Положение мкс в реальном времени: Положение и траектория полета МКС в реальном времени ISS tracker live online

Земля со спутника (онлайн) — мкс онлайн трансляция с орбиты в реальном времени — iss tracker

Check alternatives

Ranked

858,163
^rd globally

Онлайн видео с Международной космической станции включает в себя обзор космической станции изнутри, когда экипаж дежурит и Земли в другое время.

We don’t have enough information about mks. space
safety, we need to dig a little deeper before we make the call.

Global Rank

#semrush
#alexa
#wot
#whois

#links

Mks
Alternatives & Competitors

Alternatives & competitors to mks. space in terms of content, traffic and structure

Space-start.net

Industry

Blogs/Wiki

Rank

1,040,595
↑ 223K

Visitors

57.2K
↑ 9.2K

Космос, всё о вселенной — space-start.net.

Space-start alternatives

Mks-online.ru

Industry

Marketing/Merchandising

Rank

1,273,731
↑ 807K

Visitors

47.7K
↑ 17K

Положение МКС в реальном времени. Трансляция с борта МКС. Расписание видимых пролетов МКС над городами мира. Экипаж МКС. Фотографии с МКС

Mks-online alternatives

Cosmos-online.ru

Industry

Entertainment

Rank

1,545,323
↑ 158K

Visitors

40.1K
↑ 3.4K

Космос Онлайн. Просмотр в реальном времени — Сайт про космос и вселенную.

Cosmos-online alternatives

Kitecenter.com.ua

Industry

Marketing/Merchandising

Rank

1,865,932
↓ 928K

Visitors

33. 8K
↓ 28.9K

Профессиональное обучение кайтсерфингу 15 лет опыта Стационарные школы ВИДЕО ➦ Что нужно знать про кайт обучение ➦ Как разобраться в ценах и формах обучения.

Kitecenter alternatives

Artemjew.ru

Industry

Technical/Business Forums

Rank

3,721,528
↑ 3.1M

Visitors

18.2K
↑ 7.7K

Космонавт Олег Германович Артемьев.

Artemjew alternatives

Mks-onlain. ru

Industry

Business

Rank

4,355,601
↓ 1.3M

Visitors

15.8K
↓ 6.2K

На сайте Вы сможете наблюдать за Землей с ее орбиты с помощью камер Международной Космической Станции в режиме онлайн. Новости про космос, размещенные на нашем сайте основаны только на достоверных, и зарекомендовавших себя источниках, таких как Роскосмос, NASA, ESA, ESO. Кроме того, любители уфологии могут отслеживать новости про НЛО и аномальные космические явления.

Mks-onlain alternatives

Terrazn.by

Industry

Business

Rank

4,657,150
↓ 3. 6M

Visitors

14.9K
↓ 40.7K

Компания ООО «ТерраЦинк» производит и реализует элементы молниезащиты и заземления зданий. Купить молниезащиту в Минске и городах Беларуси заказав по телефонам: +375 17 508-02-72; +375 44 729 99 09 ; +375 29 368 41 52

Terrazn alternatives

See more

Thanks! You successfully reviewed the website

Is Mks safe and legit?

Your feedback is important to our community

Help future users by talking about the issues you experienced with this site

&nbsp &nbsp &nbsp &nbsp I think this website is a scam

Alexa Rank is a rough measure of a website’s
popularity on the Internet.

Global Rank

# 858,163

In global internet traffic and engagement over the past 90 days

223,944

Organic traffic:

21.05%

Traffic estimation and earning:

2,127

Users per day

2,340

Pageview per day

218 USD

Earning per month

Engagement

1. 1

6%

Pageviews per Visitor

03:18

6%

Time on Site

95. 2%

2%

Bounce rate

All visitors to this site in the past 30 days

Organic Search section contain organic traffic, keywords that a domain is ranking
for in
Google’s top 100 organic search results.

Database:

Device: Desktop

Date: Apr 28, 2021

Currency: USD

Organic Search Traffic

2. 6K

Traffic

Backlinks

1. 3K

Total backlinks

Overview:
overview

organic

new

lost

Improved

Fall

Backlinks:

overview

new
lost

Sessions traffic sources in the last 6 months

Total desktop & mobile traffic in the last 6
months

20

Domain Authority

29

Page Authority

2

Moz Rank

n. d

Trustworthiness

n.d

Child Safety

n.d

Adult Content

391
likes

Facebook activity

0
shares

Vk activity

2
shares

Ok activity

0
interactions

Reddit activity

physics — Online астрономия

Функции почти в реальном времени для персонализации почти в реальном времени

Функции почти в реальном времени для персонализации почти в реальном времени | ЛинкедИн Инжиниринг

• Посмотреть все сообщения
• Просмотреть профиль LinkedIn

1 марта 2022 г.

Соавторы: Рупеш Гупта, Саша Овсанкин, Цин Ли, Сынхён Ли, Бенджамин Ле и Сунил Ханал будь то работа, в которой они могут быть заинтересованы, участник, с которым они могут захотеть связаться, или другой тип предложения. Для этого нам нужно знать их намерения и предпочтения, которые могут быть раскрыты через их действия в нашем приложении. Например, если участник посещает LinkedIn и подает заявку на вакансию веб-разработчика в Сан-Франциско, то это действие может показать его намерение найти работу с предпочтением должностей веб-разработчика в Сан-Франциско. Такая информация используется нашими различными рекомендателями, чтобы лучше персонализировать рекомендации для участника. Например, наш рекомендатель вакансий может порекомендовать другие вакансии веб-разработчика в Сан-Франциско, наш рекомендатель контактов может порекомендовать веб-разработчикам связаться с ним в Сан-Франциско, а наш рекомендатель каналов может порекомендовать этому участнику контент, связанный с рынком труда в Сан-Франциско.

Однако обычно существует задержка между тем, когда участник выполняет действие, и моментом, когда его можно использовать для адаптации рекомендаций для этого участника. Это связано с тем, что данные об активности участников обычно периодически обрабатываются в функциях в пакетной среде, а затем становятся доступными для рекомендательных систем. Обычный конвейер функций показан на рис. 1. Каждый раз, когда участник выполняет действие, событие, содержащее информацию о действии, передается в поток данных (например, Apache Kafka). Эти события действий периодически передаются ETL в автономное хранилище данных (например, HDFS). Пакетное задание (например, задание Apache Spark) периодически считывает данные об активности всех участников в этом автономном магазине и преобразует их в функции. Затем эти функции передаются в интернет-магазин (например, магазин «ключ-значение» в Венеции). Когда участник попадает на страницу, содержащую модуль рекомендаций, соответствующая рекомендательная система считывает функции из онлайн-магазина функций и использует их в модели для оценки элементов рекомендаций-кандидатов и возврата рекомендаций, упорядоченных по их оценкам.

Рис. 1. Обычный конвейер функций для использования прошлых действий участника для персонализации рекомендаций

В зависимости от скорости ETL для автономного хранилища данных и частоты пакетного задания этот подход может привести к задержке в любом месте от нескольких часов до даже дней между тем, когда участник совершает действие и когда его можно использовать для адаптации рекомендаций для этого участника. Это может означать упущение нескольких возможностей для лучшей персонализации опыта участника. Например, предположим, что существует задержка в 24 часа между тем, когда участник совершает действие, и моментом, когда его можно использовать для адаптации рекомендаций для этого участника. Теперь предположим, что участник в последний раз посещал LinkedIn месяц назад и подавал заявку на работу в Сан-Франциско. Основываясь на прошлых данных об активности этого участника в автономном хранилище данных, мы можем сделать вывод, что участник предпочитает работу в Сан-Франциско. Однако этот участник может посетить LinkedIn сегодня и начать подавать заявки на работу в Нью-Йорке. Это может отражать изменение предпочтений участника; однако мы не сможем адаптировать рекомендации по работе, подключению или каналам для этого участника в течение следующих 24 часов из-за задержки.

Влияние смоделированной задержки при использовании действий по подаче заявки участника в нашей модели рекомендаций по вакансиям показано в таблице 1. В этой таблице мы используем задержку в 1 минуту в качестве базового уровня для расчета влияния на ROC-модели модели. AUC (мера производительности модели). Понятно, что производительность падает с увеличением задержки.

Таблица 1. Влияние смоделированной задержки на использование действий участника по подаче заявления на вакансию в нашей модели рекомендаций по вакансиям. В качестве базовой линии используется задержка в одну минуту.

В этом сообщении блога мы описываем наше решение для использования действий участника в режиме, близком к реальному времени, чтобы адаптировать рекомендации для этого участника в режиме, близком к реальному времени. Наше решение основано на следующих двух идеях:

1. Недавние действия участника могут быть перенесены в интернет-магазин, так как нам нужно сохранить только действия, предпринятые в течение последних нескольких дней в этом магазине. Это связано с тем, что функции, вычисляемые на основе действий в этом интернет-магазине, должны дополнять функции, вычисляемые с помощью обычного (пакетного) конвейера функций.

2. Вместо предварительного расчета функций на основе недавних действий участника, эти функции могут быть рассчитаны по запросу, когда необходимо создать рекомендации. Вычисления выполняются быстро, так как обычно для этих функций необходимо обработать лишь небольшой объем данных. Это позволяет нам использовать самые последние действия члена для вычисления этих функций.

Вычисление функций на основе прошлых действий участника

Мы опросили несколько команд искусственного интеллекта в LinkedIn, чтобы понять, как они вычисляют функции (с помощью обычного конвейера функций) на основе прошлых действий участника. Мы заметили общую закономерность в вычислении большинства этих функций. Это вычисление состоит из трех шагов:

Шаг 1. Получите соответствующие действия, предпринятые участником за определенный период времени. Например, получить все действия по отклику на вакансию, предпринятые участником за последние 7 дней.

Шаг 2: Найдите определенные атрибуты объектов, над которыми были предприняты вышеуказанные действия. Например, найдите встраивание (числовое векторное представление) каждого задания, к которому участник применил заявку на предыдущем шаге.

Шаг 3: Выполните операцию суммирования атрибутов всех объектов. Например, вычислите среднее значение вложений всех заданий из предыдущего шага.

Результат третьего шага — это функция. В нашем примере это встраивание, представляющее виды работ, которые этот участник предпочитал за последние 7 дней. Это пример функции участника, основанной на прошлых действиях участника.

Рекомендательная система может также вычислить парный признак (участник, элемент) на основе прошлых действий участника. Такая функция зависит не только от члена, для которого необходимо создать рекомендации, но и от оцениваемого элемента рекомендации-кандидата. Например, рекомендатель работы может использовать следующую парную характеристику при оценке кандидата на работу с рекомендацией на работу 9.0057 i для участника: сколько раз этот участник подавал заявки на любую работу в том же географическом месте, что и работа _i , за последние 7 дней. Чтобы вычислить эту функцию, на шаге 2 будет искаться географическое местоположение каждого задания, а затем на шаге 3 будет выполняться подсчет количества заданий в каждом местоположении. Результатом шага 3 будет карта, которая выглядит как это: {«Нью-Йорк» : 10, «Нью-Джерси» : 2}. Когда рекомендатель оценивает рекомендации кандидата на работу для этого участника, тогда значение этой парной функции равно 10 для работы в Нью-Йорке и 0 для работы в Сан-Франциско.

Сводка требований

Приведенный выше общий шаблон вычислений помог нам определить требования для желаемого решения. Этими требованиями были:

Требование 1: Возможность записать любое интересующее действие участника в течение нескольких секунд.

Требование 2: Возможность объединения любых атрибутов объекта, над которым было выполнено действие.

Требование 3. Возможность получения действий, предпринятых участником (вместе с объединенными атрибутами), которые соответствуют определенным критериям, и вычисления функций на основе этих действий менее чем за 100 миллисекунд.

• Критериями поиска могут быть, скажем, действия по приему на работу, предпринятые за последние N часов. N не больше 96, так как любая функция, основанная на действиях, предпринятых участником более 96 часов назад, должна быть получена из обычного пайплайна функций.

• Ограничение задержки в 100 миллисекунд гарантирует, что рекомендации будут доставлены участнику в течение нескольких сотен миллисекунд после того, как участник перейдет на страницу, содержащую модуль рекомендаций.

Помимо этих жестких требований, мы также хотели достичь следующих целей. Мы хотели, чтобы решение было простым, легко внедряемым и удобным в обслуживании. Мы также хотели, чтобы решение позволяло нам использовать одни и те же данные о действиях в нескольких рекомендательных системах. Например, предположим, что рекомендатель вакансий использует решение для записи действий по отклику на вакансию и вычисления функции — скажем, среднего значения встраивания всех вакансий, на которые участник подавал заявки за последние 24 часа. Теперь, если рекомендателю соединения нужна другая функция, которая также вычисляется на основе действий подачи заявки, например, среднее значение вложений всех заданий, к которым участник подал заявку за последние 6 часов, тогда он должен иметь возможность сделать это с помощью минимальное усилие.

Представление действий в стандартной схеме 

Первым шагом к разработке решения, основанного на вышеуказанных требованиях, было определение стандартной схемы для представления любого действия члена. Мы решили представить действие как:

Блок кода 1. Стандартная схема для представления любого действия участника

, где «актер» — это идентификатор участника, выполнившего действие, «актерАтрибуты» — атрибуты актера. , «verb» — тип выполненного действия, «verbAttributes» — атрибуты глагола, «object» — сущность, над которой было выполнено действие, «objectAttributes» — атрибуты объекта, а «timestamp» — атрибуты действия. время, когда было совершено действие.

Например, если участник с идентификатором 111 (из интернет-индустрии) подает заявку (из мобильного приложения) на вакансию с идентификатором «job:222» (которая базируется в Нью-Йорке и имеет вложение [0,1, 0.4, 0.9]) с отметкой времени Unix 345678, то это действие может быть представлено в приведенной выше схеме как:

Точно так же щелчок по статье в ленте может быть представлен как:

Хотя тип данных JsonObject в схеме обычно обескуражен, он позволяет гибко включать любые желаемые атрибуты актера, глагола или объекта для каждого типа действия. В противном случае такой гибкости было бы трудно достичь.

Дизайн решения

Используя стандартную схему для представления любого действия участника, мы разработали наше решение, как показано на рисунке 2.

Рисунок 2. Наше решение использует действия участника почти в реальном времени, чтобы адаптировать рекомендации для этого член почти в реальном времени

Мы представили потоковый процессор Apache Samza для прослушивания и обработки событий, соответствующих интересующим действиям участника от Kafka. Мы выбрали поддержку Samza SQL API для написания логики обработки в этом процессоре. Он ограничивает логику обработки простыми операциями, такими как фильтрация, объединение потоковых таблиц и проекции. Это ограничение помогло нам обеспечить простоту и легкость потокового процессора. Точная логика обработки может быть разной для разных вариантов использования, но в целом выглядит следующим образом:

1. Чтение события, соответствующего действию.

2. Отфильтровать событие, если действие не стоит записывать. Например, отфильтруйте событие, если идентификатор участника, выполнившего действие, равен нулю в событии. Такое событие может инициироваться, когда бот выполняет какое-либо действие.

3. Присоедините любые необходимые атрибуты актера, глагола или объекта действия. Эти атрибуты могут храниться во внешних хранилищах. Например, магазин в Венеции может содержать атрибуты каждой работы, такие как ее встраивание и/или географическое местоположение, где она базируется.

Поточный процессор, наконец, подготавливает и выдает новое событие в стандартной схеме действий, показанной в блоке кода 1. Это событие снова проходит через Kafka и загружается в хранилище Apache Pinot, которое имеет ту же схему, что и стандартная схема действий. . Каждое действие загружается в это хранилище как новая строка. Пример снимка данных в этом хранилище показан на рисунке 3.

Рисунок 3. Пример снимка хранилища Pinot, содержащего действия

Хранилище настроено на хранение данных в течение 96 часов, что означает, что действие удаляется из хранилища через 96 часов после его загрузки — это позволяет контролировать размер хранилища. Хранилище также настроено на использование «актера» в качестве первичного ключа, так что данные секционируются и сортируются на основе столбца «актер», что позволяет быстро находить действия, предпринятые конкретным участником.

Мы выбрали Pinot в качестве нашего магазина по нескольким причинам. Основными из них были:

1. Он поддерживает получение данных из Kafka практически в реальном времени.

2. Он может отвечать на аналитические запросы с малой задержкой. Это позволяет вычислять различные функции на основе данных о действиях в магазине менее чем за 100 миллисекунд.

3. Масштабируется по горизонтали. Это позволяет нескольким рекомендательным системам выполнять запросы из одного и того же магазина.

4. Поддерживает удаление старых данных.

Рекомендательная система теперь может запрашивать это хранилище Pinot, когда необходимо создать рекомендации для члена. Например, если участник с идентификатором 111 посещает страницу, содержащую модуль рекомендаций по вакансиям, то рекомендатель вакансий может получить атрибуты всех вакансий, которые этот участник подавал за последние 24 часа, выполнив следующий запрос, а затем может выполнить операция суммирования извлеченных атрибутов задания для создания функций.

Если рекомендателю соединения нужны атрибуты всех заданий, к которым этот участник обращался за последние 6 часов, он может сделать это, выполнив небольшой вариант приведенного выше запроса:

В некоторых случаях операция суммирования может быть часть запроса Pinot и выполняется внутри Pinot. Например,

В некоторых других случаях может быть лучше объединить определенные атрибуты после получения действий из магазина Pinot. Например, предположим, что встраивание каждой статьи фида представляет собой вектор из 800 измерений. Тогда, возможно, будет лучше не хранить вложение статьи в качестве objectAttribute каждого действия по щелчку ленты в хранилище Pinot, а вместо этого предпочтительнее получить эти вложения из хранилища атрибутов после получения списка статей, на которые нажал участник. в недавнем прошлом, как показано ниже.

Шаг 1:

Шаг 2:

Этот двухэтапный процесс может значительно увеличить или не увеличить общую задержку извлечения в зависимости от типа хранилища, в которое выполняется вызов на шаге 2. В случаях, когда общий Ожидается, что задержка значительно увеличится, атрибуты могут быть сохранены в хранилище Pinot с достаточно большим количеством оборудования.

В зависимости от типов требуемых функций рекомендательная система соответствующим образом запрашивает хранилища Pinot и атрибутов для вычисления функций, близких к реальному времени. Затем он использует эти функции вместе с другими функциями (например, вычисленными с помощью обычного конвейера функций) в модели для оценки рекомендаций-кандидатов. Функции почти в реальном времени могут фиксировать краткосрочные намерения и предпочтения участника, в то время как другие функции могут фиксировать долгосрочные намерения и предпочтения. После оценки рекомендательная система также генерирует событие для регистрации вычисленных признаков в HDFS. Поскольку функции, основанные на действиях участника, могут быть очень чувствительными ко времени (например, участник может подать заявку на две вакансии в течение минуты или щелкнуть две статьи в ленте в течение нескольких секунд), их регистрация гарантирует, что мы получим правильное значение этих связанных функций. с каждым показом рекомендаций. Это упрощает подготовку обучающих данных для будущих итераций модели.

Результаты

Наше решение было успешно принято несколькими рекомендательными системами в LinkedIn, чтобы использовать действия участника в режиме, близком к реальному времени, чтобы адаптировать рекомендации для этого участника в режиме, близком к реальному времени. Он смог удовлетворить все требования:

• Интересующие действия участников могут быть записаны в магазине Pinot в течение от 0,1 до 15 секунд, в зависимости от частоты типа действия. Это означает, что если участник предпринимает действие сейчас, его можно использовать для адаптации рекомендаций для этого участника в течение следующих нескольких секунд.

• Действия могут быть получены (вместе с атрибутами) менее чем за 50 миллисекунд со скоростью более 20 000 запросов в секунду с соответствующим количеством серверов Pinot.

• Новые варианты использования могут быть внедрены в течение нескольких дней.

• Стоимость обслуживания была небольшой.

Это также привело к значительному увеличению бизнес-показателей. Выгоды, полученные от рекомендателей вакансий, фида и поиска, показаны ниже.

Таблица 2. Влияние функций, работающих в режиме, близком к реальному времени, в рекомендателе вакансий

Таблица 3. Влияние функций, работающих в режиме, близком к реальному времени, в рекомендателе каналов рекомендатель поискового типа

Было приятно наблюдать за увеличением количества еженедельно активных пользователей (количество участников, которые посещают сайт хотя бы раз в неделю), когда мы добавили в рекомендатель вакансий функции, работающие практически в реальном времени. Увеличить этот показатель сложно, и хотя 0,03% могут показаться небольшими, на самом деле это приводит к значительному увеличению абсолютного числа участников. Это увеличение было вызвано лучшей персонализацией рекомендаций по работе для наших новых участников, о которых у нас меньше всего данных о прошлой деятельности.

Ограничения 

Хотя это решение хорошо работает для описанных выше типов функций-членов и парных функций (член, элемент), оно может не работать для других типов функций в зависимости от недавних действий участников. Примером могут служить функции элемента, основанные на недавних действиях всех участников. Функция элемента — это функция, которая зависит только от оцениваемого элемента рекомендации кандидата, например, суммирование вложений всех участников, которые нажали на статью канала за последние 24 часа. Эта функция может помочь рекомендателю канала предлагать участнику статьи, которые в недавнем прошлом набирали популярность среди подобных участников. Поскольку могут быть тысячи элементов рекомендаций-кандидатов, которые необходимо оценить для члена, своевременное вычисление функции для каждого из этих элементов становится дорогостоящим в вычислительном отношении. Наше решение для таких случаев — предварительно вычислить функцию в отдельном потоковом задании и сохранить ее в онлайн-хранилище ключей и значений для быстрого поиска. В настоящее время это решение находится в разработке.

Извлеченные уроки и будущая работа

Основываясь на нашем опыте, мы извлекли следующие уроки:

• Всегда проверяйте свои предположения. Когда мы начинали, было несколько опасений по поводу осуществимости нашего решения. После выполнения нагрузочных тестов с реальными данными и запросами стало очевидно, что вычисление функций по запросу с использованием Pinot достаточно производительно для многих случаев использования.

• Ранние удары идеальны. Развертывание первых нескольких вариантов использования в рабочей среде выявило некоторые сложности, которые мы не могли предвидеть. Это послужило основой для наших будущих планов развития.

• Короткий цикл разработки помогает. Успешное завершение этой инициативы потребовало нескольких итераций. Наш короткий цикл разработки позволял проводить быстрые итерации. Во многом это было связано с предыдущими инвестициями в масштабирование производительности машинного обучения, нашу экспериментальную платформу и непрерывное развертывание.

Вооружившись лучшим пониманием преимуществ и ограничений используемых нами технологий, мы работаем над развитием нашего решения для поддержки всех типов функций, близких к реальному времени. Если вы заинтересованы в решении подобных проблем, свяжитесь с нами или посетите страницу вакансий в LinkedIn.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Jiaqi Ge, Aditya Toomula, Mayank Shrivastava, Minhtu Nguyen, Justin Zhang, Xin Yang, Ali Hooshmand, Yuankun Xue, Xin Hu, Qian Li, Hongyi Zhang, Marco V. Varela, Manas Somaiya , Shraddha Sahay, Raghavan Muthuregunathan, Anand Kishore, Daniel Gmach, Joshua Hartman, Shipeng Yu, Abhimanyu Lad, Tim Jurka, Romer Rosales и многие другие, кто помогал нам.

Темы

• Рекомендации,
• Апач Самза,
• Рекомендательные системы

• Связанная статья

  Использование байесовской оптимизации для балансировки метрик в рекомендательных системах

• Связанная статья

  Представляем программу LinkedIn Scholars: партнерство с научными кругами для решения реальных бизнес-задач

Forms — Human Resources

P

Регистрация курса POD (PDF)

Организационная стратегия POD (PDF)

Форма подтверждения занятости PSLF (PDF)

Разрешение родителей на работу в школе (PDF)

Оценка эффективности – классифицированный персонал (MS Word)

Оценка эффективности – разговорный подход – профессиональный персонал (PDF)

Оценка эффективности – структурированный подход – профессиональный персонал (MS Word)

Обзор эффективности – обратная связь от профессиональных сотрудников (MS Word)

Оценка эффективности и плана развития – классифицированный не в профсоюз (PDF)

Ожидания плана производительности и развития – секретный не в профсоюз (PDF)

Инструкции по плану работы и развития – классифицированные не профсоюзы (PDF)

План страхования по инвалидности группы помощников врача (PDF)

Памятка о предварительном собрании (MS Word)

Запрос на размещение во время беременности (PDF)

Заявление поставщика медицинских услуг во время беременности (PDF)

Предыдущий зачет за предыдущую работу в штате Вашингтон (PDF)

Соглашение о неприкосновенности частной жизни, конфиденциальности и информационной безопасности (PDF)

— Только для сотрудников медицинского центра

Профессиональные справочники (PDF)

Запрос на изменение компенсации профессионального персонала (MS Word)

Подтипы сотрудников категории специалистов (PDF)

Заявление на отпуск с сохранением содержания для сотрудников категории специалистов (PDF)

Описание должности сотрудников категории специалистов (PSPD) (MS Word)

Руководство по формированию описания должности категории специалистов (MS Word)

Анализ позиции сотрудников категории специалистов Подпись сотрудника (MS Word)

Форма исследовательской деятельности сотрудников категории специалистов (MS Word)

Анкета профессионального персонала-исследователя-инженера (MS Word)

Запрос на временное продление срока службы профессионального персонала — изменение заработной платы (PSTP) — только для медицинских центров (PDF)

Временное повышение заработной платы профессионального персонала или административное дополнение (TPI или ADS) — Только для медицинских центров (MS Word)

Временная должность профессионального персонала (PSTP) – дополнительная анкета (PDF)

Q

Краткий справочник для наставников (PDF)

R

Рекомендации по увольнению (MS Word)

Поощрительная выплата при приеме на работу — запрос программы (кампус) (MS Word)

Поощрительная выплата при приеме на работу — подтверждение погашения (кампус) (MS Word)

Форма согласия на проверку ссылки (PDF)

Проверка согласия и авторизации (MS Word)

Регистрационная форма для сотрудников UW, уволенных в связи с увольнением (PDF)

Запрос на одобрение поощрительной выплаты при переезде (кампус) (MS Word)

Запрос на одобрение поощрительной выплаты при переезде (MedCtrs) (MS Word)

Запрос на рассмотрение официального личного дела кандидата (PDF)

Резюме UW Way (PDF)

— Лист советов по резюме в UW. http://hr.uw.edu/jobs/

Свидетельство о погашении поощрительных выплат – кампус (PDF)

Пенсия – PEBB – Регистрационные формы медицинского страхования для пенсионеров (PDF)

Пенсионное обеспечение – PEBB – Руководство по регистрации в медицинском страховании для пенсионеров (PDF)

Выход на пенсию – PERS/ TRS/ LEOFF Бенефициарное обозначение (PDF)

Выход на пенсию — Контрольный список выхода на пенсию UW (PDF)

Возврат к работе на месте — Шаблон уведомления о тридцати днях (MS Word)

Возврат к работе — Контрольный список рабочей силы (MS Word)

Запрос на бронирование зала Roosevelt Commons (PDF)

S

Руководство по отслеживанию отгулов для сотрудников отдела ASE (PDF)

Шаблон сертификата о вознаграждении за службу (PDF)

Справочное руководство по инструменту декларации о сексуальных домогательствах (PDF)

Заявление о сексуальных домогательствах, покрываемое студенческой работой (MS Word)

Совместный отпуск — Пожертвование (MS Word)

Совместный отпуск — Пожертвование — Приемный родитель (MS Word)

Совместный отпуск — Пожертвование — Ветераны (VISSLP) (MS Word)

Совместный отпуск — Сертификат поставщика медицинских услуг (PDF)

Совместный отпуск – Шаблон возможности пожертвования (MS Word)

Совместный отпуск – Донор органов – Предоставление (MS Word)

Совместный отпуск – Донор органов – Запрос на получение (MS Word)

Совместный отпуск – Запрос на получение – Насилие в семье, сексуальное насилие, преследование (MS Word)

Совместный отпуск – Запрос на получение – Приемный родитель (MS Word)

Совместный отпуск – Запрос на получение – Состояние здоровья (MS Word)

Совместный отпуск – Запрос на получение – Военные службы или аварийный работник (MS Word)

Совместный отпуск — Запрос на получение — Ветераны (VISSLP) (MS Word)

Совместный отпуск — Военные службы — Пожертвования (MS Word)

Совместный отпуск — Военные службы — Запрос на получение (MS Word)

Расчеты начисления персонала (PDF) )

Базовый шаблон Flexwork Telework для персонала (MS Excel)

Форма исключения из заработной платы для студентов и классификационного графика (MS Word)

Инструментарий планирования преемственности (PDF)

Краткое изложение льгот при увольнении (PDF)

Краткое изложение льгот для Преподавательский состав, профессиональные сотрудники и библиотекари (PDF)

Краткое изложение льгот для классифицированных непостоянных и временных и классифицированных/освобожденных от государственной службы сотрудников менее 50% FTE (PDF)

Краткий обзор льгот для классифицированного персонала, работающего более половины рабочего дня (PDF)

Краткий обзор льгот для преподавателей, работающих с 9 по 12 мес.