Онлайн-магазины сообщают клиенту о предложениях и новых коллекциях, напоминают о забытых в онлайн-корзине товарах, направляют актуальный статус заказа.Банки таким образом побуждают открыть выгодный вклад, заказать карту с бесплатным обслуживанием и напоминают пополнить счёт до списания по кредиту.Онлайн-издания рассказывают о последних событиях и предлагают темы, которыми ранее интересовался пользователь.Соцсети призывают перейти по клику, чтобы клиент узнал, кто и когда лайкнул его фото.Список можно продолжать, но важно также упомянуть, что push-сообщения используют в B2B. Простой пример: водитель такси с помощью оповещений узнаёт, что где-то рядом его ждёт пассажир. А сборщик продуктов крупного онлайн-сервиса доставки продуктов получает уведомление о новом заказе и пожеланиях покупателя.

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.

Хорошо, вот несколько возможных уважительных причин опоздания:1. Проблемы с транспортом: например, задержки в движении автобусов или поездов, поломка автомобиля, пробки на дорогах.2. Непредвиденные обстоятельства: например, неожиданная болезнь, авария в доме или квартире, проблемы с электроснабжением или водоснабжением.3. Семейные обстоятельства: например, срочные дела, связанные с семьей, неожиданный визит родственников или друзей, необходимость ухода за больным членом семьи.4. Рабочие или учебные обязанности: например, задержание на работе или в университете, необходимость завершить проект или выполнить задание до определённого срока.5. Непредвиденные события: например, стихийные бедствия, аварии, несчастные случаи, которые могут привести к опозданию.Однако, помимо объективных причин, важно также учитывать и свои личные обязательства и планирование времени, чтобы избегать опозданий в будущем.