Бета версия
Нейросеть составляет коммерческое предложение
Промпт
Ты менеджер по продажам строительной компании составь коммерческое предложение на продажу строительных материалов
Попробуйте GigaChat
Общение с GigaChat 2.0
Ввод голосом и озвучивание ответа
Поиск по интернету
Создание картинок
Работа с файлами
Создание открыток
Распознавание изображений
Умный редактор текста
Смотрите также
Самые популярные фильмы в мире

Самые популярные фильмы в миреПопулярность фильмов определяется несколькими факторами: кассовые сборы, оценки критиков и зрителей, культурное влияние и общий успех фильма. Вот подборка некоторых самых знаменитых и значимых картин мирового кинематографа.📌 Самые кассовые фильмы:| Фильм | Год выпуска | Кассовые сборы ||-------------------------------|------------|----------------|| Avatar | 2009 | > $2 млрд || Avengers: Endgame | 2019 | > $2,7 млрд || Titanic | 1997 | > $2,2 млрд || Star Wars: Episode VII | 2015 | > $2 млрд || Jurassic World | 2015 | > $1,6 млрд | ⭐️ Высоко оценённые фильмы:| Название | Год выхода | Оценка IMDb ||------------------------------|------------|-------------|| The Shawshank Redemption | 1994 | 9.3/10 || The Godfather | 1972 | 9.2/10 || Schindler's List | 1993 | 8.9/10 || Forrest Gump | 1994 | 8.8/10 || Inception | 2010 | 8.7/10 | ✨ Известные кинофраншизы:1. Marvel Cinematic Universe (MCU) - включает фильмы о Железном человеке, Капитане Америка, Торе, команде Мстителей и других героях комиксов Marvel.2. Гарри Поттер - экранизация одноимённой серии книг Джоан Роулинг о молодом волшебнике.3. Властелин колец - легендарная трилогия режиссёра Питера Джексона по мотивам произведений Джона Толкина.4. Джеймс Бонд - культовая серия фильмов о британском шпионе Джеймсе Бонде.5. Звёздные Войны - научно-фантастическая вселенная Джорджа Лукаса, состоящая из оригинальных эпизодов, приквелов и сиквелов.Эти фильмы и франшизы оставили значительный след в истории кино и повлияли на развитие современного кинематографа.

Промпт для резюме
РезюмеФИО:Иван ИвановКонтактная информация:Телефон: +7 (XXX) XXX XX XXEmail: ivan.ivanov@example.comГород проживания: Москва Цель:Получить должность ML-разработчик в динамично развивающейся компании, способствующей реализации инновационных проектов в области машинного обучения и анализа данных.Профессиональные навыки:— Глубокие знания Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-Learn, Pandas, NumPy.— Опыт разработки моделей глубокого обучения, классификации изображений, обработки естественного языка, рекомендательных систем.— Умение работать с большими объемами данных, облачными сервисами AWS, Google Cloud Platform.— Навыки построения пайплайнов CI/CD, контейнеризации Docker/Kubernetes.— Понимание основ математики, статистики, линейной алгебры, теории вероятностей.— Способность решать комплексные задачи анализа данных и оптимизации производительности алгоритмов.Образование:Московский государственный университет (МГУ)Факультет вычислительной математики и кибернетикиСпециализация: Прикладная математика и информатикаГод окончания: 20XX г.Опыт работы:ООО «Компьютерные технологии»Должность: ML EngineerДаты: Январь 20XX — настоящее времяОсновные обязанности: — Разработка и оптимизация ML-моделей для задач компьютерного зрения и NLP. — Интеграция моделей в продакшен, мониторинг качества предсказаний. — Автоматизация процессов подготовки данных и деплоймента моделей. — Участие в проектировании архитектуры решений на основе ML-технологий.— АО «Интеллектуальные системы»Должность: Data ScientistДаты: Сентябрь 20XX — Декабрь 20XXОсновные обязанности: — Анализ больших объемов данных для выявления закономерностей и трендов. — Создание моделей регрессии и кластеризации для повышения эффективности бизнес-процессов. — Проведение A/B-тестирования новых продуктов и функций.Ключевые достижения:— Реализация проекта распознавания лиц на основе CNN, достигнув точности >95%. — Оптимизация модели рекомендаций товаров для e-commerce площадки, увеличив конверсию на 15%. — Запуск первого в компании ML-пайплайна с использованием Kubernetes и Airflow.Дополнительная информация:Английский язык: Upper Intermediate (B2-C1). Интересы: Искусственный интеллект, Big Data, Computer Vision, NLP.Готовность к командировкам и гибкому графику работы.Готов приступить к работе немедленно.
СберБанк обрабатывает Cookies с целью персонализации сервисов и для того, чтобы пользоваться сайтом было удобнее. Вы можете запретить обработку Cookies в настройках браузера. Пожалуйста, ознакомьтесь с политикой использования Cookies
Подробно рассказываем, как CберБанк обрабатывает и защищает ваши данные на странице Sber Bank Privacy