Зарабатывайте вместе с Профи
Программист WPF Desktop - вакансии в Нижнем Новгороде
Зарегистрируйтесь по номеру телефона
Наведите камеру телефона, чтобы отсканировать QR- код и скачать приложение
Программист WPF Desktop - вакансии в Нижнем Новгороде
Актуальные заказы от клиентов
Михаил
Программисты (разработка приложений для Android)
24 апреля 2024
10 000–20 000 ₽Разработка мобильных приложений. Разработка с нуля. Приложение: для Android. Устройства для масштабирования: смартфоны. Тестирование (вопрос с вариантами ответов и процентный результат прохождения) в дополненной реальности с системой авторизации и администрированием. Вопросы и ответы хранятся в базе данных, как и пользователи. Админ может редактировать, создавать или удалять вопросы и варианты ответов.
Любовь
Программисты (1С-аналитика)
24 апреля 2024
2500 ₽Консультации по ведению учета, доработка обмена Между БП и УНФ.
Сергей
Программисты (разработка на Laravel)
22 апреля 2024
Веб-разработка. Доработка существующего продукта. Доработка крупного проекта. Стек: Laravel + MySQL + Vue (CompositionAPI, Pinia). Ищем подрядчика "в долгую" на расширение команды (парт-тайм). Техническое интервью перед выходом на проект!.
Алексей
Программисты (Data scientist)
24 апреля 2024
Разработка с нуля. Автоматизированная модель семантического анализа текстов для оценки социальной реакции на деятельность компании в контексте принципов ESG (Environmental, Social, Governance), в частности, обрабатывать результаты в рамках фактора Social - насколько компания поддерживает принципы ESG, устойчивого развития, социального равенства, социальной защиты, обеспечения достойных и комфортных условий труда, образования, обеспечения гендерного равенства и т.д.. Модель должна интегрировать данные из различных источников, таких как новостные статьи, обсуждения на форумах, социальные сети и другие онлайн-платформы. Задача модели - выявлять общий уровень соответствия компании принципам ESG на шкале от 1 до 10, а также выявлять стоп-факторы, препятствующие повышению этого уровня. Модель должна учитывать не только отдельные слова, но и контекст сообщений, включая тональность и эмоциональную окраску высказываний. Примерные характеристики модели: 1) Архитектура модели: использование глубоких нейронных сетей, таких как рекуррентные нейронные сети или трансформеры, для анализа текстов и выявления семантических связей. 2) Интеграция данных: Система должна быть способна собирать данные из различных источников, включая API новостных агентств, форумов, социальных сетей и других онлайн-платформ. 3) Предобработка данных: Предварительная обработка текстов, включая токенизацию, стоп-слова, лемматизацию и выделение ключевых фраз. 4) Анализ тональности: Модель должна быть способна определять не только семантическое содержание текстов, но и их эмоциональную окраску. 5) Оценка соответствия принципам ESG: Разработка алгоритма оценки, который учитывает не только простое количество упоминаний, но и их контекст, а также выявление ключевых тем и ключевых слов, связанных с принципами ESG. 6) Стоп-факторы и препятствия: Выявление и анализ факторов, которые могут негативно влиять на оценку компании по принципам ESG. 7) Масштабируемость и производительность: Модель должна быть способна обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и масштабироваться при необходимости. 8) Мультиязычность: Добавление поддержки для обработки текстов на разных языках для расширения применимости модели. 9) Использование предобученных моделей: Использование предобученных языковых моделей, таких как BERT или GPT, для улучшения качества анализа текстов. 10) Обратная связь и обучение с подкреплением: Внедрение механизмов обратной связи и обучения с подкреплением для постепенного улучшения модели на основе получаемого опыта. 11) Интерпретируемость результатов: Разработка методов для объяснения и интерпретации результатов анализа, чтобы пользователи могли понять, каким образом были получены оценки и рекомендации.