Programa de recomendación de Glasp

En Glasp, pensamos constantemente en cómo devolver algo a nuestra increíble comunidad de estudiantes, creadores y personas que comparten conocimientos durante toda su vida. Por eso, estamos encantados de anunciar que nos estamos preparando para lanzar un nuevo y emocionante proyecto. Programa de recomendación que te recompensa por ayudar a otros a unirse al viaje de aprendizaje y crecimiento con Glasp.

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Si bien estamos entusiasmados con esta idea, tenga en cuenta que el Programa de Referencias aún no está garantizado ni finalizado, y algunos detalles pueden cambiar a medida que continuamos con la planificación.

¿Qué es el Programa de Referencias de Glasp?

El programa de referencias de Glasp está diseñado para que puedas compartir la plataforma que amas con tus amigos, colegas y seguidores mientras ganas recompensas exclusivas. Así es como funcionará:

  1. Comparte tu código de invitación exclusivo:Cada usuario de Glasp recibirá un código de invitación personalizado que puedes compartir con tu red.
  2. Seguimiento de sus referenciasPodrás ver cuántas personas se unieron a Glasp a través de tu código y cuántas se convirtieron en usuarios pagos.
  3. Ganar créditos:Por cada recomendación exitosa, obtendrás créditos que podrán canjearse por funciones premium en Glasp.

¿Qué puedes hacer con los créditos de referencia?

Los créditos que obtengas no se quedarán en tu cuenta, sino que podrás usarlos para desbloquear las funciones premium de Glasp y mejorar tu experiencia de aprendizaje. Ya sea para acceder a análisis avanzados, herramientas exclusivas o personalización mejorada, estos créditos te permitirán explorar todo lo que Glasp tiene para ofrecer.

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Tenga en cuenta: estos créditos son solo para las funciones premium de Glasp y no se pueden canjear. Nuestro objetivo es garantizar que aproveche al máximo la plataforma mientras continúa creciendo y aprendiendo.

¿Por qué unirse al programa de referencia de Glasp?

  • Potencie su red:Ayuda a tus amigos a descubrir una forma más inteligente de aprender, organizar y compartir conocimientos.
  • Mejora tu experiencia:Utilice sus créditos de referencia para profundizar en las funciones premium que hacen que Glasp sea aún más poderoso.
  • Sea parte de nuestra misiónÚnase a nosotros para democratizar el acceso al aprendizaje y construir un legado de conocimiento compartido.

¿Cuando se lanzará?

Actualmente estamos trabajando arduamente para finalizar los detalles del Programa de recomendación para garantizar que sea lo más gratificante y sencillo posible para usted. Si bien aún no tenemos una fecha de lanzamiento oficial, ¡estará disponible en un futuro cercano! Esté atento a las actualizaciones y anuncios.

Cómo prepararse

Empieza a pensar en los amigos, colegas y comunidades que se beneficiarían de usar Glasp. Una vez que el programa esté activo, estarás listo para invitarlos y comenzar a ganar recompensas. ¡Esté atento a su correo electrónico y a nuestros canales sociales para recibir las últimas novedades!

Estamos muy emocionados de darle vida a este programa y no podemos esperar a ver cómo nuestra comunidad se fortalece aún más gracias a tus recomendaciones. Gracias por ser parte integral del recorrido de Glasp. Juntos, estamos construyendo una plataforma que realmente transforma la forma en que aprendemos y compartimos conocimientos.

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Ingeniero de ML (tiempo parcial, remoto)

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Cualificaciones clave: Es esencial tener competencia en Python. Sólidos conocimientos y experiencia en la creación de sistemas de recomendación (por ejemplo, filtrado basado en contenido, filtrado colaborativo). Sólida comprensión de las prácticas de MLOps, incluida la implementación de modelos, el monitoreo y la gestión del ciclo de vida. Familiaridad con los servicios de Google Cloud Platform (GCP) y Firebase (Firestore, Cloud Functions). Experiencia en el diseño e implementación de sistemas que analizan y procesan datos basados ​​en texto para obtener información y recomendaciones. Al menos 3 años de experiencia comercial trabajando con sistemas de aprendizaje automático. Tu rol: Colaborar con los equipos centrales de desarrollo y productos para diseñar e implementar modelos de aprendizaje automático para la recomendación de contenido. Construir y mantener sistemas que analicen información basada en texto para comprender las preferencias y el comportamiento de los usuarios. Desa...
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