Specjalista Big Data: gdzie studiować i gdzie iść do pracy. Artur Borisovich Avakyan, specjalista w dziedzinie badań zbiorników

W Rosji, podobnie jak obecnie w wielu krajach rozwiniętych i rozwijających się, średni wiek Rośnie liczba ludności, zwiększa się liczba osób starszych w społeczeństwie. Według statystyk w Rosji żyje obecnie około 36 milionów emerytów: 10 milionów z nich to mężczyźni, 26 milionów to kobiety. Osoby w wieku przedemerytalnym i emerytalnym często borykają się z wieloma problemami społecznymi i psychologicznymi, a część z nich wiąże się z „wypadaniem” z rytmu Nowoczesne życie, trudności w opanowaniu nowych technologii.

W naszym świecie, gdzie technologie są aktualizowane dosłownie co roku, aby czuć się komfortowo, „nadawać na tych samych falach” ze swoimi dziećmi i wnukami i pozostać wartościowym pracownikiem dla swojego pracodawcy, trzeba ciągle się uczyć, opanowywać gadżety i nowinki technologiczne i odkrywaj nowe obszary. Jednak do niedawna był to problem dla osób starszych, ponieważ istniały wszystkie opcje dodatkowa edukacja skierowane były raczej do młodych ludzi. Ale one mają miejsce już dzisiaj kursy specjalne, kursy mistrzowskie dla odbiorców w wieku emerytalnym, a dla osób starszych otwierają się nawet uniwersytety, gdzie każdy może zdobyć nową wiedzę i umiejętności. Takie uniwersytety istnieją dziś na przykład w Samarze, Petersburgu i Moskwie. Najbardziej uderzającym przykładem edukacji osób starszych są dziś kursy obsługi komputera, które zyskują na popularności w wielu miastach. Na takich kursach osoby w wieku emerytalnym uczą się pracy z podstawami programy komputerowe, z którego mogą korzystać zarówno w pracy, jak i podczas komunikacji z dziećmi i wnukami.

Jak wynika z badań, wiele osób starszych nie tylko nie chce kończyć swojego życia profesjonalna kariera, ale są także gotowi nadal dzielić się swoim doświadczeniem z nowymi pokoleniami pracowników, realizować się jako profesjonaliści, a nawet doskonalić nowe zawody. Bardzo ważne jest, aby osoby starsze czuły się potrzebne społeczeństwu i przyczyniały się do jego rozwoju.

Specyfika edukacji osób starszych polega na tym, że z reguły osoby starsze inaczej odbierają informacje, analizują bieżące wydarzenia i wchodzą w interakcję z otaczającą rzeczywistością. Jak zauważają eksperci, nawet słownictwo i sposób mówienia starszej osoby bardzo różnią się od tego, jak mówią młodsze pokolenia i jakich słów używają. Dlatego podczas organizowania proces edukacyjny Bardzo ważne jest, aby wziąć pod uwagę te cechy. W związku z tym wszelkie szkolenia powinny odbywać się zupełnie inaczej niż zwykle; gdy publiczność jest dość młoda, należy zastosować specjalne metody i techniki nauczania, uwzględniające wiek słuchaczy.

Specjalista od szkolenia osób starszych musi być nie tylko dobry nauczyciel, być w stanie wyjaśnić materiał tak jasno, jak to możliwe, ale także zrozumieć wszystkie cechy psychologiczne charakterystyczne dla osób starszych. Być może najważniejszą wiedzą dla takiego specjalisty jest wiedza Psychologia rozwojowa, a także umiejętność zjednywania sobie ludzi w każdym wieku.

Ogólnie rzecz biorąc, praca takiego specjalisty nie różni się od pracy zwykłego nauczyciela: zajmuje się on również opracowywaniem programów szkoleń, opracowywaniem metod nauczania, przygotowywaniem do zajęć, przygotowywaniem materiałów i zadań sprawdzających przyswajanie informacji oraz samodzielne prowadzenie zajęć.

Jak zostać specjalistą?

Dodatkowa edukacja

Dowiedz się więcej o możliwych programach przygotowania zawodowego już w wieku szkolnym.

Podstawowe wykształcenie zawodowe

Procenty odzwierciedlają rozkład specjalistów o określonym poziomie wykształcenia na rynku pracy. Kolorem zielonym zaznaczono specjalizacje kluczowe dla opanowania zawodu.

Zdolności i umiejętności

• Umiejętności komunikacyjne. Jasna i zrozumiała mowa, dobrze wyszkolony głos, umiejętność jasnego i kompetentnego wyrażania myśli w formie ustnej
• Prezentacja i publiczne wystąpienie. Umiejętność przedstawienia publiczności dowolnego materiału, koncepcji, pomysłu, umiejętność pracy z publicznością, utrzymania jej uwagi
• Wyjaśnienie. Umiejętność jasnego przekazania i wyjaśnienia nawet skomplikowanych, specjalistycznych informacji
• Odprawa. Umiejętność prawidłowego wyznaczania zadań i opisywania pożądanego rezultatu
• Aktywny udział w rozmowie. Umiejętność zadawania pytań, podsumowywania informacji, wyciągania wniosków, wyjaśniania podczas rozmowy z rozmówcą, aby uzyskać jak najpełniejszą informację

Zainteresowania i preferencje

• Odpowiedzialność. Umiejętność ponoszenia odpowiedzialności za skutki swoich działań
• Pamięć. Umiejętność szybkiego zapamiętywania znacznych ilości informacji
• Krytyczne myślenie. Umiejętność krytycznego myślenia: rozważenie zalet i wad, mocnych i słabych stron silne strony każde podejście do rozwiązania problemu i każdy możliwy wynik
• Porządkowanie informacji. Możliwość organizowania danych, informacji i rzeczy lub działań w określonej kolejności, zgodnie z określoną regułą lub zestawem reguł
• Asymilacja informacji. Umiejętność szybkiego postrzegania i przyswajania nowych informacji
• Postrzeganie problemów. Zdolność do wykrycia lub przewidzenia problemu, gdy coś jest nie tak lub może się nie udać. Nie polega to na rozwiązaniu problemu, a jedynie na zidentyfikowaniu problemu
• Umiejętności komunikacyjne. Możliwość szybkiego znalezienia wspólny język z rozmówcą łatwo nawiązuje się kontakt

Dodatkowa edukacja dla dorosłych

Wymagane kroki dodatkowe kształcenie umożliwiające opanowanie zawodu są oznaczone kolorem zielonym.

Zawód w osobach

Anastazja Łazibnaja

Znajomość obsługi komputera zwiększa szanse osób starszych na znalezienie lub utrzymanie pracy.

Zapotrzebowanie na usługi edukacyjne wśród osób starszych utrzymuje się na wysokim poziomie.

Podczas organizowania Igrzyska Olimpijskie w Soczi zespół wolontariuszy liczył 1800 starszych wolontariuszy.

Data Scientist wie, jak znajdować wzorce w dużych zbiorach danych, ma dobrą wiedzę z zakresu uczenia maszynowego, a także swobodnie radzi sobie z narzędziami takimi jak R, Weka, Python + Scikit-Learn + Pandas. To analityk danych wie, jak wyodrębnić dane maksymalna korzyść i zaprojektuj algorytmy, które odpowiedzą na potrzebne pytania.

Sama dziedzina Data Science jest dość szeroka i można w niej wyróżnić kilka innych specjalizacji:

Menedżer danych

Specjalista, którego zadania nie obejmują bezpośredniego rozwoju produktu. Musi jednak rozumieć obszar, aby kompetentnie zarządzać projektem.

Powinien wiedzieć, co można z tym zrobić nowoczesne technologie, a co nie, mieć pewność co do terminologii z danej dziedziny, a także posiadać dobre umiejętności w zakresie technik zarządzania projektami (agile, programowanie ekstremalne i tym podobne).

Gdzie możesz pracować przy przetwarzaniu danych?

Uporządkujmy to Różne rodzaje firmy i cechy pracy w nich.

Duże firmy internetowe. W Rosji jest to Yandex, Mail.ru (i jego oddziały), Rambler. Utrzymują się firmy internetowe Zaawansowana technologia, opracowywać nowe produkty i popychać branżę do przodu. W tych firmach zawsze znajdziesz kolegów, którzy będą mieli więcej doświadczenia od Ciebie i będą mieli się od czego uczyć.

Zawsze są tu doskonałe warunki – przyzwoita pensja, dobre ubezpieczenie zdrowotne, przytulne biuro, wszelkiego rodzaju gadżety, takie jak darmowe jedzenie i pomoc w zakupie mieszkania. Kluczowi pracownicy często mogą liczyć na opcję, której skorzystanie może wiązać się ze znacznym wzrostem wynagrodzenia.

Jednak główną wadą pracy w dużych firmach jest ich wielkość: praca, którą wykonujesz, może nie być zauważalna w całej firmie (szczególnie na początku). Dla niektórych może to być istotne – chcą zrozumieć swoje własne znaczenie.

Działy badawcze dużych firm. Dotyczy to banków, firm audytorskich Wielkiej Czwórki, operatorów telekomunikacyjnych i dużych sieci handlowych.

Firmy tego typu przykładają ostatnio dużą wagę do pracy z danymi. Ponieważ z reguły są jeszcze na początku swojej podróży, jest prawdopodobne, że otrzymasz bardzo duże i ważne dzieło. Dlatego Twój wkład może być zauważalny, pomimo wielkości „kolosa”.

Minusy: w takich firmach z reguły wewnętrzna biurokracja jest bardzo silna i koordynacja i wdrażanie nowych technologii będzie dość trudna. W mojej ocenie w działach data science w takich miejscach chętniej pracują doświadczeni profesjonaliści.

Warunki tutaj, podobnie jak w dużych firmach internetowych, są dobre: ​​stała pensja, ubezpieczenie i różne dodatkowe udogodnienia.

Startupy związane z analityką danych. Takich startupów jest teraz całkiem sporo i one też szukają pracowników. Pracując dla startupu, będziesz wykonywać bardzo znaczącą i ważną część pracy. Jeśli znajdziesz się wśród pierwszych pracowników, możesz ubiegać się o opcję lub nawet udział w firmie.

Do wad można zaliczyć niestabilność (startupowi może nagle zabraknąć pieniędzy), pensje często będą mierne – i z reguły nie ma możliwości skorzystania z takich dodatków jak darmowe obiady czy pomoc w zakupie domu. Ale w startupie możesz uzyskać tak szybko, jak to możliwe głęboka wiedza, a jeśli się powiedzie, możesz także zarobić dobre pieniądze.

Gdzie zdobyć wiedzę z zakresu przetwarzania danych

Uniwersytety

Niestety, obecnie uniwersytety uczą bardzo niewiele na temat analizy danych. Istnieje kilka wyjątków:

• Program magisterski „Big Data” na Wydziale Informatyki i Technologii Moskiewskiego Uniwersytetu Państwowego

Oczywiście w innych też programy edukacyjne Omówiono także pewne aspekty pracy z danymi. Jednak programy uniwersyteckie, które kompleksowo kształcą specjalistów, są już tam praktycznie wyczerpane. Nic dziwnego: branża jest zupełnie nowa, nie ma specjalistów ani nauczycieli. Uniwersytety, które wprowadzają programy do przetwarzania danych, zwykle robią to we współpracy z dużymi firmami (na przykład Yandex).

Niekomercyjne kursy dodatkowe

Ponieważ na rynku brakuje personelu, niektóre firmy tworzą własne centra szkoleniowe. U nas może studiować każdy – wystarczy zdać egzaminy.

• Szkoła Analizy Danych „Yandex”– najstarszy i najbardziej znany ośrodek szkoleniowy z zakresu analizy danych. Zajęcia prowadzą pracownicy i nauczyciele Yandex najlepsze uniwersytety Państwa. Program trwa 2 lata.
• - w dużej mierze podobny program drugiego giganta internetowego, Mail.Ru. Ważne również przez 2 lata.
• Technopark Mail.Ru i MSTU nazwane na cześć. Baumana– w przeciwieństwie do „Technosfery” kursy te są bardziej przeznaczone do szkolenia inżynierów systemowych, ale znalazło się w nich również miejsce na kurs z analizy danych. Czas trwania szkolenia – 2 lata.
• Centrum Informatyki to wspólny projekt Szkoły Analizy Danych Yandex, Jet Brains i szkoły nr 239 w Petersburgu. Czas trwania szkolenia wynosi również 2 lata.
• Petersburska Szkoła Danych– cykl wykładów poświęconych big data w St. Petersburgu. Projekt autorstwa E-Contenta.

Kursy komercyjne

Istnieje kilka komercyjnych programów, które pozwalają poszerzyć horyzonty w zakresie analizy danych. Ich charakterystycznymi cechami są krótkoterminowy szkolenia i większy nacisk na stosowane zastosowanie technologii.

Tutaj możesz przywołać następujące projekty:

• Dobrze « Specjalista ds. Big Data” z „Laboratorium Nowych Zawodów”. Trwa 3 miesiące i składa się z 2 modułów, z czego pierwszy poświęcony jest technologiom big data i uczeniu maszynowemu, a drugi systemom rekomendacyjnym. Koszt kursu wynosi 180 tysięcy rubli, zapewnione są różne rabaty i raty.
• « Szkoła danych Beeline”– kurs poświęcony jest przede wszystkim uczeniu maszynowemu. Czas trwania szkolenia – 9 tygodni, koszt – 100 tysięcy rubli.

Patrząc w przyszłość, nie ma podstaw sądzić, że w ciągu najbliższych kilku lat spadnie. Co to znaczy? Jeśli interesuje Cię dziedzina analizy danych, to posiadając wykształcenie i doświadczenie w tym obszarze będziesz wartościowym specjalistą na rynku pracy i na pewno nie pozostaniesz bez pracy.

Mam nadzieję, że artykuł pomógł Ci wybrać swoje zainteresowania i zrozumieć, od czego zacząć naukę.

Co jest zawarte odpowiedzialność zawodowa specjalista ds. szkoleń personelu, jakie są wymagania dotyczące standardu zawodowego specjalisty ds. szkoleń i rozwoju personelu – więcej na ten temat w artykule!

Z artykułu dowiesz się:

Jakie zadania rozwiązuje standard zawodowy specjalisty ds. szkoleń personalnych?

Specjalista ds. szkoleń i rozwoju personelu rozwiązuje podstawowy problem stojący przed organizacją. Przede wszystkim przedsiębiorstwa dążą do umocnienia swojej pozycji na rynku i rozszerzenia swojej działalności. Zasoby ludzkie uważane są za najważniejszą i najbardziej obiecującą inwestycję.

Pobierz dokumenty na ten temat:

Program szkoleń dla specjalistów HR nie został sfinalizowany. Nie istniał jeden dokument, który określałby wymagania dotyczące wiedzy i umiejętności takich specjalistów zajmujących się szkoleniem i rozwojem personelu. W współczesne realia Zapotrzebowanie na taką kadrę rośnie. Większość firm koncentruje się na szkoleniu pracowników, którym w przyszłości powierzone zostanie szkolenie i rozwój personelu.

Potrzeby rozwojowe wspólne standardy spóźniona. Standard zawodowy specjalisty ds. szkoleń i rozwoju personelu, po ostatecznym przeglądzie i zatwierdzeniu, ma obowiązek stosować przez pracodawców i instytucje edukacyjne którzy szkolą takich specjalistów.

Przeczytaj na ten temat w e-zinie

Należy pamiętać, że specjalista ds. szkoleń kadr nie jest nauczycielem w dosłownym tego słowa znaczeniu. Działalność ma ukierunkowaną specyfikę, ale nie jest ściśle uregulowana specjalne programy zgodnie z rygorystycznymi normami i wymaganiami.

Uprawnienia specjalisty do organizowania szkolenia personelu zgodnie ze standardami zawodowymi

Specjaliści HR organizują szkolenia.

Ponadto zgodnie ze standardem zawodowym pracownicy tego szczebla zajmują się:

1. zapewnienie kontroli nad bieżącą działalnością personelu w zakresie dyrygentury szkolenie, przekwalifikowanie;
2. realizacja przyznanego budżetu przedsiębiorstwa przeznaczonego na edukację, szkolenia, przekwalifikowanie personelu;
3. zarządzanie działalnością kontraktową w tych obszarach;
4. odpowiedzialność za spójność programy nauczania z harmonogramem pracy;
5. przygotowanie odpowiednich programów uwzględniających poziom szkolenia wstępnego pracowników;
6. planowanie strategiczne;
7. zapewnienie certyfikacji i ponownej certyfikacji w celu szybkiego zidentyfikowania personelu potrzebującego szkolenia lub przekwalifikowania.

Jakie są obowiązki specjalisty ds. szkoleń i rozwoju?

Do obowiązków specjalisty ds. szkoleń personelu należą funkcje wsparcia metodologicznego, organizacji i prowadzenia regularnej pracy w następujących obszarach:

• psychodiagnostyka cech osobowych, cech ważnych zawodowo i stanu psychofizjologicznego personelu pracującego;
• kształtowanie i rozwój odpowiednich cech potrzebnych pracownikom, w tym celu odbywają się szkolenia, seminaria itp.;
• poradnictwo psychologiczne dla pracowników zastosowanie profesjonalne, zapewnienie rozwoju indywidualne zdolności;
• badania społeczno-psychologiczne, analiza zbiorowych i indywidualnych działań specjalistów wszystkich szczebli;
• udzielanie pomocy menadżerom wszystkich obszarów oraz stworzonych obiektów w zakresie rozwiązywania problemów społecznych lub psychologicznych w rozwoju zespołu. W tych obszarach badane są przyczyny konfliktów. Opracowywane są techniki pomagające zapobiegać i rozwiązywać problemy sytuacje konfliktowe. Udzielane są konsultacje dotyczące stylu zarządzania i wsparcia efektywne działania specjaliści;
• opracowywanie i prowadzenie szkoleń dla zwykłych pracowników firmy;
• pracować nad formacją rezerwa kadrowa, dobór personelu z odpowiednim doświadczeniem zawodowym;
• badania osobowości, cechy zawodowe kandydaci na wolne stanowiska;
• szkolenia z organizacją szkoleń, seminariów i innych wydarzeń, które pomagają rozwiązać określone problemy;
• udzielanie pomocy bezpośrednim kierownikom oddziałów lub działów w rozwiązywaniu problemów psychologicznych i problemy społeczne rozwój personelu;
• doradztwo w zakresie stylu działania zespołu;
• przeprowadzenie analizy rotacji personelu, przygotowanie propozycji podjęcia odpowiednich działań, które pomogą przejść pomyślną adaptację, opracowywanie i wdrażanie programów adaptacyjnych;
• regularne raportowanie, które jest dostarczane za miesiąc, kwartał, półrocze i rok;
• zachowanie standardów zawodowych i etnicznych zarządzania, zachowanie tajemnicy osobistej w oparciu o wyniki indywidualnych badań psychologicznych.

Do dodatkowych funkcji specjalisty ds. szkoleń i rozwoju personelu należy praca społeczno-psychologiczna, która jest zorganizowana według zadania indywidualne Instrukcje. Prowadzone jest doradztwo ergonometryczne, opracowywane są zalecenia dotyczące organizacji warunków pracy i przygotowania stanowisk pracy dla pracowników różnych kategorii.

Jakie wymagania zawiera standard zawodowy dla specjalisty ds. szkoleń i rozwoju personelu?

Projekt standardu zawodowego został opracowany z uwzględnieniem międzynarodowych doświadczeń w zakresie kształcenia wysoko wykwalifikowanej kadry.

Standard zawodowy specjalisty ds. szkoleń i rozwoju personelu składa się z czterech sekcji:

1. informacje ogólne;
2. opisując funkcje pracy w mapę funkcjonalną typ działalność zawodowa;
3. wszystkie cechy uogólnionych funkcji pracy;
4. podstawowe informacje o deweloperach.

Zgodnie z projektem standardu zawodowego specjalista ds. szkolenia personelu zapewnia odpowiednie kwalifikacje specjalistów, odpowiednie do wszystkich celów i ustalonych standardów firmy. Dowiedz się jak wykorzystując teorię dynamiki spiralnej

Trzecia sekcja zawiera akapity i akapity opisujące szczegółowo indywidualne funkcje pracy. W tej sekcji znajdują się także informacje określające poziom kwalifikacji specjalisty. Na przykład w celu skutecznego opracowania standardów wsparcia organizacyjnego i metodologicznego pracownik jest zaangażowany rozwój i szkolenia personel musi posiadać szósty poziom kwalifikacji. Do zarządzania strategicznego i operacyjnego zatrudniany jest pracownik z siódmym poziomem kwalifikacji.

Specjaliści zajmujący się zarządzaniem systemami szkoleń i rozwoju muszą posiadać odpowiedni poziom kompetencji siódmego stopnia poziom kwalifikacji. Przy ubieganiu się o pracę należy wziąć pod uwagę poziom wykształcenia i obecność pięcioletniego stażu praktyczne doświadczenie pracować w tym kierunku. Podczas formowania pracodawcy stosują standardy zawodowe polityka personalna, w procesach zarządzania personelem, określaniu funkcji pracy, sporządzaniu tabela personelu, wniosek umowy o pracę. Biorąc pod uwagę profesjonalne standardy przeprowadzana jest certyfikacja, taryfizacja pracy z przypisaniem odpowiedniej kategorii, ustala się system wynagrodzeń.

Być może zainteresuje Cię:

Nie każdy ma odwagę zmienić opanowany zawód, w którym osiągnął już pewne wyżyny. W końcu wymaga to dużego wysiłku, a pozytywny wynik nie jest gwarantowany. Półtora roku temu opowiadaliśmy, jak jeden z kierowników naszego zespołu ds. rozwoju serwerów przekwalifikował się na programistę iOS. A dzisiaj chcemy porozmawiać o jeszcze bardziej „ostrym zakręcie”: Alan Chetter2 Basishvili, który zajmował się frontend developmentem, tak zainteresował się uczeniem maszynowym, że wkrótce stał się poważnym specjalistą, stał się jednym z kluczowych developerów popularnego Artisto, a obecnie zajmuje się rozpoznawaniem twarzy w Cloud Mail.Ru. Przeczytaj wywiad z nim pod nacięciem.




Dlaczego chciałeś zostać programistą?




Zrozumienie, że chcę zostać programistą przyszło w szóstej lub siódmej klasie dzięki problemowi z uruchomieniem jednej gry. Nie było z kim się skonsultować, a siedziałem przy komputerze kilka dni, ale problem rozwiązałem. I byłem bardzo zadowolony. Chciałem stworzyć własną grę. Dlatego zacząłem uczęszczać na lokalne kursy programowania.




Nad jakimi projektami pracowałeś na froncie, co najbardziej Ci się podobało, jakich nowości użyłeś?




Zacząłem, jak wielu innych, od CMS-a. Ta praca znalazła mnie sama. Myślę, że wielu programistów, nawet jeśli nie mają nic wspólnego z siecią, choć raz zostało poproszonych o stworzenie sklepu internetowego. Następnie była cała sieć sklepów, w których pisałem strony administracyjne. Dokonano tego bez ram i wymyślania kół na nowo, ale było to bardzo ekscytujące. To właśnie tam zakochałem się w projektowaniu architektury oprogramowania. Następnie zajął się pracą nad frontendem. Pisałem czaty, rozmowy wideo p2p i wiele więcej.




Co robi kruk i biurko? Mam na myśli, pomiędzy frontendem a sieciami neuronowymi? Dlaczego można było je tak szybko zbadać?




Nic wspólnego poza koniecznością pisania kodu. I edukacja matematyczna pomogła. Poza tym wydaje mi się, że programiście łatwiej jest studiować głębokie uczenie się.









Skąd więc zainteresowanie przejściem z frontendu na sieci neuronowe?




Zawsze mnie to interesowało, a mój projekt dyplomowy był związany z uczeniem maszynowym, chociaż nie do końca rozumiałem, czym się wtedy zajmuję. Wziąłem udział w kursie „Wprowadzenie do uczenia maszynowego” na Coursera. Stopniowo zacząłem rozumieć, jak rzeczy, z których korzystam na co dzień, takie jak spersonalizowane rekomendacje, wyszukiwanie i wiele więcej, działają, a zrozumienie to mnie zachwyciło. To prawdopodobnie jeden z głównych motywatorów – chęć zrozumienia, jak działa nowoczesne uczenie maszynowe. A kiedy zapoznałem się z głębokim uczeniem, straciłem zainteresowanie wszystkim innym. Frontend stał się już rutyną. Przyszedłem do pracy i chociaż miałem dość ciekawe i złożone zadania, zeszli na dalszy plan, co robiłem w nocy.




Jaki był plan zajęć?




Na początku, kiedy był tylko wstęp do uczenia maszynowego, spędzałem nad tym tylko weekendy. Potem zacząłem rywalizować. Zajmowało mu to weekendy i noce. Zwykle siedziałem i uczyłem się do trzeciej nad ranem. A potem to wciąż wystarczy przez długi czas bezpiecznik pozostał, więc codziennie w nocy kontynuowałem badanie sieci neuronowych. Żyłem tak przez sześć miesięcy.





Teraz jest wiele kursów, w których wszystko jest ułożone na półkach. Mogą zapewnić Ci bardzo szybki start. Istnieje wspaniały kurs Stanforda na temat sieci neuronowych, cs231n, prowadzony przez Andreya Karpatego. Następnie możesz przeczytać i zrobić notatki „Deep Learning” Iana Goodfellowa. Kolejnym dobrym źródłem są sieci neuronowe i głębokie uczenie się. Ale oczywiście lepiej zacząć od podstaw ML.




Jak myślisz, która forma nauki jest obecnie najlepsza: książki, kursy, filmy na YouTube, a może coś innego?




Wydało mi się rozsądne, aby najpierw ukończyć kursy, a potem przeczytać książki, ponieważ na kursach wszystko jest dość uproszczone, przeżuwają informacje, a książki już dają pełne zrozumienie. Obecnie istnieje wiele kursów poświęconych uczeniu maszynowemu. Ta, którą ukończyłem na Courserze, nosi tytuł „Wprowadzenie do uczenia maszynowego” i została przeprowadzona przez zespół z Yandex, w tym Woroncowa.




Oznacza to, że najpierw musisz zrozumieć podstawowe pojęcia. A jeśli od razu zaczniesz czytać książkę, może się ona okazać zbyt trudna i będziesz zagłębiać się w szczegóły. Musimy przejść od prostych do złożonych, stopniowo wchodząc głębiej.




Bardzo pomaga również pisanie kodu. Dopiero wtedy zaczynasz zauważać ważne szczegóły i zdobądź prawdziwe doświadczenie. Możesz przeczytać 50 artykułów i na koniec zostanie Ci coś w głowie, ale na poziomie koncepcyjnym. A żeby naprawdę coś zrozumieć i nauczyć się to stosować, trzeba usiąść i zacząć programować. Najskuteczniejsze jest wzięcie udziału w zawodach takich jak Kaggle. Lub po prostu weź to i stwórz własny projekt na podstawie tego, co przeczytasz.




Jakie blogi o sieciach neuronowych czytasz i dlaczego?





Czy możliwe jest wykorzystanie technologii sieci neuronowych na potrzeby frontendu? A jeśli tak, to gdzie?




Niedawno natknąłem się na wiadomości o generowaniu HTML i CSS z obrazu przy użyciu sieci rekurencyjnych. Nie lubię składu, więc ten pomysł wydaje się interesujący.




Jakie są obecnie inne ciekawe zastosowania sieci neuronowych? Wszyscy wiemy o przetwarzaniu zdjęć, filmów, a teraz generowaniu wszelkiego rodzaju twarzy. Jakie są w zasadzie inne możliwe zastosowania?




Pośród innych nowoczesne aplikacje Sieci neuronowe obejmują generowanie mowy, na przykład projekt WaveNet. Brzmi już bardzo podobnie do prawdziwej mowy. Trwają także intensywne prace nad automatycznym dopasowaniem materiału wideo do konkretnego przemówienia, np. możliwe będzie „sfilmowanie” wypowiedzi polityka. Wkrótce staniemy przed światem, w którym nie będzie już jasne, co jest fałszywe, a co nie.






Jak optymalizujesz swój kod?




Podobnie jak inne: profilowanie i eliminowanie wąskich gardeł. Jeśli mówimy o optymalizacji sieci wnioskowania, to z reguły wszystko jest robione za nas, z wyjątkiem przypadków z samodzielnie napisanymi warstwami. Trzeba się z nimi dogadać.




Czy masz jakiś osobisty projekt, a może hobby, które pozwala Ci zrestartować mózg?




Nie teraz. Praca jest na tyle interesująca, że ​​można ją traktować jako hobby. Dla odwrócenia uwagi czytam książki i oglądam seriale.




Jakie problemy uważasz za najtrudniejsze/najciekawsze do rozwiązania za pomocą sieci neuronowych?




Samochody autonomiczne są bardzo złożone i ciekawy problem. Taki system musi działać bardzo dokładnie. Rozpoznawać samochody, drogę, drzewa, chodniki, pieszych, najtrudniej jest to wszystko połączyć w jedną całość i wydać samochodowi polecenie, gdzie skręcić, jechać szybciej lub wolniej. Przede wszystkim odpowiedzialność jest bardzo duża. Zastąpienie wszystkich samochodów samochodami autonomicznymi będzie trudne, ale jest to zadanie całkowicie do rozwiązania. Istnieją już samochody posiadające pewne umiejętności samodzielnego prowadzenia pojazdu. Błędy oczywiście nadal się zdarzają. Google podąża ścieżką gromadzenia ogromnych próbek (samochody przejechały 3 miliony mil). Duża liczba Ich maszyny codziennie jeżdżą, zbierają informacje, identyfikują brzegowe przypadki błędów AI, a specjaliści stale je szkolą. W rezultacie są teraz gotowi do rozpoczęcia działalności komercyjnej i uruchomili program beta. Myślę, że prawdopodobnie będą mieli najlepszego drona. Ponadto na początku osoba może usiąść za kierownicą i kontrolować. A jeśli spojrzeć na to, jak ludzie jeżdżą w Rosji, drony są znacznie bezpieczniejsze i należy je wprowadzić jak najszybciej.




Medycyna jest również jedną z nich najważniejsze obszary do uczenia maszynowego. Wyobraź sobie, że bada Cię nie jeden ludzki lekarz, ale zjednoczona opinia ekspertów z całego świata - zachodniej, azjatyckiej, ajurwedyjskiej, jakkolwiek chcesz - medycyny, która łączy wiedzę i statystyki z całego świata. Lub dokładność, z jaką wykryto raka na obrazach biopsyjnych. A co najważniejsze, techniki te można łatwo skalować.




Czy sztuczna inteligencja ma koncepcję aktualizacji oprogramowania? Pierwsza wersja, a potem wdrożyli drugą wersję? Raz zaprogramowany uczy się sam?




Trzeba podkreślić, że mówimy o słabej sztucznej inteligencji. Ma oczywiście pomysł na aktualizację: możemy wymienić starą sieć neuronową, która działała gorzej. W końcu sieć neuronowa to warunkowy zbiór wag i operacji, które należy z nimi wykonać. Wagi te można aktualizować przynajmniej codziennie. Prawie wszystkie z tych algorytmów nie są szkolone online, są szkolone specjalnie raz. Tak, istnieją metody uczenia się przez wzmacnianie, które mają pomóc Ci się uczyć informacja zwrotna od środy. Technologia aktywnie się rozwija, chociaż przykładów wdrożeń jest wciąż niewiele.




Oznacza to, że w tego typu oprogramowaniu nie mogą występować poważne błędy?




Oczywiście, że może. Klasyczny przykład: armia amerykańska chciał wykorzystać sieci neuronowe do automatycznego rozpoznawania czołgów wroga w kamuflażu wśród drzew. Naukowcy uzyskali niewielki zbiór danych składający się z oznaczonych zdjęć i wytrenowali model klasyfikacji na zdjęciach zakamuflowanych zbiorników wśród drzew oraz zdjęciach drzew bez zbiorników. Naukowcy przeszkolili się, korzystając ze standardowych metod uczenia się pod nadzorem sieć neuronowa przypisz potrzebne klasy do obrazów i upewnij się, że działa poprawnie na odroczonym zbiorze testowym. Jednak dobre wyniki na próbkach nie gwarantują, że nie doszło do przeuczenia i wszystko będzie działać poprawnie w produkcji. Generalnie badacze podali wynik, a tydzień później klient stwierdził, że wynik rozpoznania był całkowicie losowy. Okazało się, że w próbie znalazły się czołgi z kamuflażem przy pochmurnej pogodzie i lasy przy słonecznej pogodzie, a sieć nauczyła się rozróżniać warunki pogodowe.




A takich przykładów jest wiele. Możesz przekwalifikować się na wszystko. Na przykład niedawno uznaliśmy paszporty. Sieć nauczyła się okrągłych wzorów w dokumencie. Potem zobaczyła zdjęcie posiekanej cebuli o bardzo podobnych wzorach i stwierdziła, że ​​to paszport. A takie przypadki Edge można złapać dużo i przez długi czas.









To znaczy, czy mogło być tak, że maszyna w swojej poprzedniej wersji zrozumiała, że ​​to osoba idąca na zdjęciu, a potem wrzuciła do niej nową wersję - i już nie rozumie?




Łatwo. Istnieje wiele artykułów na temat aktualizacji systemy maszynowe aby nie zapomnieli wcześniej zdobytej wiedzy. Można na przykład wytrenować model tak, aby nadal rozpoznawał wszystko tak jak poprzednio, albo nie zmieniał zbytnio rozkładu wag. Nawet jeśli zaczniesz przekwalifikowywać model, może on dojść do innego optymalnego punktu, niezwiązanego z bieżącym modelem. Trzeba tu być bardzo ostrożnym.




Pracowałeś przy projekcie Artisto, opowiedz jak to się zaczęło.




Nawiązaliśmy kontakt z Mail.Ru Search, na pierwszym etapie mieliśmy pięcioosobowy zespół. Projekt został wykonany z zapałem. W dwa tygodnie uzyskaliśmy rozsądne rezultaty, kolejne dwa tygodnie doprowadziliśmy do stanu niezbędnego do produkcji, a jednocześnie ukończyliśmy backend. W ciągu miesiąca wypuściliśmy produkt współpracujący z wideo. Początkowo próbowaliśmy wdrożyć obróbkę zdjęć, ale potem zdecydowaliśmy, że nie powinniśmy powtarzać Prismy, musimy stworzyć coś nowego. Potem ludzie zaczęli wyjeżdżać, bo mieli swoje sprawy do załatwienia.




Czym różni się obróbka zdjęć i wideo?




W Artisto wideo dzielone jest na klatki, a następnie są one stylizowane niezależnie od siebie. Istnieje na przykład inna metoda stylizacji wideo, która daje gładszy efekt. Tam okazuje się to bardziej skomplikowane, biorąc pod uwagę tzw. przepływ optyczny, gdy dla spójności stylizacji śledzimy, gdzie piksele „przepływają” z klatki do klatki. Konkretnie stylizujemy jedną ramkę, a następnie wykorzystujemy jej modyfikację do stylizacji kolejnej. Wiemy, jak obiekt znajduje się w kolejnej klatce, przesuwamy wszystkie piksele znajdujące się na obrazie i zaczynamy od tej klatki. Następnie bierzemy następną klatkę, znowu przepływ optyczny, przesuwamy piksele, zaczynamy od tej klatki, stylizujemy ją. I tak dalej.




W Artisto stylizowany jest nie cały kadr, a jedynie zmienione fragmenty?




Prawie tak, ale nie do końca. Film jest przetwarzany w taki sposób, że zachowujemy stylizację z poprzedniego kadru. Głównym problemem jest to, że możesz to dostać inna stylizacja, a wtedy obraz „zagorączkuje”. Aby rozwiązać ten problem, wytrenowaliśmy sieć neuronową w taki sposób, aby była mniej wrażliwa na wszelkiego rodzaju szumy, aby nic się nie zmieniło pod wpływem zmian oświetlenia, a także zmodyfikowaliśmy funkcję straty. Przeczytaj habrapost na ten temat.




Które projekty naszej firmy korzystają już z uczenia maszynowego?




W wielu: Mail, Search, Odnoklassniki, VKontakte, Yula, Bipkar. Służy np. do analizy tekstów publikacji na portalach społecznościowych i stronach indeksowanych przez naszą wyszukiwarkę. Ogólnie termin „uczenie maszynowe” odnosi się do szerokiego spektrum dyscyplin, w tym do głębokiego uczenia się, czyli sieci neuronowych. Kierunek ten obecnie bardzo aktywnie się rozwija. Szczególnie uderzające wyniki osiągnięto w tym obszarze wizja komputerowa. Stare metody uczenia maszynowego miały niską dokładność rozpoznawania obrazu, ale obecnie istnieją bardzo skuteczne podejścia. Dzięki temu uczenie maszynowe otrzymało nowy impuls do rozwoju, ponieważ rozpoznawanie zdjęć jest dla wielu praktycznym, zrozumiałym i bliskim zadaniem, demonstrującym zalety sieci neuronowych.




Gorzej jest z tekstem, ale nadal nie jest źle. Tłumaczenie maszynowe wciąż ustępuje człowiekowi, a w rozpoznawaniu obrazów głębokie uczenie się w wielu przypadkach wyprzedza człowieka. Sieci neuronowe są w niektórych świetne gry komputerowe, szczególnie proste, oparte na reakcjach. Z innymi jest słabo. Zwłaszcza jeśli chodzi o ciężkie strategie, w których trzeba zarządzać duża ilość jednostki. Tutaj uczenie się przez wzmacnianie nie działa zbyt skutecznie. Uważam, że potrzebne są dalsze badania na ten temat.




Ale niedawno chłopaki z OpenAI zrobili furorę swoim botem dla Dota 2. Bot pokonał najlepszych graczy na świecie w bitwach 1 × 1 - Dota. trudna gra, bo to ważne wydarzenie.




Nie tak dawno temu na portalach społecznościowych doszło do bardzo wyraźnego konfliktu pomiędzy Muskiem a Zuckerbergiem regulacje rządowe w dziedzinie sztucznej inteligencji. Do jakiego obozu należysz i dlaczego? Czyje argumenty wydają Ci się mocniejsze, a czyje słabsze?




Wydaje mi się, że jest za wcześnie, aby mówić o silnej sztucznej inteligencji. Ale kiedy się do tego zbliżymy, stanie się jasne, jak to uregulować. Na razie programujemy tylko niektóre zadania. Robimy to sami i wiemy, jaki będzie efekt. Oznacza to, że nie zdarzy się, że maszyna sterująca wynikami wyszukiwania nagle zacznie kreślić.




Tak – samochód autonomiczny może potrącić pieszego. Ale nie celowo, ale z powodu błędu. Kiedy stworzymy silny intelekt, pojawi się problem wyszkolenia go tak, aby podzielał cele ludzkości. Na przykład dzisiaj podczas treningu dokładnie mówimy, że błąd w próbie powinien być mniejszy, funkcja straty powinna być taka i taka. Ale tak naprawdę chcemy, żeby maszyna dobrze rozpoznawała obiekty. W tym celu minimalizujemy funkcję straty. Minimalizowanie funkcji straty to matematyczna reprezentacja powiedzenia sieci „nie popełniaj błędów na danym zestawie obrazów”. Sieć dostosowuje się i nabywa zdolność generalizowania, czyli identyfikowania wzorców i uczy się poprawnie przewidywać klasę dla obrazów, których nigdy nie widziała. Te wzorce mogą być błędne. W szczególności model może nazwać łuk paszportem i tak dalej. W procesie dorastania w człowieku kształtują się zasady moralne, które on potwierdza i dostosowuje w miarę upływu czasu. Podobnie sztuczną inteligencję należy w jakiś sposób zaszczepić w naszych zasadach moralnych.




Jakie są według Ciebie najbardziej ekscytujące/zaawansowane zastosowania sieci neuronowych dostępnych obecnie na rynku i dlaczego?




Sieci neuronowe są naprawdę niesamowite, zwłaszcza jeśli wiesz, jak działają. Na rynku dość powszechnie stosowane są klasyfikatory obrazu, detektory obiektów i sieci rozpoznawania twarzy. Niektóre rozwiązania tych problemów imponują elegancją i prostotą. Mogę też wspomnieć o samochodach bez kierowcy i tłumaczeniu maszynowym. Na przykład sieć neuronowa Google wykorzystuje język pośredni, za pomocą którego wykonuje tłumaczenia z innych, rzeczywistych języków (a dokładniej mówimy o reprezentacjach wektorowych, z których składają się frazy w dowolnych innych językach). System na wejściu otrzymuje zdanie w języku angielskim, generuje zestawy liczb, a następnie inna część sieci konwertuje te zestawy, np. na zdanie w języku francuskim. A kiedy ta sama sieć neuronowa zostanie w ten sposób wyszkolona do konwersji pomiędzy wieloma językami, tworzy pewnego rodzaju uniwersalną reprezentację tekstu, dzięki której sieci mogą się ze sobą komunikować inne języki, bezpośrednie tłumaczenie, między którym się nie uczyła. Można go na przykład nauczyć tłumaczenia EN ⇄ FR i EN ⇄ RU – i wtedy model będzie w stanie tłumaczyć FR ⇄ RU.




Jaką wiedzę/umiejętności powinien posiadać specjalista ds. sieci neuronowych?




Potrzebujesz erudycji w wielu dyscyplinach matematycznych i ogólnie w ML. Im więcej wiedzy specjalista ma w głowie, tym łatwiej i szybciej potrafi rozwiązywać problemy. Oprócz wiedzy potrzebna jest ciekawość. Nowe architektury i podejścia do uczenia sieci neuronowych pojawiają się każdego dnia. Specjalista musi stale aktualizować swoją wiedzę.




A co z ofertami pracy dla specjalistów deep learning w naszej firmie?




W naszej firmie mamy obecnie specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym w niemal każdej jednostce biznesowej. W Mail aktywnie poszukujemy specjalistów, którzy udoskonalą ochronę antyspamową i stworzą nowe „inteligentne” funkcje (głównie pracujące z tekstem). Interesują nas także specjaliści od rozwoju wizji komputerowej. In the Cloud - specjaliści od wizji komputerowych. Inne ciekawe obszary, w których wykorzystujemy głębokie uczenie się i poszukujemy wyspecjalizowanych specjalistów, to rozwój i doskonalenie systemów rekomendacyjnych, analiza dużych zbiorów danych oraz praca z tekstem w najbardziej różne projekty(na przykład przewidywanie poprawnych odpowiedzi w wyszukiwarce Mail.Ru). ML jest obecne w narzędziach reklamowych, tworzeniu inteligentnych kanałów mediów społecznościowych i wyszukiwarce.




Czyli w firmie wszystkie funkcje człowieka są stopniowo zastępowane przez sztuczną inteligencję?




Musisz zrozumieć, że to nie ułatwia programowania, a jedynie komplikuje. Programiści będą poszukiwani przez długi czas. Ponadto specjaliści AI muszą przede wszystkim być programistami: znacznie łatwiej jest wyszkolić programistę do tworzenia sztucznej inteligencji. A przyniosą firmie znacznie więcej korzyści, bo bardzo szybko zrealizują swoje pomysły, w przeciwieństwie do czystych badaczy. Ogólnie rzecz biorąc, wiele firm, w tym nasza, inwestuje ogromne kwoty w sztuczną inteligencję. Przykładowo teraz Chiny chcą do 2030 roku zostać liderem w tej dziedzinie. W samym Baidu zatrudnionych jest 1300 specjalistów zajmujących się uczeniem maszynowym.




Jaki kierunek w dziedzinie sieci neuronowych uważa Pan za najbardziej obiecujący?




Najbardziej obiecującą rzeczą jest silna sztuczna inteligencja. Pytanie brzmi: czy możemy odejść od rozwiązywania małych problemów specyficzne zadania za silny sztuczna inteligencja. Jak to wszystko połączyć? Nie jestem pewien, czy droga do silnej sztucznej inteligencji wiedzie przez rozwiązanie proste zadania. Ale ogólnie, jeśli wykluczymy silną sztuczną inteligencję, to tak, jest to zastąpienie człowieka we wszystkich obszarach działalności.




Czy sądzisz, że uda się stworzyć sztuczną inteligencję, która pod każdym względem przewyższy człowieka? A jeśli tak, to kiedy?




To kwestia czasu. Według badań naukowców jego pojawienia się można spodziewać się w latach 2050-2090. Ale nie sądzę, żeby to tak działało. Kopiujemy poszczególne funkcje mózgu, ale chyba nikt jeszcze nie wie, jak przejść od tego do silnej AI. Jednak dzisiaj już osiągnęliśmy dobre wyniki W niektórych wąskie kierunki na przykład w rozpoznawaniu obrazu.

Tagi: Dodaj tagi

Studio Moderna – Moskwa

Zakres obowiązków: dyrygenturaszkoleniedla nowych pracowników (szkolenia powitalne); Prowadzenie szkoleń dlaspecjaliścipoprzez sprzedaż; Organizacja szkoleń (aktualizacja i przygotowanie materiały edukacyjne, przygotowanie publiczności); Raportowanie. Wymagania: Wyższe...

14 dni temu

Zarząd ALVISA- Moskwa

50 000 - 65 000 rub.

...Zapraszamy na szkolenia i szkolenia produktowe dlapersonelFirmy i dla partnerów zewnętrznych (np... ...Utrzymanie przepływu dokumentów na zewnątrzszkoleniePracownicy Spółki: - zawieranie umów... ...lub pedagogiczne). doświadczeniespecjalistaszkolenie lub trener produktowy (...

13 dni temu

Medycyna - Stacja metra Mayakovskaya w Moskwie

95 000 rubli.

...Zakres obowiązków: Zbieranie potrzebszkolenie i rozwój personel.Opracowywanie planów certyfikacji, indywidualnych, korporacyjnych szkoleń personelu. Organizacja i kontrola realizacji planów szkoleniowych, składanie dokumentów przez pracowników, którzy ukończyli szkolenia...

1 dzień temu

Prezydent – ​​Moskwa

Zakres obowiązków: 1. Organizowanie i prowadzenie szkoleń (posiadanie własnych programów w portfolio). 2. Przeprowadzenieszkoleniedla menedżerów. 3. Sprawy organizacyjne- przygotowanie do szkoleń (sala, zaproszenia, przerwy kawowe). 4. Budowanie kontaktów...

20 dni temu

„GPTP „Granit” – Moskwa

30 000 - 45 000 rub.

...programów nauczania i projektów lokalnych przepisów dotszkolenie i rozwój personel- udział w przygotowaniu budżetu dla obszarów... ...placówki oświatowe - nadzór nad programem mentorskim dla młodzieżyspecjaliściWymagania: Doświadczony użytkownik komputera.

7 dni temu

Grupa Firm PIK- Moskwa

...kandydaci Prowadzenie bazy danych życiorysów kandydatów w celu zapewnienia efektywne wyszukiwanie zgodnie z bieżącymi wnioskami. Opracowanie programów ocenypersonel:czas, częstotliwość, metody, przetwarzanie wyników, dalsza praca z wynikami Udział w automatyzacji procesów T&D...

12 dni temu

Worldskills Rosja - Moskwa

...Obowiązki: Prowadzenie pełnego cyklu selekcjipersonel(zarówno stałe, jak i tymczasowe); Przeprowadzanie rozmów kwalifikacyjnych i testów kandydatów; Publikowanie informacji o wolnych stanowiskach pracy na stronach zewnętrznych, praca z odpowiedziami, prośbami i rekomendacjami; Organizacja...

13 dni temu

Uniwersytet Finansowy pod rządami Federacji Rosyjskiej- Moskwa

...Zakres obowiązków: administracja systemem zdalnego sterowaniaszkolenie(organizacja proces edukacyjny, testy, ankiety, webinary i sesje oceniające) na platformie Moodle, doradztwo i wsparcie techniczne pracowników w zakresie pracy z systemem, przygotowywanie raportów...

21 dni temu

Firma meblowa „Shatura”- Moskwa

60 rubli/godz

...Zakres obowiązków: Ocena zapotrzebowaniaszkolenie personelu;Szkolenia z zakresu planowania: Techniki sprzedaży, Umiejętności zarządzania; Opracowywanie i prowadzenie szkoleń dla pracowników sprzedaży sieci; Praca z personelem w „polach”; Rekrutacja;...

13 dni temu

Po treningu- Moskwa

Holding „Lotniska Regionów”

...1 RUR/rok budowa nowego lotniska Gagarin w Saratowie. W biurze firma zarządzającawakat dla prezentera jest otwarty w Moskwie i rozwój personelSpecjalista treningowy...

Obowiązki: Utworzenie i wdrożenie planu rozwoju i szkolenia pracowników spółki zarządzającej

17 dni temu- Moskwa

...FIRMA INŻYNIERSKA „ASE”szkoleniegenerowanie raportów), organizowanie i prowadzenie... ...dla użytkowników systemu ETWeb wpersonel.budżet na szkolenia i rozwój... ...Identyfikacja potrzeb szkoleniowychUczelnie w organizacji, przyciągające młodych ludzispecjaliści....

20 dni temu

Organizacja praktyk studenckich.- Moskwa

Dom handlowy E ONE

...100 rubli/godzszkolenie i rozwój personel.Zakres obowiązków: Analiza potrzeb Rozwój optymalne rozwiązania... ...aby osiągnąć cele edukacyjnespecjaliścipotrzebna jest wysoko wykwalifikowana kadra kierownicza,...

i pracownicy. Jeśli jesteś aktywny, celowy, gotowy

10 godzin temu - Moswodostok, Państwowe Przedsiębiorstwo Unitarne

Stacja metra Kutuzovskaya w Moskwie

...38 000 - 42 000 rub.Obowiązki: - Analizowanie i określanie potrzebszkolenie personelu...

13 dni temu

zgodnie z celami Przedsiębiorstwa. - Opracowywanie planów szkoleń, przekwalifikowań i zaawansowanych szkoleń personelu. - Opracowanie lokalnych przepisów dotyczących certyfikacji i oceny- Moskwa

FSUE President-Hotel

...65 000 rubli.Znany hotel w sercu stolicy ze wspaniałymi gośćmi organizuje konkurs na stanowisko” i rozwój Specjalista treningowypersonel"...

. Jeśli tak samo jak my kochasz swój biznes, zapraszamy Cię do dołączenia do naszego zespołu! Zakres obowiązków: Budowa systemów

Miesiąc temu - ROSBANK, Grupa Societe Generale (Rosja)

Obowiązki: Formatowanie artykułów w bazie wiedzy (portal informacyjny handlu detalicznego); Uczestniczyć w automatyzacji procesów HR; Pracuj z niestandardowymi formularzami WT (sekcje, raporty, kwestionariusze itp.); Przeprowadzaj analizę danych za pomocą programu Excel; Test opracowany...

14 dni temu

Metro w Moskwie - Stacja metra Varshavskaya w Moskwie

64 000 rubli.

...rynek usługi edukacyjne podsumowując potrzebyszkolenie menedżerowie i specjaliściprzygotowywanie specyfikacji technicznych szkoleń... ...WYMAGANIA: wykształcenie wyższe (zarządzanie, zarządzaniepersonel)Minimum 3-letnie doświadczenie w pracy z działem zakupów...