Сложные интерфейсы с данными: страницы игроков, команд, матчей, дашборды. Визуализация статистики: метрики, цвет, иконки, шкалы. Информационная архитектура, user flows.
Data-heavy интерфейсы. Статистика, аналитика, таблицы, дашборды. Figma. Auto-layout, Components, Variants, Libraries. Системная работа. AI как инструмент.
Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт. Домен — киберспорт. Рекомендательные и скоринговые системы для CS2 и Dota...
Чем будешь заниматься: Адаптация LLM-подходов к структурированным данным. Плюсом: Бизнес-собес (30 мин) — знакомство, мотивация, подход к задачам.
Парсер букмекера где нет API: придумать как доставать, мапить, хранить стабильно. База для миллионов событий с быстрой выборкой по куче...
Логика и критическое мышление. Важнее знания конкретных технологий. Парсинг. Сложные парсеры, обход защит, нестабильные источники. PostgreSQL. Проектирование схем, оптимизация, EXPLAIN...
Не только агрегируем базовые метрики, но и создаём собственные вместе с профессиональными аналитиками и тренерами. На этой базе строим B...
Упорство. Сайт не хочет отдавать данные? Найдёшь способ. LLM как инструмент. Используешь ChatGPT, Claude, Cursor или агентов на постоянной основе.
Сложные интерфейсы с данными: страницы игроков, команд, матчей, дашборды. Визуализация статистики: метрики, цвет, иконки, шкалы. Информационная архитектура, user flows.
Data-heavy интерфейсы. Статистика, аналитика, таблицы, дашборды. Figma. Auto-layout, Components, Variants, Libraries. Системная работа. AI как инструмент.
Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт. Домен — киберспорт. Рекомендательные и скоринговые системы для CS2 и Dota...
Чем будешь заниматься: Адаптация LLM-подходов к структурированным данным. Плюсом: Бизнес-собес (30 мин) — знакомство, мотивация, подход к задачам.
Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт. Домен — киберспорт. Рекомендательные и скоринговые системы для CS2 и Dota...
Чем будешь заниматься: Адаптация LLM-подходов к структурированным данным. Плюсом: Бизнес-собес (30 мин) — знакомство, мотивация, подход к задачам.
Команда: 7 человек. Минимум бюрократии, максимум влияния на продукт. Домен — киберспорт. Рекомендательные и скоринговые системы для CS2 и Dota...
Чем будешь заниматься: Адаптация LLM-подходов к структурированным данным. Плюсом: Бизнес-собес (30 мин) — знакомство, мотивация, подход к задачам.
Парсер букмекера где нет API: придумать как доставать, мапить, хранить стабильно. База для миллионов событий с быстрой выборкой по куче...
Логика и критическое мышление. Важнее знания конкретных технологий. Парсинг. Сложные парсеры, обход защит, нестабильные источники. PostgreSQL. Проектирование схем, оптимизация, EXPLAIN...
Парсер букмекера где нет API: придумать как доставать, мапить, хранить стабильно. База для миллионов событий с быстрой выборкой по куче...
Логика и критическое мышление. Важнее знания конкретных технологий. Парсинг. Сложные парсеры, обход защит, нестабильные источники. PostgreSQL. Проектирование схем, оптимизация, EXPLAIN...
