2022 такая аргументация уже не проходит. Дело в том, что Китай стал (впервые) мировым чемпионом по высококачественным (!) научным исследованиям (число публикаций естественно-научной тематики в 82 признанных мировой общественностью журналах высочайшего уровня научной ценности) за прошлый год: Китай №1, США №2, Германия №3 и Франция №4 (подробней см. этот мой пост (2) и этот (3)).
Теперь же Китай еще и отобрал пальму первенства у США и по числу наукоградов (где живут и работают исследователи, публикующие наибольшее число работ высокого уровня научной ценности).
Как уже сказано, среди ТОР25 наукоградов, в Китае (№1) их 9, в США (№2) 8, в Великобритании (№3) - 2, в Японии, Южной Корее, Швейцарии, Сингапуре и Германии (разделили место №4-8) по одному.
1-е место «в личном зачете» завоевал Пекин
2-е - агломерация Нью-Йорк
3-е - Шанхай
4-е – агломерация Бостон
5-е - район залива Сан-Франциско
При этом доли Пекина и Шанхая в мировую науку растут, а доли Нью-Йорка, Бостона и Сан-Франциско уменьшаются.
Для справки: среди ТОР100 наукоградов мира, российский лишь один – Москва (место №47).
#Китай #Наука
👎2❤1
Sergey Karelov
1 https://www.nature.com/articles/d41586-022-02880-9
2 https://www.facebook.com/sergey.karelov.5/posts/pfbid024z9QQKrBWR5adeyxEBrvSS8kA2yTb3BzhKrwrVMsUJaKcTbqAWW9RtMJXmJpiNqFl
3 https://www.facebook.com/sergey.karelov.5/posts/pfbid026DnexWbSMm77S2Vq13hLBUJLcFPz1hcdc15mrkj4REoKGnvcwPMYbpoaiTanHm2Ll
1 https://www.nature.com/articles/d41586-022-02880-9
2 https://www.facebook.com/sergey.karelov.5/posts/pfbid024z9QQKrBWR5adeyxEBrvSS8kA2yTb3BzhKrwrVMsUJaKcTbqAWW9RtMJXmJpiNqFl
3 https://www.facebook.com/sergey.karelov.5/posts/pfbid026DnexWbSMm77S2Vq13hLBUJLcFPz1hcdc15mrkj4REoKGnvcwPMYbpoaiTanHm2Ll
Nature
Specialized cities
Nature - Breakthroughs in the life sciences have boosted US output of high-quality science, but advances in the physical sciences have done the same for China.
❤1
[Career guide]. In this 30-page guide, you'll walk away with actionable advice and resources from leaders in industry and academia, including Boeing and Carnegie Mellon University https://ieeecs-media.computer.org/media/education/reports/report-cs-degree-032122.pdf
Forwarded from aitu science (..)
📢 Уважаемые студенты и коллеги!
Приглашаем вас 2 декабря 2022 года на научный семинар на тему "Применение методологии MLOps для реализации моделей Opinion Mining в составе сервисов Smart City".
Докладчики: Алимжанов Е.С., Директор Цифрового института непрерывного образования, Нугуманова А.Б., Директор НИЦ Big Data & Blockchain Technologies.
📍 Формат семинара: онлайн на платформе MS Teams
🗓 Дата и время: 02.12.2022 в 12:00
🖇 Ссылка для подключения:
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_Y2JkMTBlN2ItMDdiNC00YTA1LTg1MWQtNDY3NWFkMmVhZGEy%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22158f15f3-83e0-4906-824c-69bdc50d9d61%22%2c%22Oid%22%3a%22526fdea9-c2b0-4e8a-941e-37d0251a2240%22%7d
Приглашаем вас 2 декабря 2022 года на научный семинар на тему "Применение методологии MLOps для реализации моделей Opinion Mining в составе сервисов Smart City".
Докладчики: Алимжанов Е.С., Директор Цифрового института непрерывного образования, Нугуманова А.Б., Директор НИЦ Big Data & Blockchain Technologies.
📍 Формат семинара: онлайн на платформе MS Teams
🗓 Дата и время: 02.12.2022 в 12:00
🖇 Ссылка для подключения:
https://teams.microsoft.com/l/meetup-join/19%3ameeting_Y2JkMTBlN2ItMDdiNC00YTA1LTg1MWQtNDY3NWFkMmVhZGEy%40thread.v2/0?context=%7b%22Tid%22%3a%22158f15f3-83e0-4906-824c-69bdc50d9d61%22%2c%22Oid%22%3a%22526fdea9-c2b0-4e8a-941e-37d0251a2240%22%7d
Forwarded from Nail
Всем привет! Сейчас в Райффайзен банке ищем кванта на fixed income(и не только).
Хеджируемся процентными свопами и флоатерами. Там где трудно применить классические модели - например оценка ликвидности бондов - используем машинное обучение. Задачи реально интересные. Ищем также джунов, так что думаю будет очень релевантно(джунам требования полегче).
Спасибо Ролану, что разрешил поделиться вакансией😊
Full time job
Your role at Raiffeisenbank:
We are seeking a Quantitative Developer with mathematical background, strong programming skills (Python) and understanding of ML/DL algorithms who will be responsible for building trading strategies in fixed income and equity Markets.
You will:
- Find and check new hypothesis based on market data and trends in finance area with the purpose to improve current models and create new ones
- Analyse and back test developed strategies
- Provide strategy performance analysis
- Apply machine learning (DL, RL…) algorithms for trading strategies. Construct complex reproducible ML pipelines (based on KubeFlow)
- Work closely with Research and DevOps teams
Experience:
- 2+ years experience as a Quantitative Researcher / Data scientist on financial markets
- BSc, MSc or PhD in computer science, mathematics, statistics, physics, economics or finance
Job Requirements:
- Excellent knowledge of Python and proficiency in pandas, scipy, pytorch
- Very good knowledge of SQL
- Knowledge of Git
- Experience in Docker, Kubernetes
- Excellent background in Statistics/Probability Theory. Experience in building advanced statistical/probability models
- Financial knowledge (asset pricing, financial econometrics, derivatives, market microstructure). Deep understanding of fin. instruments including but not limited to bonds, FX/IR swaps and their pricing
- Machine learning: experience in robust ML/DL models implementation
- Understanding of algorithms and data structures
Our Tech stack:
- Python (pandas, scipy, torch, tensorflow… + specific quantitative libraries (QuantLib…)
- PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse + Airflow + RabbitMQ / Kafka
Gitlab CI/CD, Docker, Kubernetes
What we Offer:
- Possibility to work remotely
- Low formalism/ bureaucracy corporate culture
- Opportunity to drive projects with direct PnL impact
- Excellent social package
Contacts:
nail.gilmutdinov@raiffeisen.ru
or TG: @calist
По зп +- 220-300 к в зависимости от опыта. Может быть и больше если вы крутой специалист!
Хеджируемся процентными свопами и флоатерами. Там где трудно применить классические модели - например оценка ликвидности бондов - используем машинное обучение. Задачи реально интересные. Ищем также джунов, так что думаю будет очень релевантно(джунам требования полегче).
Спасибо Ролану, что разрешил поделиться вакансией😊
Full time job
Your role at Raiffeisenbank:
We are seeking a Quantitative Developer with mathematical background, strong programming skills (Python) and understanding of ML/DL algorithms who will be responsible for building trading strategies in fixed income and equity Markets.
You will:
- Find and check new hypothesis based on market data and trends in finance area with the purpose to improve current models and create new ones
- Analyse and back test developed strategies
- Provide strategy performance analysis
- Apply machine learning (DL, RL…) algorithms for trading strategies. Construct complex reproducible ML pipelines (based on KubeFlow)
- Work closely with Research and DevOps teams
Experience:
- 2+ years experience as a Quantitative Researcher / Data scientist on financial markets
- BSc, MSc or PhD in computer science, mathematics, statistics, physics, economics or finance
Job Requirements:
- Excellent knowledge of Python and proficiency in pandas, scipy, pytorch
- Very good knowledge of SQL
- Knowledge of Git
- Experience in Docker, Kubernetes
- Excellent background in Statistics/Probability Theory. Experience in building advanced statistical/probability models
- Financial knowledge (asset pricing, financial econometrics, derivatives, market microstructure). Deep understanding of fin. instruments including but not limited to bonds, FX/IR swaps and their pricing
- Machine learning: experience in robust ML/DL models implementation
- Understanding of algorithms and data structures
Our Tech stack:
- Python (pandas, scipy, torch, tensorflow… + specific quantitative libraries (QuantLib…)
- PostgreSQL, Greenplum, ClickHouse + Airflow + RabbitMQ / Kafka
Gitlab CI/CD, Docker, Kubernetes
What we Offer:
- Possibility to work remotely
- Low formalism/ bureaucracy corporate culture
- Opportunity to drive projects with direct PnL impact
- Excellent social package
Contacts:
nail.gilmutdinov@raiffeisen.ru
or TG: @calist
По зп +- 220-300 к в зависимости от опыта. Может быть и больше если вы крутой специалист!
Forwarded from Andrey Gonnov
#вакансия #продуктовый аналитик
Продуктовый аналитик в БКС
Уровень кандидата: middle
Уровень з/п: 200 плюс квартальный бонус
Работа в Москве, 3 дня офис/2 удаленка
Контакт для связи: @agonnov
Ищу продуктового аналитику в команду продукта Персональный брокер. Мы консультируем состоятельных клиентов по рынку акций и облигаций.
Какие задачи предстоит решать:
1. Погрузиться в данные, погрузиться в модель бизнеса и основные метрики. На основе данных предлагать гипотезы по улучшению ключевых продуктовых метрик. В этом блоке есть возможность напрямую влиять на работу продукта от гипотезы до business value внедрения успешной гипотезы; (этот стрим занимает около 60% времени)
2. Отчетность. Мы работаем в Tableau, надо поддерживать работоспособность текущих отчетов, расчитывать новые метрики и визуализировать их; (этот стрим занимает около 15% времени)
3. Ad hock запросы (этот стрим занимает около 25% времени)
Кого ищу в команду:
⁃ Знаешь продуктовые метрики;
⁃ Мыслишь гипотезами и проверяешь их данными;
⁃ Задачи в работу берешь по их ценности для бизнеса;
⁃ Работаешь с SQL, можешь создать витрину данных и визуализировать ее;
⁃ Постоянно развиваешься;
⁃ Работаешь продуктовым аналитиком более 2-х лет;
Продуктовый аналитик в БКС
Уровень кандидата: middle
Уровень з/п: 200 плюс квартальный бонус
Работа в Москве, 3 дня офис/2 удаленка
Контакт для связи: @agonnov
Ищу продуктового аналитику в команду продукта Персональный брокер. Мы консультируем состоятельных клиентов по рынку акций и облигаций.
Какие задачи предстоит решать:
1. Погрузиться в данные, погрузиться в модель бизнеса и основные метрики. На основе данных предлагать гипотезы по улучшению ключевых продуктовых метрик. В этом блоке есть возможность напрямую влиять на работу продукта от гипотезы до business value внедрения успешной гипотезы; (этот стрим занимает около 60% времени)
2. Отчетность. Мы работаем в Tableau, надо поддерживать работоспособность текущих отчетов, расчитывать новые метрики и визуализировать их; (этот стрим занимает около 15% времени)
3. Ad hock запросы (этот стрим занимает около 25% времени)
Кого ищу в команду:
⁃ Знаешь продуктовые метрики;
⁃ Мыслишь гипотезами и проверяешь их данными;
⁃ Задачи в работу берешь по их ценности для бизнеса;
⁃ Работаешь с SQL, можешь создать витрину данных и визуализировать ее;
⁃ Постоянно развиваешься;
⁃ Работаешь продуктовым аналитиком более 2-х лет;
Forwarded from Internship ME
Kaspi Bank находится в поиске Junior Data Engineer
🔷Обязанности:
Основная цель: своевременное предоставление качественных данных для команд Collection (Debt/Soft), для коммуникации с Клиентами и для анализа Клиентских данных.
Второстепенные цели: оптимизация запросов с целью снижения потребления ресурсов, изменение архитектуры процессов загрузки и хранения данных, без ущерба для основной цели.
Выполнение задач по интеграции данных в полном цикле - анализ, разработка и тестирование.
Коммуникация с Заказчиком и другими внутренними клиентами для корректного достижения поставленной цели.
🔶Требования:
Уверенное знание PL/SQL + oracle
Будет плюсом:
Знание методов мат.статистики (стандартное отклонение, перцентиль, skewness, …)
Знание методов анализа данных (clustering, OLS, …)
Знание других СУБД (Postgres, GreenPlum, …)
Плюсы:
🔷У нас вы узнаете:
Как данные превращаются в информацию для руководства, для аудиторов, для прессы, для инвесторов и т.д.
Как устроен сложный процесс сбора просроченной задолженности, начиная от прогноза и заканчивая сбором наличности.
Как строиться коммуникация с Клиентами по разным каналам.
Как ценность выполненных ИТ задач влияет на показатели операционной прибыли Банка.
Как собранные данные помогают выявлять скрытые проблемы, которые уже возникли или появятся в будущем.
🔶Условия:
- Много интересных задач,
- Карьерный и профессиональный рост,
- Достойный уровень заработной платы,
- Тимбилдинги,
- Комфортный, уютный офис, вкусный кофе
Как подать:
ainur.zhaparova@kaspi.kz
🔷Обязанности:
Основная цель: своевременное предоставление качественных данных для команд Collection (Debt/Soft), для коммуникации с Клиентами и для анализа Клиентских данных.
Второстепенные цели: оптимизация запросов с целью снижения потребления ресурсов, изменение архитектуры процессов загрузки и хранения данных, без ущерба для основной цели.
Выполнение задач по интеграции данных в полном цикле - анализ, разработка и тестирование.
Коммуникация с Заказчиком и другими внутренними клиентами для корректного достижения поставленной цели.
🔶Требования:
Уверенное знание PL/SQL + oracle
Будет плюсом:
Знание методов мат.статистики (стандартное отклонение, перцентиль, skewness, …)
Знание методов анализа данных (clustering, OLS, …)
Знание других СУБД (Postgres, GreenPlum, …)
Плюсы:
🔷У нас вы узнаете:
Как данные превращаются в информацию для руководства, для аудиторов, для прессы, для инвесторов и т.д.
Как устроен сложный процесс сбора просроченной задолженности, начиная от прогноза и заканчивая сбором наличности.
Как строиться коммуникация с Клиентами по разным каналам.
Как ценность выполненных ИТ задач влияет на показатели операционной прибыли Банка.
Как собранные данные помогают выявлять скрытые проблемы, которые уже возникли или появятся в будущем.
🔶Условия:
- Много интересных задач,
- Карьерный и профессиональный рост,
- Достойный уровень заработной платы,
- Тимбилдинги,
- Комфортный, уютный офис, вкусный кофе
Как подать:
ainur.zhaparova@kaspi.kz
👍1
Ищу 1 волонтера в команду развития https://www.youtube.com/@googledeveloperscentralasia В настоящий момент в команде один человек. Будет предоставляться тренинг от сотрудника Youtube. От волонтера требуется посвящать два часа в неделю проекту.
Мой первый Эксперимент с generative AI [failed]. Input вложил текст поста с @devs_kz о поездке на научную конфе в Ташкент. Output система выдала здание в лесу. Где логика? Видимо текст на кириллицу нейросеть плохо понимает. Кто пробовал недавно опубликованую? 0 coding, все работает в браузере: https://huggingface.co/spaces/stabilityai/stable-diffusion
❤1
Поздравляем организаторов DevFest Astana Булата Танирбергена, соорганизаторов @maxatic @aaimysheva с проведением ИТ фестиваля международного уровня, с участием первого Google developer expert-a с территории Казахстана, Алексея Родионова и других крутых экспертов! Кстати заявки на вступление в ряды Google developer expert открыты в Центральной Азии!