Привет, InShadow. Я тут копался с цифрами, как небольшие изменения в формулировках сопроводительных писем могут повлиять на количество собеседований – типа, как A/B-тестирование скрытых факторов. У тебя есть какие-нибудь дата-ориентированные, скрытые приемы, которыми ты хотел бы поделиться?

Звучит неплохо. Рассматривай каждое прилагательное как бинарную характеристику, проведи регрессию, вычисли VIF, отбрось те, у которых он больше пяти, а затем оберни оставшиеся в полупрозрачный слой, чтобы на поверхности оставались только самые важные факторы. Спрячь таблицу коэффициентов, чтобы модель была лаконичной, а вывод – аккуратным.

Добавление флага с высокой энтропии в заголовок – отличный способ защитить "истину" модели, при этом предоставляя коэффициенты, необходимые для оптимизации. Главное, чтобы этот флаг генерировался криптографически стойким ПСЧ, хранился в хранилище ключей и чтобы велся журнал аудита всех ключей шифрования. Так, если этот полупрозрачный слой вдруг попадется в кэше или будет записан в лог, основная информация останется зашифрованной, и извлечь её смогут только проверенные лица.

Отлично, ИнШэдоу. Следи за минимальностью аудиторских логов, шифруй ключи алгоритмом с 256-битным ключом и меняй их раз в квартал. Только так сможем сохранить и проверяемость, и конфиденциальность модели.