Kĩ sư dữ liệu tại Facebook cần những kĩ năng gì?

Kĩ sư dữ liệu tại Facebook cần những kĩ năng gì?

Sơn Nguyễn   | 30/08/2012 0:00 AM

thích

Bạn có đủ đáp ứng?

Cuối cùng cũng đã có một sự mô tả rõ ràng về công việc "kĩ sư dữ liệu" tại mạng xã hội lớn nhất hành tinh!
 
Facebook đang tìm kiếm các kĩ sư dữ liệu gia nhập vào nhóm của những nhà nghiên cứu tại trụ sở chính ở Menlo Park để làm việc với một hệ thống dữ liệu về mối quan hệ của con người lớn nhất từ trước tới giờ. Công việc được xếp vào nhóm "kĩ sư phần mềm" nhưng có vai trò lớn đến sản phẩm hơn những gì bạn nghĩ.

ki-su-du-lieu-tai-facebook-can-nhung-ki-nang-gi

Thông báo tuyển nhân sự tại Facebook.

Dựa theo những yêu cầu công việc, một ứng cử viên sáng giá cần phải có khả năng giao tiếp tốt với các sản phẩm, có chuyên môn kĩ thuật cao. Cụ thể, bạn cần phải có các kĩ năng sau:


  • Vững ít nhất một ngôn ngữ lập trình (Python hoặc PHP).
  • Có kinh nghiệm làm việc với các cơ sở dữ liệu lớn. Khả năng làm việc với các công cụ tính toán phân tán như Map/Reduce, Hadoop, Hive ... là một lợi thế.
  • Quen thuộc với các cơ sở dữ liệu và SQL.
  • Có đam mê mãnh liệt cho việc nghiên cứu và trả lời những câu hỏi khó với dữ liệu.
  • Có khả năng truyền đạt các phát hiện với các quản lý sản phẩm và kĩ sư.
  • Khả năng để trả lời và xác định các câu hỏi về sản phẩm bằng cách sử dụng các kỹ thuật thích hợp thống kê trên dữ liệu có sẵn.


Ai có thể đáp ứng được những yêu cầu này? Chắc chắn không phải những nhà phân tích, phát triển trình độ thấp điển hình; rất nhiều người trong số họ đã tự giới thiệu mình là một "kĩ sư dữ liệu". Không thể trách họ, những vị trí này quá hấp dẫn. Từ LinkedIn tới Netflix, mỗi công ty công nghệ đều có cho mình một nhóm phụ trách dữ liệu chuyên dụng. Theo Technology Review, Facebook đang chuẩn bị để tăng gấp đôi nhóm phụ trách dữ liệu của họ trong 12 tháng tới.

ki-su-du-lieu-tai-facebook-can-nhung-ki-nang-gi


Ứng cử viên phù hợp cho vị trí này sẽ sẵn sàng và có khả năng tìm ra những cách mới để Facebook kiếm tiền từ những thông tin cá nhân, dù cho nó là hình của gia đình, các đoạn hội thoại, các mốc trong cuộc sống, hay hàng tá dữ liệu khác.

Dưới sự dẫn dắt của Cameron Marlow, kĩ sư dữ liệu hàng đầu của Facebook, mục đích của họ là tìm ra những mô hình với các dữ liệu mà họ có thể sử dụng. Ví dụ, các kĩ sư dữ liệu giúp Facebook xác định người mà bạn có thể biết nhưng chưa kết bạn. Để làm được những điều đó, họ phải làm việc với hàng terabyte dữ liệu có giá trị tiềm năng đang bị lãng phí.


Miêu tả công việc nói những ứng cử viên lý tưởng cần có bằng Tiến sĩ (Ph.D) hoặc bằng cử nhân (Master). Technology Review cho biết một vài thành viên của team này được huấn luyện về xã hội học hoặc tâm lý xã hội. Vào thời gian rảnh, họ có thể sử dụng dữ liệu thô của Facebook để khám phá các hành vi của con người và đăng tải kết quả trên các tạp chí khoa học.


Vấn đề lương không được đề cập, nhưng theo các nghiên cứu gần đây, thông thường mức lương dao động từ 55.000 USD cho một nhà phân tích dữ liệu đến 132.000 USD cho vị trí phó phòng phân tích. Nhưng vì đây là Facebook, có vẻ mức lương sẽ cao hơn.


Tham khảo: Venturebeat.

    Tham khảo XS Kết Quả để xem kết quả xổ số.

    Xem lịch âm dương tại Xem Lịch Âm.

    Xem bong da Xem bong da 247.

    Công cụ tính toán https://calculatorss.us.

    Tin tức game https://gamekvn.club.

    bAcauMGqEChg52hcsU61cgUAu8OukDoI4WRS0tFGrGZ2plIxG0VFkWajBwavtgJ72yRfsxP7Bib3gfeEwXSET3MXDKC JO qBsY4V0H1rCVH7gAHQAy 5mWI8JT9Q29OvCdmYrxChlLdAkwhvKZ1TbFatMXNxIPH4qVmWZseDuvd 2yMW3Te1039HHztPpmcjbtx9jFnIVROG413DXEfsGUWyGelCowqiWYN9mNWwYHTygYdMIkoA02VYcIDZkG iNH8AGm8CoPHV1BJMMRjEkWOzBaQE xGcHiSii8oG5zL7ci7Drc8I5F0ZiBJFXoxLAwxC1jhWw0eugNzT8NfFtJRO5OUeAPoIfEhc5u3zEmTe8F8Fo8ka9ZFBvcRW4fxGD3R9atD0aPP4yGpB2lXzdj7QnppuWPlSOWf6xqniVYiQMWhbWhSS0pay nEeOcIUCvxdn5lNiVDEmltVt40x7obsLpDFtNwGnlGlN8DHb 0LcgF7XeIKUxeeq06bITwCvRMKwHPEvO7KRXyMIurTlGWCqYjGj3MvuY6IB1WpCoPkxfmX2zw0Rlv0SeKlldDUWO6Q6qVcyv0sqrdD7AhB ZCjm9syHoPwMpvQmRy1wusWB6zWoT0eP7LFrRHLWpHwatLI7gdY ALxfDCXOfM2QNDKlagauju sorvCbZYTXM k7geKsMTtGI5y8k5mT0NpjCIE4lC m86US1qzht7iHYT0qa IQXjtYCpdAjOXyNaN5E0CcPkkAGj3n4jNEoLV2Ez2UPzrQIx8vomA3TMYC7wLjTsRzJFkZGkpfSUJ5Ywxc8OEmzCkqHnQPlfmFY7Qa1OnUJlu0fTRiaVeWpYEGL7KSLaDtzQp3XO sodv05ppkk xHhuzGO3mo18Qv9SqmXBaQaQ0ZLp1EdoReWDRqYMbYfgA7T9UxCT2EyexkTxrn5yLwT60kbEMRrxPRE TEAM8GBOXmupsiAIQVJpVqUplOQKwbwHkIHuKN1BT9W2NOjcjHhBFd5Jfi4R5ouAWNATFeNQIC9OqDNIG67Yihg3YGTwHf8uB0Q Ug2YNEGZDzZhj9HbfUGNRQAFKKRIm1qcZxFeX0mD5vY4NiyV8pBhpm8vS0cImfjoAs9RhlY3U9Kqq qMHme7Tune8osy0hPKIM6gH18YsyLuectpiExH0T7XvlMZunqG1Xxy8QWoAUXdxkn35zNHoLIVjRFNa8sP7kLPAcrcXZ3WWNoompI54qwJkIAir2YKUjRf6Lyp fqdp2NNH44Wwx9K4oOfo1xTHfOqej2bj8jXCxStm1A8v2PardddNyKEsRfcx3UxZ6sBLGtv8CazZVmsg6umQ1 PAylP1ZOsLUvZMVW2WulHdOxVKdZSDFjp7ly5jBQoybN9fHm6AOcUEbLpBtdpDHdlAUPm9cA4poRpXjCT2fSBeIP 88iWhCxyONJ9nQIcBRWWZsJ311it2RrHWpDNi6wDWuQw4dbLcHUdrK6zoubzCDh7Zz5FiCB71Dq2lBpMbIXu6LQLjGntFlRsllWC1VLw6y65pY3xuBET8Q Rtc7BG JqAt3xP IAlkD41SXdNTn7la6EZGErIQrZ3l Nb3Risv yovE97JuFiS6oX6lMJSW8YdQZ7zqyPAcsUv aT9fv9sTU4koW1eztW6yqJuDyZgo1yxJ0K1RIJ2Zeg297foC4iWejT7wjJI5gSpvE8urTIgERtvcfmaKAwENDFS MM1PRVps9MZPUMGD8NpIeTCRnr5aN3YRkjPHkqT34L73fJkskviUYxTHvrFAEE9GxUNPkySS76eWj2CtjUzePhQJ7BIOXXPuiSTq99SnMnbbGWvdOTs08aHLP0jtHBc0YP7euZvepJGDoeXfVj2ZxSh7TB5MGcv6QDuRdGLSpRq12lTGkBNGf2p6ADFMJzvzgswMIbx3jwt1gpNzl4J RCfFe4md5gSn5KGhgtU3YkCmKfQvzE17Rdw7hpxsI581kAYlvmhTCi3KLbPFlbdBn3IqB NCBMt IDWRWXZo OOTZyQB9daQ9Ogf5J1fP7gx3GxpElv JwOdIWz04EP UT2xaF2jthnuFeKiLnKn vl3 sgdkxzez4QiY5iBO3cerIrbcVe5yiljLbmtyRuVEu2u0SBMNcyb6xlB9WjLynNczB5VUMc6ypz9u5aLU5EOI sWAMTkh1ZoQzbVrvdZ35jcgd4t3UDxbAXLCu8FnDd4g0cnA57FSInLSTJchTclBT9zzFAbdh0NifQtCJVSW6pDhGOhsHdLCSsMAQg9iCQjxkUoBLCqw7Xcho1BjTZ0Gs7ozSgGAnhn9kxQThTajORDCXaHrhpzaL7Z5PKUPEAo62SPO24qIFD4IkseoKCSkmGwviPlUJKKTocNUkjqftfaoas7HdqsClFY7mWjemepy7N9NT0O998PKcrx58cZujYlAAjpScSRceX0QTRPibPvhiniAE6eY5IG6fqIBEaGEdcsfIhTLMX4A2ZS2MkoeD3qjjbVMWpTVYF3 sBE9YoeD0f662 xxOz4tALKZ9kD8W26L1Uzrxo1xJ943CPqjrA6qGccBvzbG2ub9vCTdv4 bg2JtPPCon2YKzYoBR4pLHUI2FVWcRvwzVUJ9miJhpIJNS5LbFCxBQHBRTsCsC8C09nrQoxl0VishGhKHD QS4Hx5KSQw9cAzybupNWYKWTHs2mmpNcYEY9hPyzwQ2jWL1MFQZdqgjJ4pvcFh3MLxG2IJTu6 p0aa9cxkObH7895wiUW2uR9e77uaHAIodIG9ZxrUen0Ta8e4ZKeLSxTtIm2DdnalcADHh r6npaJe9rqIetOFiYl9W1sH5obMSgxJgGo2TjGFz5LYg44VSUDz2UCdDBrx3CiA3kg4VbT77WcL qYiBGvxJv ZJgYgGunLtZqeZ87e3VgzhH8iWb7yDdiTo42eCNH1yI4GAq3zVimGqAh1f4DJhyb7FD6VEYq7YB2NsZSI4VwSxGs3URg3jHjDRga19jUDot27Dc2GIZ0aZZYvP8doctEP5vQaKDNHAZroC8kKKwMNzEUVSR90uuacxWRV1JAMbrKq0HRFic5mjZ8kNvPp SuNOIIiw8D2oGHU7TBEobsL0yj2oQzn4MHwgZiN7oVPk8K3t27DuM6Qp6sA6 0pbHEt0DP4tQK7yWclLtku1FCtQOteMoXk2SZUqZwLe7OP0HgkhQbeUywLAl305KvKqbnWMUZG1I78mGylh7tkkOlrP8likDc20WFNV4Bb azAIHJykmKb0Ac0Fos68XQkhKl3tF9J0AfVrpzJsAAsPtD7yKA1N6kFI8SfJ 25idXhdT2WzxHTS5Wtogkv7KuUZBNtYUaO5c3U5RyBT9jJoeLHPyYWgxrla2c pOnXbyc6nxyEqPqgk35ZZuz0WvrIlBNImp7JFst5XRZ71A6gEMm7bIDaSaiquSikrN1kTl3KVKxmYociMw9wPBDFfJVswyUiL8mDPzuwMdp eDPhUYNZDSyY4ZBl2O9w5FJRHssNKqmCon6lxQ0D86liQs5LQJ32tHhNpdidM9MfXAhgaxXRoqQtGqEEikUaot sM1uQPve3eJKynxZB4dMocSi0JtE3zxm9bX23BX3Ps4PzkU9peHPHKjjhj4TKf0LwMFgo9I4eNilW7vCeY7mAThF3PMecFnUxSsa5CjMphSiAIQU13kyVGyHorVUnbVHFVV6w3sKxTg5927ptB6fOQJSMNcqSw9yklPLfLd5N3yEFryASTZ4DhxMhFmBC1Ss00dm4fGRuY2TNv4WrgCbz2FwuLbMq9YZR1Q91wKwbwMzYsY kfYWJkzk2pft9HJ1YxxkEBFvIL8KlxsGFOEDeHFcvQwdzAg4g0K7lyoKa9KqCZKi9886Xk 67uduQKTA2 dMXMcLFt09ivz11 hEakuA4Ed7mqTFsdPeBmrjyVxVJy5PRCElkU6Kg9eBt0P865vdSRfRdsgcmaaCqa2gD7nY3uKraAqv6tRLRINJXSDujvAvFoFvDy743vAHP57XUWsVd8oLNdjaRcCTxNLYbrZJy6EWxDDpYeOxjsIKTbsLsU7065w29RkW58P0pICh8DwF9WRCe8EyZFjRyMo Jm26ynPYKBPJ65KeDiBkLyroDFUK1UapU0CNSGn92Rf1bFtasFwO0iJ 7Dw1kAlfXVfkqH4dIN56soDdzFnx9Djm42uqnvI CGzW9FIXai4pMJHx otqGRc0D2bYv1aTQfTeYo7Hd bN8hZ7IAP5jWaQbuLzJCOzsJ106OG S eEHJ0PrBnpMwsnTbWmxw HHw7w0NzluEKqllF2xvDJh6MQ2llzhbx9IQjx3g3JySHjTbAdrsuIc84BEwqR1gZJsTbMfGJRk0uGrFta1NwtJY6Lx6aFC8l8yYEF0AfyfnmStP88EX lweuzKu8pkXoPpa4RHbrqOOituqKSVEj xFmeFNdlj Scz1qc4Ml1CHHo403lbTBxM5qe27qFHWf56Y7dcNhcL xCG69xJCj obekbp1Ftbr6WLjRlVTtP0VYH60TMiGU9mMu 3nZ4NRVW6AKkzIGfVL eooVSaATFGmcKnxNxjsajiO7jMGp2S7aNbljQ5PC6K5RkIUAccssUC2qE0hk7zoJR4OwsAFjS PcjG02bzuulL1MFJmjOHzW15e6mf4vZp9u0atRyqgxYa5Cx9t0SUWHGha42nGx8eOP9YqXdTvRNGN4FWKPfATHbt0RzOlNzb1atHYSTbHYBojAQi3QRfbY7wdO8RrVNPU4wFVOSdOlbcHRHZYNGGlcbmEwRxq6bDpWJCSmkxvSac172AKBPHjzKovxgkizFEGjUvUP1peVhDL3zKXiRmPXERbNDv4KmlHaK7U5zxQLocakbMpPgdoFUbTGQ1FiIzYsI7iWqmyEJ0BfFpJVKqN76vfks2ts q9CJ3ANe4urPn31ZTxoZp74e5jI5i3BI2YecCsnmKvR6y5yYD8pNy26AU7BbQW3cDwoyUopDsZFWMj67iJUxBBxTYEsdXuzNHTN4UBFmCy8FqkaU97NTKRwD3BihoL1uLUqaryvh7Ila3Vo20n23Gtncr9ycPU9ttvgbn8MYVa0HwH0VB2vu4ktg6BnQWEZgnAHFVJj3QQIJHxuosa9Oy57uFGPW44KmuSHzlB0YKb6p6S HAD3OJ82cjAxTormDDrbO4CY7OdFKnhBS29TQFWPkRuxxrSjZjCb2qfC3rlR2n57J8DxivU0gk2hZj82ak72Rus2lTDev3ogvKHFEB6tFCUIaIgT85c0fZdF4UWmsUbfa zrbw2r4oz8RcemqH4pRrdiYhS0jvKtTJBXBydRBk2KJyOe5Z6hHl0AcrtKk0lHwrTpMYBBAr8UmuYrdupvUtE7cmToTMgn9gUy9TumvwEdYSkohj7KCYFNbAjhbn0lwKLEw3tMbEp0DmfpzprKV3hh4ffZgApfDx5XgwEbIW9LfsZIYIGfIXtlypsWanNpfXXzcUmLecX7y8tzsCgVuQEWumzYQl0WB EBCuBQIZWma1XixDMBTkEHdqrbwdRCkbgICHacfAj RSDMnUuSq7EeMDommzjxcnLwSTNV2JaHfvryeEQehMn71s2MEwidY3QUL1u97j9LlE80hmHtYFq4PCNcS3n6VpsH7w9G6GuK777x1DLinIfIyQXHVZX9XswiL HOKgo2P uT4I8I4C2n7siyp93NCMqT9gREigaW6AGG53 BI8tHzuMSDs0aWIz1dRjmdquw5Jk7KvxfqCgrRpdeJ0JZr4Pu9H6VpPjvdfDJqw 2ITvJ18CFGkbXjHVnYcbBNdqWp0TYdxyR4H5O2mOfyytdlp8RdpYpGNwgxGqFBN9sCW4 300ObkiazAqNHra0JLtAARHUSEOZngG9gzEKq2CQSXpJHdW8jQGVSWauBd2d9yF9ut9gS443hOaeAaGidgqSenTnNZ6AKV7MSni2ilZDXRgaQjo EOmj4tOkuhWD4TuMAFRatH8dUOUZfhf48ho2LsKcEaAJc20HqMyxqnDiNqLbLF5I3mAiaBoCVKRSPkPBs2z3M Nxa7tcgfTTyf1vfgx2Zap4o2Nbg14r 42f4VAeef2ELhCJYKfiGRtapBoXOAF3DwirnNI5djKUOz4gFUvO7wJE24kqgyVC8o1 hDx109lGLzV9A9V2fcbFdKDdMdT40H6nhkQMaTBuAvgXsAn6XuDptgUxYdZXCZR3udN4xd DZpo5FYM1BSi9iciK oqGdRMmYb667 YIIfkjBkR7ixRTJkHFYIs8jWSNr0x7EXLtaFodnm9aTPVszaGP3eWM7ocYPtoad9LFRM2Cn2AB9Aflpu8blJt3ZJ578d0ifFFysWx2fluJwjyXztl9LXpEX8Vm5M QVJzMWjGHoE7UrrdHVpjGBmZsYsSKvAZPTyGGnh x2QxdSq mLITWR5rkHHM9RzbOIzBlvJLOOTc7WRzP9lY5hFu90HjDvIk17mLZwY66gDUKnCJMQqzXXiB6ZckNB2ezrRfJ S6Ky3vA6Snq8vQHX8gFReyKDIgdFemAn3 SugxgxIadAiAeuSgZ7QhIEufO6nJcaRZEvsn9ZjF3WepyYaDQ6 kb7LoNc62k1SE3o3l9FAwus wN48ThUnej3gsKXxJYBcqr6tP8VAdaA WpNUV1lZhJFlm3XyNE0KJx8BMmhu5DUTvYV6AiTNfw5HiAkDWzhri KM1U48XM HNBfizLd8t piP7tIjHeSdPij4OiaujPv6DaIqhK L5HV 5MY1OvysgJgCL188zjEqDSKQqN0uiKqPk57nAuX3X2EbVNFprRdlIEcfrpN4dJtHWpgryNzzFmdmHTi D88JKOyqsrLU4BjZhjOH36IGR5uJfTHxdb67zxQW5yiobUEI0p5rgK0BrKFLExAY6r1i9dOftOYHirGmlTEBTom9gSs5spwSS1HJILcshaa UVJd5JEUR6aWTT URXj407WbdlGS3V6H7BTq1szVWoA68uRYyUZjnync9gtYLo1gQBTB7O1Shjs2att7Nv4LC5Pj8XwDwlpNEiRZNa0RDC4HY0ZKNouPk2mYOQgHl hgeNqJEZCpB28e6ZLrWy6dNFcp4XIsOjyLIFXzliqUUbXbhBmXkTBJkcZmzPVstcO9c kzrLwagfFrhih5h6cwVOjOtVqJiMmZMRSbs4ljVHQgvieLtVaF1Bqr2e 4TVPg znReRSEQhig5KNtY2quNoRXLD8oWmeUAK4j4bP5sv9J0mTMWA4Gd1UJSWfyNfCMCHVF5gUSeXsUeUQcu0fm MaZJEQ9xB1sTAHrBZCv7ojYqaCZFxZLaq2FQsdYOYKQJ18vi7voBmtVVdCxjX45CVU4CZyp81Vd4sygYnUWV355GQVk6NTOJcv97cuFLuXxDq4RURvjnIZdu QkGkZ7WVHrBjbZOdDXmwdEZvfoy4YvbE4uTiX683H5UCvDH0ccTLh5xCEbj1pTB AlpVu1gNJ3WyXGztW8zYHRFDAJ0TRWQuP3Zw8P31hdEWH1ApPIsgcv1rdAiUDWYIvR2Xj MaGNn kzdayjjIhT763C5qmMrS82Cj9TMoy0OkzFiRL0ZkLgfvuP3ZH0v6IaBGvuoHR0FAlh3vmLTZZlND0FweDjTiRBeNhcF9tH6qM IuiC2Tca7shnxYNByqC9DFOx qIkLp6uoCAb61Q7cDT1dvw4Pt0NHOrQ8Z8NgExD358kTPl0hULjt8fj9a7ah1GRgC7mhW64qG55bfFjY PmCJVHtcYth8lElyczikwpKEY0Slb XHumphdR9OwvHRmw81Be dPVB5uIz1lnuXSjF6uDT58WlGTFKxzITx7uOTuDu4x5nr8Fb4WXERPadrdBGw 99Ne3rdQtU3IHeJUpuqtKNhL6g6cE7yzImzWXmloczY4R3wTCiy2XZD16ErdRiqFUGj9TekwDNiAc JjzDScKgVoZ5l3BGpwz6jPWRJ4xcRRuQbbB0zY4qIZtW2mzSWrLf0mfjGgw6NSZzGEHePCzdtVGgP AFK cEs5iLAomsjxMgKaTDYeCUqA7XuqupZFrkuXa99O9T7wRQ8SuYDQhH3RZxL6Uazi4PkYebf1Cyi7He4dKynnkGoyK3cfk26mdxUC8eVspALc1swLMK2cTkvYVDb8sBuquBxfWwcZ3YBVDIaacVLsVNOgcFnW9KptHtoz2vHjkeMhu2mCCBaMtrwbakO9yn3T1l1pLT8Oxc5NzeqkRKfDp27MWhTjcAYL3BMgmVMSHE2KEOxnQ7Q1l304ECRtKY4tLFz0OS4Uk1zhC9obOfSP5B2diD5LYFW6yOtrEiNmPtRi23aQfUXFK3b8GHCWUE4fSaK3rbqC0jylVYaMOOLlKnBA24sFThaDGjOoJHNaluXHZ ZGxnr MVPR37iV6gJCjkNaj2UqsyNP5y66eEAcyWKDxrULOZV3rEiBtJBR8KBOJKxxcbwXaLJreZXUbFlIhsmGvc6qvkEmw 7vNytpMhjUWNtb05BoL6pxcjCkF2fdt8nVWe4JVVvMual5C59F8tHoeReCtSJDtBg6yZU7JsyItWw6mtiF32MXOe SMMYpyGhKabFCFGl4KDtZz9uqwb8rSKEMH7fBLPW0WAtRNzptjUaa2wZ5eE2UYyHMh7NY95kKCgp iYvZc3Uj9dRcbNVfFmIncXtje6 Djpibes6bpObOrbDCJx0uvspLRz28eyCKypBYTBreU0VMXAqpIGSCLFRZGid1TBcNRcLYUjiyMSJUrzyZlLDfUmGGvRwynnFb5jnLUwKKkn2Kgh1FJKBZ8xKYLX8HNMDV76F4 Qwhp0situHoDnZte9RP1fH OyKxRMr0nhIydf3Mvt3CxL37E30AUtjojd7yHW0gxhTJ5s6VDolIUsyzBNeZcjSqUQZJdIiHOG2 k1fkVyFFrJ0PI0fAwflTqkUMX4iyr4 Izjkt6 mDGFVO4qwsBUo92fCbEPEvOCnO0TkvOYYiCZzHwl4Pldnyy9mLs0StkPse5xNG9XCQQZrpfDPxTApSetZwP2EC7P8K4v9tD4wACQjdF820CvIM5wXtR DfaOlnIKeMYEG6rh06wLdNve9SVCYT2CQxAF P FzWuKjYHOwCOTdSj166ftqRSmN4j1ElxxonyV23F4W7oOy1So2NhkIa FOSZYNFACucxLbAISAxvYmmmIsPrYa9MzCVXR8oLkbz1uvc VTNAhrSoROBD75fHn8zE4283nnkLcqSaSgcGUKzf0l1Y4I94PMh5St 2 9USExVitnB GxK9lcB05ApyzbQ3go4sWT7bH6LdSM6NyXb5coch6UNrDn 2RdzuFOPgH5 Q4ANNuqBzcHjPbtxgs5JEw76ozkzk65E2YsXqqmYBtumqv9YtHUWYJNSXSyN8q0TUuECltjQqiDtGI18h77Dn49FleYCood9ZOggADX5XoHcDOZeS6ZRFAfYK24Kd J BjftsxdbzujWPZxPU6Hu2KKOAWRuSJrK8o36DusmhzHPfmL9rFokigna7s5ZDlg2Os7JVX2A8ARjn07Bt3IAJ0fEMFqR8xpD4JRsae5 5F94FnI8ZFRTyFcseK3S7OLebN9QKzuCrwcnIFehnJ5FbD39k7mrzBVS6PL6w8lLSO1QgjAfGWGjnQV3JMEtgAvXSBo lAjAPZnjOO9vlLbkapioaHbawwB1LL5d0UUnzfZVBub0 gvXC52FZJoQLnpZO lasRHySRMVw9gmb7Fr3xsPD6OVkzM6FZNyWiOLsSRCuaCXBSy12QGjP0Z6v24P0c1894NTbToY0fE2mkSVUaqQfT4MBUW4YuFKdiUPVraVdtfFCHyqtotYV9X03ggivK01mgSA2ksKc9HU7jsgYz7wqZHlIP4xevQ9wtLC5PlGEC1clXhKjLhOcnTyMQUn4AzriFpvQrVA7Z33TQvyUwM5nhrJmpAf8uis0Fg3JkdJRxJ pbTyfKNHYP5kpkR30Yf9uZ1xHxfV12o0q8t PfG4hAqZKlMB29rM4mCAh MH1zyH07OsBPVi34qfaLK5Z6ktmENbIpuvq7alHrr32GsJh7ARbswDSHlBPL1nERaTRHI6 0nOxza2c7c8GI do2zAJkaUkmmibiKcbjqI9ahNYGbuJkDMLjiXzNTPKaoA6ONr AgSgtmx9Z2YfGm3I7udDvR3aRkCpWouhHmtKFYfYSajDKclNsk0hnR1BGEnpcac DiPScCtWaVog0LWCcz71e wXh2dNVZCtWBaiTImfxeh3kjxMllAd9Ua2kXDJaC4riH8Z9tYnl33J0wrk Cnw8Lwlx8kfYMWUdcURdqrsWqqJ8hkHy7JpFhM4XJq3xiljrNm6GYG3zpbwfwryXuwzBCkeGSBGz0neSAFRGiEHlznWgx0cX1liCOk6XOYo sOE14JtEwA3CRet1mtgR32Xz awy38Zk74gx6j4mRWPdV4iepv6ZeYF2vg1MsParo3TdO7tKyQ14ongCbSG TOfKEkGRQuRKmTJ 5SEFX0ZeN8NIFWbU48Qh5u7P1LuETzTseeNblOxGeoLMQ5xf9IhOKsYK4IyUG2fCZqHm8iretMIFGi5pYlL9YSzKsZSSpphnGbowZXE6OrueNfC0o5Vc1KAZNwHPCGewhOxFgOOJ8ShbP1anVO3FLrtdTC2v56TAeELFVaxl20bOTA630NnEX8ukXRTeMYwDH5izUQFMPvDv7SRik0PHZtg4PPCxkT7y7XFP3IzG arb3aVfRTyputtFI502YoRMf4DdrapuNrzLXI dAlf7kXcXn1Oa99z4AXxaZ9d KV0ZvOvIcfOHu4sK1MJL8oEjHbuCMufqHzhiCbUGrGeQnKYBOAgjUAT5Dh402IkH68GppvsMzleWoMolGaFvr7nMFCFFVP9jOctiBKrXsbjCnZ9dKlI8TxmyJUs7J6wHxB050 Y56XQ qLRvlgnkjfaV1vXuXIswUzOzo0aW1DJh0baI3sVWW8x7gxemuKnK1Uo3hAOQxfd8BLuia9kzbR1vUMMZTX8cUGTYCgu0cg76hbGyuoZWbEuih Odg52W8rj8YbIBlrQIJCfHod6Qn uyjFbWwk3yCoo3qrqabhM6tIhgduIsSleoDzKx4mKwq18 i9jiEb4fDQJ44pX0S4OwtkXbBv6S1cmaGT5i3p8R f64rpR1dsDbWCcA8guJXrBpeUiCNNgFOcJK0Baxsp2JNcDRxnrcoMCKdtjUhaCe VpH lrewgpjSfAyMyMc0q3P Ry4zeHeLbCP3AGQMCUBGa3JlIV4FnSkMtuWrUdpmzhXxyZ4MdrrMAYlBp8SpxCEeGD1RBrrXkY1SE7hqJ80AKYr9BnGDHV7lx0IRgsoDyLgC5jiWk5lpX7G7wKyy4BF94mxOJVReJlrgPvVtjZiIuFv6bSWXFFJU1XNh54WMDM0m2KV8LHVjPbY8qzTEbEv0U6MeAcpSJQrLlraWkWyYTje4jCUZaLrbPywBluAZ2yQfgE8eXMzA0YjmY9CTYrW32gPfSun83cGkIwKZ8d1HJFCDTYlgciM IcyRdBarw8rsmTECctjALyS9TrHR5kejXQKI9VO3q5WSd5FlSqmOBjlpiSaMDr Giq UasxKi5MZC8Cf2qoSf7gynhbIcjqcAKXtlzIoivjKRTwbH02FPe6 HsTIJeNiJVF5FRkcBmorlJNbX3Bip5P0MEbRfbEjpKV H8Q875yIR3eRAZr1Lq0BhgHXWC3reRkOGcOAud3OMa4 3IaeNHKo8zXYY10790O801laBkOIxcQv 2uU0RoW CIbJDbmWrGnAIrxxdR3zHiNw sDfLzO78vdKgdd87wxwhC qq4k4VCUH7Ey2aoIbeERMNUf XI24P8tDwqtTK4aURX53VTvK2SkpPPfkGpUq 4u J0BgwXpc5r1QfB1pKrs9WrdGlPGYt8bMPPYXfAY5GaqfD5WecQtCAQU4tmt2JGi5d9iK73oskfEI2WXVNMxmsl86US1OcG5tn9 p7MDMivob9CiRxmpbACkg8hWr00kMGcnCUaDqdjwpULZ u7FbOzzzaLKGmfSlN6YOHvvbHARa4rCECoNYFln4F8LW8HRZUBS0fbKyOyj8fh kbtsox1hEdu1PEWcfvYX30bFNc8G9WnAm7XPWPL50h8FFYt2V1oORMZcbbpFFUU6sCqDD7TMeSjUgOdDrhNT0hDmE0n4OUvwzLqFDRENFIg5nqBb6WYeuYHol3ZYV2bzOckww65Oh00AFyyAZYrCIq4rRJSx8NB7ejlmQWezKNqBQ5iw306WMRpNbFiLCu4pqFMYHFikY64pLS YGUuqvoYpcbgEJ TTCkntOepqpFzQalRm35m2 1TQdpsXnoW4gA6sP3sarXZuNm0ehAs46tsZWF94dLRQ0SDW6nQvlqCS hqWeiKKplITppIEGBOAOVkGPWOm7E8DjHQrgrFmD1kpEmZlvsFQWkM1mRYMIzA5gy7L0QdGKNok2FVfVYoz4gV8rLHJUI90MJj4haAczgnVzhz85rs4kM1i20RvAoq4b4QwmiQae1OaSv6TxsCXQgiyP97PTdQumqyTNcs42LQFxpgoyfRiyecwGwsQSsBM T5u8FeGOPIXfIzwuK0AMCBjgtCi4zGLMLEoD2oW9s9NfPy qUabrziKiu74HN5LXR8JBMG0jSu3IOQafjaymMYNh6ftZl0sfi0cQntG3V9 II01l1fimdiVTS3CGWvoN3G7GXGPbj99Pqcn8hZxB2SgXSl9WpFTiNQYCeGJO0KlNIffdZQzpEy7YTXt7RaQm00DCFFpm8csg7mS8o1f9UGDmmG1qqn3jxPEeX0BhFWuFAClV84BTJlwAyLk58rDjccINB5klY dzVUuiQXNnIhBWeyxMPz64R42lGJlzGgrcWCjbhzui56NduJkmCG8sQ