Jak prověřit dovednosti strojového učení

Vydáno: Poslední aktualizace:
Dovednosti strojového učení na obrazovce

Potřebujete zaměstnat někoho se schopnostmi strojového učení? Nejste si jisti, co to vlastně je?

Strojové učení je proces, který umožňuje počítačům provádět úkoly, které donedávna vykonávali výhradně lidé.

Před dobou funkčního strojového učení znal software a počítačové systémy pouze informace, které jim sdělil programátor. Výsledkem je softwarový systém, který není schopen inovací a který musí dostávat příkazy, aby mohl fungovat.

Strojové učení umožňuje organizacím transformovat velké soubory dat na statistické znalosti a využitelné informace. Tyto cenné znalosti lze integrovat do každodenních podnikových procesů a provozních činností a reagovat tak na měnící se požadavky trhu nebo obchodní okolnosti. Kromě automatizace opakovatelných úloh využívají společnosti po celém světě strojové učení, aby pomohly zlepšit provoz a škálovatelnost svých podniků.

Vzhledem k tomu, že stroje mají mnohem širší rozsah schopností zpracování dat než u člověka, je pro ně možné organizovat a skenovat data mnohem rychleji, než to dokáže kterýkoli člověk. Vytváří nejen užitečnější software ale také efektivnější software.

To je velmi důležité pro manažera náboru bez silného technického zázemí. Je to jejich role, aby rozhodli, zda má kandidát správné dovednosti v oblasti strojového učení, které jsou nezbytné pro úspěch. Pojďme se tedy ponořit trochu hlouběji do strojového učení a nejlepších způsobů, jak prověřit odborníka na strojové učení.

Co je strojové učení?

Strojové učení je podmnožinou umělé inteligence. To znamená, že veškeré strojové učení se počítá jako AI, ale ne veškerá AI se počítá jako strojové učení.

Algoritmy strojového učení používají statistiku k nalezení vzorů v obvykle velkém množství dat. Data v tomto případě zahrnují širokou škálu věcí - čísla, slova, obrázky, kliknutí, cokoli, co lze zpracovat počítačem. V podstatě platí, že pokud to lze digitálně uložit, lze to vložit do algoritmu strojového učení.

Strojové učení je v podstatě formou "samoprogramování". Algoritmy strojového učení automaticky vytvářejí matematický model na základě vzorových dat - také známé jako "tréninková data". inovativně rozhodovat. Model strojového učení je program, který byl vycvičen k tomu, aby rozpoznat určité typy vzorů. Model trénujete na sadě dat a poskytujete mu algoritmus, který může použít k uvažování nad těmito daty a učení se z nich. Tato rozhodnutí jsou prováděna bez nutnosti lidského programování a voilá Umělá inteligence na dosah ruky.

1.1 Co je umělá inteligence?

Umělá inteligence je koncept počítačových systémů, které provádějí úkoly, jež obvykle vyžadují lidskou inteligenci, jako je vizuální vnímání, rozpoznávání řeči, rozhodování a překlad mezi jazyky.

V oblasti umělé inteligence stroje napodobují kognitivní funkce, které jsou spojeny s lidskou myslí, jako je "učení" a "řešení problémů".

1.2. K čemu se používá strojové učení?

Sílu strojového učení využíváme k různým účelům. moderní služby: doporučovací systémy jako Netflix, YouTube a Spotify, vyhledávače jako Google a Baidu, kanály sociálních médií jako Facebook a Twitter a hlasoví asistenti jako Siri a Alexa. Seznam je nekonečný.

Při používání těchto služeb o vás každá platforma shromažďuje co nejvíce údajů. Například jaké žánry rádi sledujete, na jaké odkazy klikáte a na jaké statusy reagujete. Tato data se pak používají k vytváření algoritmů, které z nich vypočítávají závěry o tom. co byste mohli chtít dál. Tento postup je vlastně zcela jednoduchý: najít vzor, použít vzor. Je však všudypřítomný téměř ve všech technologiích, ke kterým máme dnes přístup.

Mezi další využití strojového učení patří vytváření předpovědí (např. budoucího nákupního chování uživatelů, úvěrového rizika, výkyvů na trhu s bydlením), odhalování anomálií (např. když dojde k podvodu s penězi nebo když je tovární zařízení blízko poruše) nebo generování nového obsahu (např. překlad textu v cizím jazyce, nalezení nejlepší cesty na určité místo, vedení robota, který automaticky čistí povrchy).

1.3. Jaká je funkce inženýra strojového učení?

Osoba se schopnostmi strojového učení se obvykle označuje jako inženýr strojového učení. Tato pozice je poměrně nová, i když termín "strojové učení" se vžil již dříve. byla poprvé použita v roce 1959 Arthura Samuela, amerického průkopníka v oblasti počítačových her a umělé inteligence.

Inženýr strojového učení je primárně zodpovědný za vytváření, vývoj a údržbu modelů strojového učení v podniku.

Tato úloha zahrnuje výběr správné metody strojového učení pro danou společnost a také preferovanou metodu vyhodnocování modelů. Inženýr je také zodpovědný za kontrolu kvality a dohled nad nasazením do produkční fáze. Po výrobě bude inženýr ML sledovat a upravovat model podle měnící se situace na trhu. Výčet jejich povinností zahrnuje např:

  • Provádění experimentů strojového učení pomocí programovacího jazyka s knihovnami strojového učení,
  • Nasazení řešení strojového učení do výroby,
  • Optimalizace řešení z hlediska výkonu a škálovatelnosti,
  • Datové inženýrství, tj. zajištění správného toku dat mezi databází a backendovými systémy,
  • Implementace vlastního kódu strojového učení,
  • Analýza dat.

1.4. Jsou pozice v oblasti strojového učení podobné jiným pracovním pozicím?

Inženýr strojového učení je specializovaná pozice podobná pozici datového vědce - datový vědec je však vyškolen k provádění rozmanitějších úkolů.

Přestože se tyto pozice překrývají, datoví vědci s praxí v softwarovém inženýrství často přecházejí na pozice inženýrů strojového učení. Datoví vědci se zaměřují na analýzu dat, poskytování obchodních informací a tvorbu prototypů modelů, zatímco inženýři strojového učení se soustředí na kódování a nasazování komplexních, rozsáhlých produktů strojového učení.

Dovednosti strojového učení

Co je důležité, aby náborář IT věděl o strojovém učení?

Implementace strojového učení v podstatě znamená, že systém již není omezen lidský pohled programátorů již více. Nyní je stroj schopen naučit se své vlastní metody prostřednictvím nových a inovativních procesů, které programátoři nebo analytici možná ani neuvažovali o tom..

To je velmi užitečné, protože to programátorům umožňuje vytvářet software s ohledem na konkrétní cíl, aniž by se museli soustředit na celý proces, jak toho dosáhnout.

Najít způsob, jak naprogramovat počítače tak, aby interpretovaly tak obrovské množství informací, se stalo výzvou i pro ty nejlepší programátory. Strojové učení umožňuje vytvářet metodiky. mimo lidské plánování a předvídání.

2.1. Jak často se mění prostředí/nároky, kterým čelí?

Prostředí strojového učení se neustále mění. Data se neustále zvětšují, problémy jsou stále složitější, takže se vyvíjejí nové techniky a nové rámce.

2.2. Je k dispozici mnoho zdrojů/nástrojů/technologií (knihoven, frameworků atd.) pro strojové učení?

Mnoho nástrojů pro strojové učení je k dispozici v jazyce Python, zatímco jazyk R je méně rozšířený. Některé frameworky pro hluboké učení jsou k dispozici v jazyce C++ nebo Java, protože je rychlejší a paměťově úspornější než Python. V jazyce Python patří mezi nejoblíbenější knihovny pandas, scikit-learn, PyTorch a TensorFlow.

2.3. Jaké dovednosti, nástroje a techniky strojového učení by měl inženýr znát?

Úspěšný inženýr strojového učení by měl mít skvělé matematické myšlení. Musí být také odborníkem na programování i statistiku, kde využívá své schopnosti řešit problémy a mít hluboké znalosti modelů strojového učení. Python je nespornou lingua franca strojového učení.

2.4. Jaké dovednosti, nástroje a techniky AI by měl znát inženýr strojového učení?

Dobrá znalost programovacích jazyků, nejlépe Pythonu, R, Javy a C++. Doporučuje se dobře rozumět pojmům matice, vektory a násobení matic. Kromě toho jsou nezbytné znalosti v oblasti derivací a integrálů a jejich aplikací, aby bylo možné pochopit i jednoduché pojmy, jako je gradientní sestup. Pevné základy a znalosti teorie algoritmů jsou jistě nutností.

Zkušenosti s architekturou neuronových sítí jsou nejpřesnějším způsobem řešení mnoha problémů, jako je překlad, rozpoznávání řeči a klasifikace obrazu, které hrají klíčovou roli v oddělení umělé inteligence.

Pro inženýra strojového učení jsou nezbytné dobré komunikační schopnosti, schopnost rychlého vytváření prototypů a rozsáhlé znalosti v dané oblasti.

2.5. Jaké zkušenosti je důležité hledat u inženýra strojového učení?

V případě projektů zaměřených pouze na výzkum budou rozhodující akademické nebo vědecké zkušenosti. Ale pokud jde o vytváření výrobních modelů - předchozí zkušenosti s prací s jinými modely výroby vám poskytnou nejlepší přehled.

Jak ověřit dovednosti strojového učení?

Jak ověřit schopnosti strojového učení ve fázi prověřování?

Většina náborářů dává při hledání ideálního kandidáta přednost testování dovedností. Najmout někoho, komu chybí technické dovednosti, může být v konečném důsledku nákladná chyba. Úspěšní inženýři strojového učení však mají také cenné vlastnosti, které pouhý test dovedností nedokáže identifikovat. Mnohé z nich se z knihy nenaučíte.

Co to je a jak je rozpoznat?

Je také docela ironické, že firmy a náboráři jsou se stále více obrací k umělé inteligenci a řešení založená na strojovém učení, abyste našli vhodného zaměstnance.

3.1. Co je třeba vzít v úvahu při kontrole životopisu?

Inženýři strojového učení by měli ovládat matematické a statistické pojmy včetně lineární algebry, vícerozměrného kalkulu, rozptylu, derivací, integrálů a směrodatných odchylek atd.

Musí také znát základní pojmy pravděpodobnosti, jako je Bayesovo pravidlo, modely Gaussovy směsi a Markovovy rozhodovací procesy. Předchozí zkušenosti s knihovnami pro strojové učení jsou nutností.

Uchazeč by měl mít vzdělání v oblasti informatiky/softwarového inženýrství a měl by ovládat alespoň jeden programovací jazyk s dostatečnými zkušenostmi s kódováním, tvrdí Tsisana Caryn, HR specialistka ze skupiny Služby psaní úkolů. Je nezbytné mít hluboké znalosti pojmů z oblasti informatiky, jako jsou datové struktury, počítačové architektury, algoritmy, vypočitatelnost a složitost.

Ujistěte se, že uchazeč má slušné obchodní znalosti a dobře rozumí základům a principům podnikání. Velkou výhodou bude, když kandidát dokáže kvantitativně vyjmenovat své úspěchy v rámci organizace.

3.2. Jaké slovníkové pojmy je důležité znát v oblasti strojového učení (včetně frameworků, knihoven a verzí jazyků)?

  • Klasické strojové učení - řešení úloh pomocí modelů, jako je lineární nebo logistická regrese, rozhodovací stromy, náhodné lesy, boosting, podpůrné vektorové stroje, faktorizace nezáporných matic, K-means, k-nejbližší sousedé.
  • Neuronová síť - druh strojového učení inspirovaného fungováním lidského mozku. Jedná se o výpočetní systém složený ze vzájemně propojených jednotek (jako jsou neurony), který zpracovává informace tím, že reaguje na vnější vstupy a předává si informace mezi jednotlivými jednotkami. Tento proces vyžaduje vícenásobný průchod daty, aby bylo možné najít souvislosti a odvodit význam z neurčitých dat.
  • Hluboké učení - řešení úloh pomocí neuronových sítí (jako napodobování mozku). Mezi typy neuronových sítí patří konvoluční neuronové sítě a rekurentní neuronové sítě. Hluboké učení má využití při detekci objektů, rozpoznávání řeči, překladu jazyků a rozhodování. Umělá inteligence s hlubokým učením se dokáže učit bez lidského dohledu, přičemž čerpá z nestrukturovaných a neoznačených dat.
Knihovny pro manipulaci s datyV jazyce Python: V jazyce R: dyplr, tidyr
Knihovny pro distribuovanou manipulaci s datyV jazyce Python: Dask ve Scale, Javě a Pythonu: Spark
Obecné knihovny pro strojové učeníV jazyce Python: scikit-learn V jazycích Python, R, Java, Scala, C++: H2O.ai V jazyce R: caret, e1071
Knihovny hlubokého učeníV jazyce Python: V jazyce R: Keras, Tensorflow, PyTorch: V R: Nnet V C++: V jazyce C++: Caffe

3.3. Jaké certifikace jsou k dispozici a respektovány? Jak užitečné jsou pro určení dovedností v oblasti strojového učení?

Hodně se mluví o tom, že certifikáty nemají pro personalisty velký význam. Certifikát naopak dokazuje, že znáte danou problematiku na vysoké úrovni, a také svědčí o tom, že jste motivováni se dále vzdělávat. Inženýři si navíc mohou do svého portfolia přidat práci na projektu. Mezi uznávané kurzy patří např:

  • Certifikace strojového učení od Stanfordovy univerzity (Coursera)
  • Umělá inteligence (Northwestern | Kellogg School of Management)
  • Strojové učení pomocí TensorFlow na platformě Google Cloud Platform
  • Umělá inteligence: (Berkeley ExecEd)
  • Certifikace Deep Learning od DeepLearning.ai - Andrew Ng (Coursera)
  • Certifikace strojového učení datové vědy z Harvardovy univerzity (edX)
  • Strojové učení - certifikace Data Science od IBM (Coursera)
  • Program profesionálního certifikátu v oblasti strojového učení a umělé inteligence (MIT Professional Education)
  • Certifikace strojového učení (University of Washington)

3.4. Jaké další řádky v životopise mohou ukázat dovednosti v oblasti strojového učení?

Velkou výhodou může být také účast v soutěžích strojového učení. Platformy jako Kaggle.com, topcoder.com, crowdai.org a knowledgepit.ml nabízejí možnost soutěžit o ceny v této oblasti.

Prohlížení účtů na LinkedIn a GitHubu může být užitečné pro posouzení obrysů kandidáta a také pro zjištění jeho znalostí v projektech s otevřeným zdrojovým kódem.

Technická kontrola dovedností v oblasti strojového učení během telefonického/video technického pohovoru

Zájemci o práci v oblasti strojového učení mohou očekávat, že několik různých typů otázek během pohovoru, říká Colin Shaw, ředitel strojového učení ve společnosti RevUnit.

"Dobří inženýři strojového učení mají kombinaci různých dovedností a také vědí, jak tyto znalosti přetavit do kódu, který lze použít ve výrobě. Mezi obecné oblasti zájmu, které hledáme, patří matematika a statistika, strojové učení a datová věda, hluboké učení, obecné znalosti a řešení problémů a informatika a programování."

4.1. Otázky, které byste si měli klást ohledně MLE zkušenosti. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  1. Můžete popsat, jaké problémy strojového učení jste řešili?
    Jedná se o úvodní, zahřívací otázku, která však zároveň ukazuje rozsah znalostí uchazeče v dané oblasti. Vzhledem k tomu, že existuje široká škála různorodých problémů, je nejlepší najít lidi, kteří mají zkušenosti s problematikou, na kterou děláte nábor.
  2. Jaké modely strojového učení jste v minulosti používali?
    Zaměřeno na zjištění rozsahu znalostí inženýra v konkrétních technikách ML. Mezi klasickými algoritmy ML a algoritmy hlubokého učení je podstatný rozdíl, takže znalost jednoho neznamená znalost druhého.
  3. Na jakém nejzajímavějším projektu jste kdy pracoval?
    Tato otázka je dobrá, protože dává uchazečům příležitost mluvit o něčem, co je zajímá, a ukázat své znalosti o něčem, co velmi dobře znají. Navíc pomáhá nervózním kandidátům cítit se pohodlněji a ukazuje jejich nejlepší vlastnosti.
  4. Jak dlouho projekt trval? Přenesli jste jej do výroby a/nebo model dále rozvíjeli?
    Slouží k ověření, zda má inženýr předchozí zkušenosti s produkcí modelů strojového učení, což je specifická podmnožina výzev, které by jinak nebyly známy.

4.2. Otázky, které byste si měli klást ohledně MLE znalosti a názory. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  • Jak byste zkontrolovali, že model funguje správně?
    Ideální metodikou je rozdělit soubor dat na části: trénovací množinu, validační množinu a testovací množinu. Tréninková množina je jediná, kterou má model k dispozici, a je základem procesu trénování. Parametry modelu se nastavují pomocí validační množiny a účinnost modelu se testuje na testovací množině.
  • Jaké jsou rozdíly mezi klasickými modely ML a modely hlubokého učení?
    Modely hlubokého učení vždy využívají neuronové sítě a nevyžadují tolik feature engineeringu jako klasické modely. K učení vzorů však obvykle vyžadují větší trénovací množiny než klasické modely.
  • Jakou knihovnu/knihovny ML byste použili pro soubor dat složený z obrázků?
    V současné době je pro práci s obrazovými daty nejlepší použít knihovnu OpenCV, která umožňuje rozsáhlou manipulaci s obrázky. Stejně jako jakýkoli druh knihoven pro hluboké učení, jako např: Keras, Tensorflow, pyTorch, Caffe.

4.3. Chování otázky, které byste měli položit MLE. Proč byste se měli ptát na každou z těchto otázek?

  • Jaké problémy byste chtěli v budoucnu řešit? Jaké typy ML modelů byste chtěli používat?Otázka, která má ověřit, jaké modely/problémy uchazeč preferuje, nebo zda má nějakou specializaci a v jaké oblasti by mohl být nejlepší. Tato otázka může také pomoci vyvodit, jak se kandidát plánuje v oblasti strojového učení rozvíjet.
  • Kde najdete informace o nových technikách strojového učení?
    Tato otázka se pokládá proto, aby se zjistilo, nakolik je uchazeč zapojen či nezapojen do technologické komunity a nakolik se učí novým dovednostem v neustále se vyvíjejícím oboru. Vhodný je jakýkoli z těchto zdrojů: konferenční příspěvky, příspěvky ze seminářů, MOOC, facebookové nebo mailové skupiny s tématikou strojového učení nebo dokonce učení od mentora.
  • Co považujete za svůj největší úspěch a největší neúspěch v oblasti strojového učení?
    Celkem obecná otázka, ale ukazuje schopnost sebereflexe kandidáta. To je nezbytné v procesu učení, který je hlavní součástí toho, aby byl člověk skvělým inženýrem strojového učení.
Testy kódování strojového učení

5. Technická kontrola dovedností MLE pomocí online testu kódování

Najmout dobrého inženýra strojového učení je pro náboráře stále náročný úkol - nejen kvůli nedostatku talentů v oblasti ML, ale také kvůli nedostatku relevantních zkušeností mezi náborovými specialisty. Strojové učení zůstává pro většinu náborářů novým a neznámým oborem. Ukážeme vám, jak nejlépe vybrat inženýra strojového učení!

5.1. Který online test dovedností strojového učení byste si měli vybrat?

Při hledání správného test dovedností strojového učení měli byste se ujistit, že splňuje následující kritéria:

  • Zkouška odráží kvalitu prováděné odborné práce.
  • Doba trvání není příliš dlouhá, maximálně jedna až dvě hodiny.
  • Test může být odeslán automaticky a je jednoduchý.
  • Úroveň obtížnosti odpovídá schopnostem uchazeče.
  • Testování jde nad rámec kontroly, zda řešení funguje - kontroluje kvalitu kódu a to, jak dobře funguje v okrajových případech.
  • Je co nejblíže přirozenému programovacímu prostředí a umožňuje kandidátovi přístup k příslušným zdrojům.
  • Poskytuje uchazeči možnost používat všechny knihovny, frameworky a další nástroje, se kterými se pravidelně setkává.

5.2. Online testy dovedností strojového učení DevSkiller připravené k použití

Testy kódování DevSkiller využívají naši metodiku RealLifeTesting™, která odráží skutečné kódovací prostředí, v němž váš kandidát pracuje. Namísto používání obskurních akademických algoritmů vyžadují testy DevSkiller, aby kandidáti vytvářeli aplikace nebo funkce. Jsou hodnoceny zcela automaticky a lze je absolvovat kdekoli na světě. Zároveň má kandidát přístup ke všem zdrojům, které by běžně používal, včetně knihoven, frameworků, StackOverflow a dokonce i Google.

Společnosti používají DevSkiller k testování kandidátů pomocí vlastní kódové základny odkudkoli na světě. Aby to bylo snadné, nabízí DevSkiller také řadu předpřipravených testů dovedností v oblasti datové vědy, jako jsou ty zde:

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
104 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Keras, Strojové učení, Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | NLP, Keras | Analýza sentimentu zákaznických recenzí - Proveďte analýzu sentimentu a označování recenzí zákazníků filmů a leteckých společností pomocí modelu neuronové sítě s více výstupy.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
72 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, Učení posilováním

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | PyTorch | Reinforcement Learning | Deep Q-Network - Dokončete implementaci algoritmu DQN.

Python
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
63 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, PyTorch

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | PyTorch, Počítačové vidění | Model Builder - Dokončete implementaci tréninkové linky modelu.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
70 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | DNA Analyzer | Vytváření a čištění řetězců DNA - Implementujte 2 metody v jazyce Python, které vytvářejí a čistí řetězce DNA.

Python
JUNIOR
Testované dovednosti
Doba trvání
49 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení

Úloha programování - Úroveň: Snadné

Python | DNA Analyzer - Implementace metody v jazyce Python, která generuje statistickou zprávu o DNA.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
80 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Python | DNA Analyzer | Vytváření a čištění řetězců DNA - Implementujte 2 metody v jazyce Python, které vytvářejí a čistí řetězce DNA.

Python
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
80 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, Python

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Extrakce a zpracování dat v jazyce Python - Dokončení a aktualizace kódu programu, který extrahuje soubory PDF a převádí je do určitého formátu pro zobrazení/výstup.

Android
STŘEDNÍ
Testované dovednosti
Doba trvání
102 maximálně minut.
Hodnocení
Automatické
Přehled testů

Otázky s výběrem odpovědí

hodnocení znalostí Strojové učení, Android

Úloha programování - Úroveň: - Střední úroveň

Android | Přihlášení do sociální sítě - Implementace chybějících částí LoginActivity a MainActivity, LoginManager a CredentialsStorage.

Sdílet příspěvek

Další informace o najímání zaměstnanců v oblasti technologií

Přihlaste se k odběru našeho vzdělávacího centra a dostávejte užitečné informace přímo do své e-mailové schránky.

Bezproblémové ověřování a rozvíjení dovedností v oblasti kódování.

Podívejte se na produkty DevSkiller v akci.

Bezpečnostní certifikace a shoda s předpisy. Zajistíme, aby vaše data byla v bezpečí.

Logo DevSkiller Logo TalentBoost Logo TalentScore