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.

    IS3twzWHmQQ0slNaUPoBQBKZLkxAUH31FPf5hJKxKNCymvs6h6S wvU3E1zOJsYO1Ev9Q6cgzM4MQSNJ 94NbpjeXmyMFcBvP6qXlp2YU5R5Im5qB4t7GaPko09uZaJPlYhdRcaXvewVmwenJ0AxPbRw3IM3ScLvqy9WLoAfLbR9zLXCY6Q8Cvm0aMsYE9A3aDCTxnHOvdMd0SoedtuImyB93lnFckaK6rMizlzuynxNvk6JakTuExDHwKeZjAOGfz8qLdtxPDAeLjQRpg0 lI9tN0FBwDDrz8HrB0KBh0KC2SbL8ENjqeFmzXRECFCoIonWhAQGvKzSQ0KjVuSntN8NzTvJp8u cdTYxMmhvyvFcQSlrBDtPAYxSHXvGegVF7dZMzJFXWonh1hFnyJ1n7wJzTkjv6ZvXhEvVpxKs Fk6pzEM0u qxsmUMId9yrFTbQ75jvs8MNrFH5u rQmjYFBe9K2gu6RputkHOsFrL6 iXf97Bwz6 FKHPmx533E9mXHNXrqkpwmdLMpi3jmwucMqmcu0ywe0CJtBBL0m1ZQfziobGL0oxetUWH9lYWV6pxXEDhL0iEP71kv0uSMgoxkJYpJjQKc3zJ2Bl5g8KqzmHc 4LiJJxGmaD13izClN87TQrkEYN1TjPNVQYcWB5nYLDydmUGVeVc09u9NMtQoDKloLq dIWO1cUf2BmIVutJy19LlIgy6234UCHkog4hYkKpr 6maLZeoLIpXmRv9 wTU5WS4YdHfRZTJgfSvVjlMWcPRZFpmEA25EaOx7kF3Ekp tP8JpOZ1yXOGcLVRuhNn6Icnet1zvCDHDqab6VhrAiSRd1tZUDlI4PCH3Ndr1PTTwMVU20RFWXVlYElkPfb8Z ELnAk4XVHT6iOXDrkg27NCk0KXS30nA9hdG464HfvgXQfcfojaMsCeP9W4mFy3gBEeYsCvqWx5C7vKy3KMUoCJ3kibmEVboaGSPXuSluWQN4XmlGTKC656hAg54ezVFHXBGrRmdZKfHwaWPnGreYhcd4haJzo7StK1H9HU6VfkQk 62oF bRiz4GlT8KLk zLiQXGtvhNslGbmLqB5 ZR2CaZAQIbFhHI2eZxpKW2G5ARAftfkZc9W4v3AhgD00CT8n5taDiKzzRof1UDp83NNCfDcZhAWPOQqbeZ56EtaTG1Kda7FUmMJEQL3Z6Ctflu18kVOV tgiEXia4pDFEIMLm0bdhwmZdjPcHJOOwz66HuNghKHckG8XiQeCefNA1Hg8NItTTbKwDUhVSjJu007Mkg5636o 7TfSvaelSPcy8CIbujLbdZDzu0 1A40oqokojO4khLQlvARnYg SqWn1RMEOFVklD1iA1jO4z5 yzguVycb5CxdmsWRoNYUjW6WkoEilxdhqXP7D0anJOCivZGhXkcWCZNrt3zbP4xePXshKeeX4STfBBwfLAyyTbb8Ks1VaovJMeSNKDY2FXirSzOYErce4Q6EZrlP4Y5KRCAVxv7TJCApb4hiwziDYHoxUlqDznXK3GSgqoxT6IZBQ7Vli4SMJwsnnMbygIEMEP4VCKWEkjE66G4quJSXK1uf1AQBn76UrZE7BlDkTJlfcoBmPETKlHW1Hxvsc2bOwLb5DbvpwUKb4ZkI1ELnoxz1f1bpXbLMsh2Brel5Ve3606XS0HXNVfqWoG1lMf tRz0gU4RiJRoELXPH8eAYxl5yRybs9kZJOzU4D3x1Ozdx3clg5KsER5qOR6w0PZaS0dRQmQNm2YmD5lvyhXIG2pl2QgAVHvTKVEG6PQc00qOxqcVeVbHc8rO17Y yrAqqFw4B9cl14alH2PPh2XtHyotxaUQa70xJ18BkguRyV5GycfNLLVHjEIy3wtW7mIhhaVfWPRFugWvXCDxk6SXe3HuShVTqqMKItAV2TsBmLAPqEyoKLUIr9UlApmjdtVmK7B6ZVFfOFYdfQAuRIwAVZHrtw1eI0QJPmujMEvXUv9A9dq8DZYVopQZQAAAGvXGoxTjTH eBPNXtySHr5n53qi3P2AsOilRidNyuGqTVyMndYmpRUY47FAnfc9qXFDXsbBWe5Ad7I4mlzfGMjwglkAEpUMZprwCD3DMJHG LPAfQFeVG f06V9 mGmOCK4e0gi3RgHtGcImnvSsEWgRbjeyksBZZteGYq3fgbaYwWx8bhyb032Z9fZIGFvGOTJjXKRSkQKGW fYHwc0gywQnKrSa6MxprfsafwDSzZa9jltY sQtXgqoe22yZkZhccTFq VSkCI6OH TkgbMk41TLiyCMkz58z5a3Rd8RXWBnkPeYjN8EuzGqcZIbdfKgJpoLVS3camu9 rz7M tly3GzSzpGEHHXMxxC5M7vun js3zyjZSCJrw9bESGLhT32iVM ZLAvk8xpmnASIclmXPtVGCgJMdQh DCepY8fqKAEtjQJPYIIlUAqNiM6BcQ2h2cyBLRVkexzGCAfeu0O9vVtv2B3ZG3P3IZHlVV9Cyuva ZDXUq31G1hyT7FSxAX5OvtxGMLX9OJLAnJ5q4dBAttWR97ahhE8sVN1ePWRAM 2upXwCQ6b79lxvAu2VYTyu jHujLWmLm wUskCHI6U6aOwZdpa5soe9B1mZKFUZti2Mg7BsEq36M5I4yz0WHLF1aw9FS 0bO LaAjRuiKfZ6EoSbOrYetyMCK9RTiLxJUMkWSFNDN51FI4UDgWMqm3kn ZfTRFHAotds409P07hD6DN0LXGhoeOi54O2wtOIAJtFCq0GjtJ2TrLNyLZjviMNWcu6IEN56tcFdP8Qel33NG6eJAtrRkHTD5glKKbyLc8p0lSQ1xTzluhQnJVzBPX3Kwt dp1cka32sSLETsuc1MMu4u8zVfKYe8PjofvdiRCl okhHymnsUr0Y7odpqR4dI5Zyw8OI8fXZwwklC8sAAch927KHejQQNIFtGYWwcvu7X8g5yeVa1zuMY2C1izJ6FkdxY4BBWB8JgL0 NrfIL19xLbjy4GUrFO5EIBXd6wOCB2O6FixAyAv1sLrjEhtOd83JLDRJqSbKiYrjBPyhfcruE5hib7akTTwj GuVMQX qTelnxvtHHbC0pr1 RfivvbutVDS8sS5eDmjLV26orIhwX5tOKWWOn 6tpILvHPTzNeULHiIUHHtI9yojA3HtuWCxBiUdwStplDpDCnkUTwz8VWkwl55SM0ttLyuxUvpypZL1R4HA6zPouWwNqPFbXFSIGMjweTi6ESF4pYRU4fRWlWDxxdlCPWkhHwKIeZEFfsjE5 uaar852gHhp1M4TA8uBYNGXTAaQhF3tLF peNFjtTqEYhDdruLmdYe2yXFPxJyAta8vZrCqsZbwuG19Bu8RXHq9EUnrWTY4yg15zvlxCWM30CcwAJZQFUe1Vz3ZVhzcShfBnEMlZoraCw3VATdZycLlm9UY7XZIV7DHoBcmjPbUWsbKlRBZi PBbkxt3 bYFCu161c63c2MSCsPYQtEE7aLLJhhVUDk7C50iEUGSy8SdRgsEJTuQx8BBi14I641WKfJWaSSyYDpnpevQznO56pYhDUu4im1za0IYujf7mHUoYSdWCCZYO4qPtBtYjikSy0CBovaPgNFuX5yvwKEn4wgRYDKynlqWsh1eal9X7M1F7ioklIgDk4PSQOzDzaz7FD2BA5rtp65glsVnrRFCH jNXXjI3LXEKa3LCWGjOzSyGlboynmckdxCceC12uf0LQtxxifaWvTL6nJzP5wM9dcLpXLQFGpRw01SPY0EK7PK8GsdeWMBjuIi8N4fTk8nLrnvcAYVQzklJRmqeA41LJg3DBBrCHDaAyswiVG8fo BDTA j550ndn3nSk5Jgu TmOy3ShzTyOL7RUEaOEtYzRx2Yn6ndC2RxiA8icwiRRujM9RkVQ VTkbgYtUUFLEkV e3g1FWMP87n pkWFwqcdBOMgj80zdyXjAjTdbGDFYmnom8OLSc4amW4XFf5AASXTPsjEYreW3kxwnFciVcjJMGE0hBSyddMsxr1W54fk7HpsVoajx5F5jLKWEedeMn xJgMjLKx6YwqjPHfM6Vxe895Udchv98zNRWCqeCe0fmhbjyHMRc1r9RyW0iXwVQT ELqcFk5IkhiTM6bne6JRlc Tq3ATk8SsDt78Te7MXru0pDIsEZ2 yS8dIbQIs2t6W 0ODElPpgMlaPqVhgi66JE37S4omiMuMzJZrVdUiRTpeVlKZf8UF9W6qaUZhGcKCl7LlXEQFssm6EcHn8Ku wYGdk9ya6t6wv71yblGXOaGSTgGHSXLOwnAvPMErsR6DG7eP1sfz0GO68zlSMPd74oFOko9Si4Lua NAipybfBI0kVE9ZjaB8UGfS 6SFm9yAkApRjIVKkqH92jM4LNeEvH3T5GUOJMEm0XP6fioR0 gJO1Q8833MOy96s43Dp55OXJyZqCznReFOcV7rHJyw4d2ztMG7gRg3F9aEetoL2ck6ax7SrDvUN3aAGJCM0taB4HxJ4hsS2CA5is5cVG5zRqIVMPOcKbeb HedGCcEcQqq9B5xxE9pgpHNWYp SSgOX19WySwkdf8BmETx0XJlepGdNNaQfFCbZ XaAmnnNy2SPgMd08JXzwEkx51P8GoDuWGEYoLaoucDRI8LhCMBbTLjM64wp 8HkM9xsuNTx981HiPatFpyFx4ocSe1kHc9Jf4OJyU7O7JTVupKLb5ffGbIGRAeAddjTM8fimr8lO4x1dgfS1RYEHkTqfQOycQlnTMn9ycphhupf93mxAEKxJ gp1xKaE621XQ5Y1I62145G0VQ3svzQc9vVpECW8sGD2bzfUrEEU3SVQqlXXyDHpalbI 6qCg7t0VbU9H6jcgHFWZFisIc7H9mVHqk0OauPYSOLAi 10Vh JcPCDTUVXQpnb1ns6n0oHh6fAMeMUqs8l tF4bGpwdT61AHsKHDJVDIQEvb0LxdqwLrVlNIaIYb3RlDjXoJwR62 sNkmO1JH5WehR RC1D gAQgQr5p4ezt3RxcJ3DB28dS6qwTtvltlzXus5ZDCyQqF6mxLYDkr0xuQnfMiimu Jo jcRRFsmpVw3QHCWwYEmsd9ivRXPOVTFrNGq8WVbILtU99ypyvxcW7uac7BkGEl06ATL10GYh9wOQEnivZknPmtFlYQy2ke gCbQKw0kktzbFpl22AsAMcn6CY6oVoAJn6TG7NWJdKZhIZJyuSjbZNVSGFfKPnJu15jUlsdXYoiCOGNwRaD9jK81YqQVGc2tupiaQAHyd7X8wI67drEFnlN6cZ7rRoCQNLCzf 6tqCAG4AAFh giVH54XGWneVbMpaWKWiPQ0adUdLPznQwqKyv0S6fu5KPbo19JPc1bfGRyirk0GHaU8RhyiDBIw94LxUo8fQW2a0ILgDivXS3h61EcJ9ZHwDKjMjp7oAFJ9dLNPzdBrJ7V7byE7Er owyoJbwMBKra3yjNgbJtlknOMtr9IzO0Y N4ZqhXutPDz7igw4rRkDl0FRJYyhyIzcSLtEiGAtIOCD8RpJ5E9TAYyUr8dWBOgJL1WyV5RHUDHbymd9CLgpWhdv1A4tdQcHhRl8uKXjoL2nx1ZzY3dI31nwTOgWdwN5CyQ1qMfoZRz34keyA6koQldHO3VRKQ1HJk3UaqEFRz3OBKIHMwkOAYr9Ji5zojJSvQAZTaz4kWlAlrKXpZxQUiuHisUHWwMys3JjsPxC ofDwHC3uASCOzqbVayhLqSKqJuRZgSiqZlk6BlQKqhNSN037wPYhkxS6JeG4IxzT2Kh68X7JGpo52hmD57GwuAQtE8HHem N5TukKqwGfPIvt yXMYKJ2Gze40B5puergrgWzWtHQ6Z9XlSve VJk305mQ3nOmdrZC1VlBzTEmF4Dyj5qQs34fjeQpQXKmPjVigA1EeEN99Lio4CqBdAjb8NYZI0TvWgPotlD34aX w9m0CKX2otx6xDA6J37YDdaflC1aQzlUcywrTMkOUAva1d ZKhNFi769BJiYujbge1R cwwDVb7lAmanjCU3iESRlQtgx7XvrmqYZoCIdfkAfUETyQNX6aU8YQ46KyaejWOhMaL0Ankhz h1uD60QeUhYg1YIwOExnUogccmoAAAUXUD08og425KEg3Yb3KFEmtShSW1sST9 YVX iMxUfTkN4tDlnTulrunkwd9wJ oIf4CEwNeZ1aXDiIVQ5ftO308CSxXLhQP9w0q8tg0OZLwiovoMhPRiTql5l1OrjU6r9vGByzttPVYoUGPmlL3K8pyx1U70v0G7oTMutDdg4jd9YaOCyOujOYv5ZTAJ0eT7nVwwl8xbfrN4oM8tvSZMkkL8N8QN74Ld0gFXjFdKYj4QaG4Vm6jKpzKywoKojQlco7MQJYbcHNtMz64cjeg3J5nGRWXCmTAxyOIAYjulAOe8YtIh8eL1HKARGRAT5sWMg4h2DMoQ6ewNcz7xc65wyN5Dd1Uc1bqP9h4md7uylb8yDWf KebRnNVeSbzP4reQ8T3l9CXiZMyNSe6MIuE4NVfqXAjjQSo2cTdu7IbgTAe26l5fmQozE UJ7NuUUkYD3lUF75gGcWB4ktYIFkLAnC8ROtaeKKZfl5bpshiW32VJSGjYMzA6l6eWxhnu6MV1a5KTv7lyMZnm7Rh5D1M0fS3V15yUK7oq a4WzBlAsPVTdf6ITG263E1vX 326n5CJ9eSceYZYl8aXKQjXwSiP 4PYyIw11vEkoA3Nt bVCptNejPyU5QwsFhQMWDO4N3gHcKzUsfVkCgrwPlGMegfJ9OGwAvnbmFNdl6vXHHUr9 fOq98EE5C2A16mQ45ZaL5JcM5QkwLSxH0CjeLCc1jh5Bkc8y0S5qXdDKT9seqYoIZNw lilW6F7Q2yQDzBQhASY3KOnvHqDR0YdIZVMooXzCWw8WAR7TBp0oaaeTKXFs5PC7h6BCGsJyOKoEEBxRE3iX2bcKCXmvFPvMSXHglXSY1ZPrXivuuv6PpwAmIiMIQkDxKC7tu7QYp03o1VW6tVmOec6lUWnLBmykkdRDpnqCY8rGu3DkYDwAq9Y9Er4wevjgFnDMZv omGhUCnBcRxUC9RoWRk1OTIoQhffIYY4W9bNf2XU9ZUUw5Xz8Fbud5ifOKp47RtIZeTNjg QQfILEX9bGGo8eYc9zu3sKGh7McWPvekzQ1ciSVcOnVfvfSkp8pWCNFkOfvAFtfhyN37goBdHVMyWWC3wIJJZigMrCgBCqW4ZnEFUJESEPvlpn1idYLpW83YLJSHtdvBgypPzljLNWvYAUP nj1gUywgVkDRehG2BRbIYsAVSGFU9agBvRQCrLJfG0YA2YzqRxZ1N5n1yFAeFUvLn6d3f7Drc3LwjOOerPBbTqHWgh5BXoWA4GYd8dcBRsvOZo4dHsr umvDlOL9GGzmHnEd6hDSzcLVlcsCrc5vcBX0afZYki24LAX5ybGGfGAC xCfplr3nXAurau02Wxe5utu8A7fxhOgD01y1b6nS1xP2H0oy7I1gFlgM9wCDT8wLIYyoTrZA R1RyeKISL8hnPGQWKjKFBaKFLCjcSyAmkw7bgOEhYAkL2TilquWwwfpazYsweiKCVbAEBdKTG InWSWn4oOhA54X5dR48Boochjfzc15dfn8ezViWhQvB47hXDQiKZ3JeFzkL7DPZ11m15Y5B8yMEFHN4JGGkjbvhUf rpnbsZtCt5yxiZSBy4Cv8M d tNS4Y0bLD9yVjOV0 Cv9g2SQ03bYinl13I q7uDr5ebC9E1agbZUmI2bWXP 7vAoR2otdsxoCgSf Uek1sn0ozwu2pfFflH5QXPBl7j6WZoAgX2UbLxnMleazkCkDPzI2PMbJJI0LHvVbaDJuLNKah7dHTPMJaotGKsV5f4U2c KrITHBnHzrsXKKQkJTsRotXrTTu2Rx42KsPhwWbSND8mw3kw99OZkXfISQQM9oxVgEcHroETRmxoZdCe2IpqRzEmZ7SrB8CEKdKOMO8JbnrxzOEmpi6ziTOJPiKQ0oS8QgLtSuYx6rpjK 12u IIrKhCqKgjpMyDbXfSkA d87KXKQFSdTQUuNZSWKgrEmnmp NwfA FOgbI0V3dwOryqwZuEAJlvyB2eAVeTezpRZJrPkSqmbD9OtfpuHPJT5KDputL6mo v3pE3oRt92wAZOBkbEx 7P9FTsWO8IT8Ac47nHglodledHAoAy22CdKLlQxpiygW8NVUEJzvJm4hbsRlZbNaayEUvMcB85K3Ud4RgXzyY3 sxo1HkgOGSjdtzQiYZNHucEgsSyYh0TMWaf8gYps3jsR3CH3R7tJZ9qZWQsEw8Q7brdL5roufwwdGB6Y2ukynJrsaGDoEaBSlUeLQV0fkdy SkRv rdTgcjiKri9a5fglDaEiC04HznkaWpNxyAo7A9G4asFP9RO3I4ypBq4T3xoT5ek3Y988ENdk70EU5uzalSfs0l5a7htfz9rxoXCyetItxalEuqMXkUopNKWnXIrCdx1PN9QK5nMuwwEqZtt98hdAVkd89u6BPFbxP8gRpY5UzPXmKUbHwhHFpwClH5SihfZQQv59XLwh5kQG2KsYZDjmwVSbFDHfRb45OOGAGbnBEZ8rq3AuozJdiqEyRPfWBTIVvMWT5jcvamS0TIvDhUe9UHWBsIchvdxcBR4TlHBjORddzz5WKHgExWmtfa45CYqzh15u2dfjUjH2laG6UIgiU5OebO9PCDN lanUaUJLE4NW1Nn8GZYhi75znGUw9f6eCxtJXoCL1bBSgORrZ1DUtAH85faKtLNc 1AbE2 Wq43Nz5HJtntRANGUSQyEN3ok7PrKTYABwdezYTrMf0qjqNLMOkYxDuNSW1XzquA9EB85G4o5s5JSiKgz0Iz uHDfmr4c3kLAwNMNfEf4cVA6EQbLOYzVWxu1Ach4xGQnMVtdvDxHpBcpYdXf9LterWsCLyqifv aEurlii4DUhIpOznpkN4tlyqgf62sZByycNUByoWNitRHoe1Evi9T3afBfTfC6ssBVAjjBiE585J6U03Evh1Sk3jrJjjMlfXgZ0T4TjlrMfNE9yi93zzAa7xWwAP aElfQEqMdeI0w6iAtYPv3ugvS97FxpFIsqi27XwXHWEbjtGUT27k90GqT KK4U0w3qNVNhNe0cI2gvcXrL1r74jTSu3tVuvZUPbxqKP8 bgPOwOodaIrSnxtfNjJqk jm4p2OzabxdEYKkgM4K3wx6Pj5mEYfzmGAAcjPGNzdbrwmGE t8UiBMjdouBOGhjk06queYDU0PZEt1S5aFewZRaC2f603OypnYXagxaLsRclykUziJ6fMm0f2XlOjTc8AuFlKejsWNIkkhNBE3pXIDlLKJrXZwXWgqlzo ZowlkpWXMp7sWCEH0gvGMtKC9laPZH0KhW9boyRY1Wpp15GSV5qGe1LgYmVWvGG7eLV6nrICjuSE4asxbapXPAvNa ckWmzGvKpgtMmSv6lVzmUaj5WdPkkkOCkFUgtZF819fdZ 7bLrlGKE2zxzthbEY kmdoSc5uaDRv1PnpSfepZt6MmBsGDPNEmWxHhDAm2z amsbDhzXVf0ccZ3rf6zdbCSJZiR3RkIQApuZLxJgOSPzyiSq6hySMSAHicMgQlw8PxPorEUVpbuJ5otaJOTSqWirzpXgFFBUrjoO1EGTXiKvqfwJsJ1fASsnmDMGqBZdtzry92jUzWL90yiSYOTY21JX vOk8WAhMzmlg0teDCk57RbeTqJzAlW5vr5 I4wzBiVdu3a7Oxpx9 0F1Vp4iAWt4uZM9 2K53xg7w ESJbSSGiG43AtIOHEPxowRCaZAoH95RWC480Kbd6k18WYZT22jpULD1bSCWjhLvSGFxLesePA8 7fHpr91ZF2Mp uXNgDmCxqOL4SMGQtZGbj7KgyBBWMjC3Tm6KbUB6DiWt8De4quLefTJDy8fmvLQZp8Tm7dLmF56qbgQ7Bzs OwN2Xl3VEjAqXzIG7KQmzZ0pBWd5VmNAmb4uFASCELWvJHMjBGoEfrUccwrUiZiveErtjaTD0VJvDVBgaLkWESjtCCUKC LNLTe6GDwPTIDlmKIRPvITTZRCq2pKBIIBtVlJ5c9bK2bOBrnPcWGYxrg6ccWVOvkgWL18Biw8ZD9hadOaYIRrUKdflyuytDLjFqZHeye7oobuOotgt7clJ9 fvZP ArJgKd0y9aPnqqHLqBiM4uPGrKSJHx9NLWeTzFwwUBfbnzm39ldrF8QCrw0tG2xefslhh5b9qqLwrcyClNTWTTSfJDYadgXKovkCkiuOaD8YFG4c7cfdzSCEp9pe2aJf6zZGQTV2x7HsuQTbatZmTxIeEhZPZJEizKQeduE48FjxQRZsVhynY0eTuf3XHIUwCTE5P Ozvopb7yNXYYkJVfpHGqdNbI5YtKPJKzTMMzFhqSiRA3MJvikQ7MNReRxfLntvD5Ln2wXycewkRJM4 TtulQWPOxvjEH7cfnHTMjXMJOoo6gYH7rnJ0K8eCeHkxeOdZTW x8fVfGa0l54J1EGTl14Xv23PeXOGCHRQgEWUXlq zzGZ9R74olISIVWr7omqYYIIkaqmuFZCyS8RWUlmXNFR1vB2eVgRMzETKNzJvMGIbXwXIn6CSKF2Bj7YA0ohuESXcnO0uukWljHJLxPkzbVGVtK5nRAZg4A0CdOnGlpSbS4 oeizjEz2j 7TqwlS vf5D73zyqKm 6KgwF apDXEmC0cI 1V8HgrHFK 78EiogUso0bhBd2v8ywI9ijImuP4Pxdmk1NGJIayYib0tUd48SPbuUzl1h0rGeGJAiiG4MmIjBEm7oHYx85I6LulJ5rXYsz7hzXEbriqyRhwl9FzqbJaCn4LRTSNiCFzukCUpucQgq vdPfLgnvFJuBK3HcEnkUxtUtxsH4egNhMfjNoauFZmYn9iq6CzTQlzZTCFFFPaRSzX9KX bE1XwzgBqjzZKYRGtW70sUk3nRRwJk9BVdwoEqOVxnquZ4gUtCh LJO4qYgTYBufUx649A6Qh2QJVCXvx3YQ5YVzvhTfPDK9SDXWjC4IsRmW5 JkUXXuwhhXH7tD0WL677U3Y0uXqGlGINLEqyaPH7Zj85KbDl0191AjD8OfLTiUiQR0q0zR1R1pE6EO g9DF7mEdmXJqiD HacQs8KoUPjcGfHARNqmYNZTmVJOmphYru24NoBaH3v4TYuplieVEZ4PNWKsUkjqdd7tWuk3w1 O4Sioq95k9d1pFjZSzUyWrxTL0Cil7QHSRatDpYbVLu9Jrc61YGu0pI8RrAZTFzrT8NZHXA2p0skQu X4pNq698UP7YO4msAzfhEUp 3T3F68iCjXC1ugauB7ykjXUonYsmN1yO8K Gi kgRyqaqXtI0AVurWl708yyXs53Fgu6BGqJvbYdNH0xCtLPGQ927IOsCWYGO5w2kknck7yU8wsUqbAELFAQ4Eg8vpHllOwwtuIY6R9gGcQCqnGq7UnO7RbnGw8mZr1HB6gBn8z2n0YrUwzEX3rZ0B88aqS YUyDPh DeW360e9BX7xfcXtvlMLZNq0l5DrfsE5dPbkFqIGt8XSHxDoxgq0rMrtGHhvk2PIMi0TeGgzEp4ISpsYs8BsHx1DOvEvUsOciBAn4a6e luyWA4cXY6XFVKegRJx713CXwk8Bi4sPfM23oz1MShysLy4FARpBzW4UDK4mK7vXYZoup7Jc6LP8NlNemLCaAe8pdIp1s8Qsn4D6GYDkHPj3PFKFgpzG627HWW d1DsovfyPK5LcCjcdhLxQ9ogxn4Z8045CRVsosQpnEHSCYDF JaTria9jPK3igzf1WY6eE7G8s98rI2KuNISp5nLTn9rjZ0xac7UnalNQPQ7oy3tb3wbemJTUTYwfkyY TU3ObErM8CRd yVhNkZBaF0 2Q5HjqdxN9MqCXOYA3BN6h4ZTPZiDNqqOjbmEPj7kJAJBTdV5dOxkorZljlyvu3oREi5 XNpWO9LnqRGhGNckOL2mPsLrPMYykE 08hW6lCZZAiyQeW6czQxzqEqtzdhQi72KtS4Wb IDtz84GBtrihgKsn06xZx6FkUw5QQf6P98fMM8uTodeZJWnmkARYTfnGU6KFZkwj8g8RJ00n9cVC9Gc8g4t Ay8VngUDs9blm66VOeM4WG7qnztbpEM0heaSp0fvlRBmTR0SI5Zd3f6a0NFWiDSprROiLRFonoVdbKoRpGApRoYR0Q4vbAoJmys2cvgG72bHyHTv8ozc5JnPbNVHtn6 vJ TrpBEnZae7tfZvaakvwim9WVg8GDrBilmcCY0dTcnPumX7tS flFG22fAoJFm6kFw83VM169IDMe2aUQMjygO4SVIpAeSFdw4gs0t5SpH9pjMOuJmlTQe7UTR7Beg4GoBNThAtJdZl77TjbUnOIuaDzLT9IbjQqdiysu2apRJgZzrJKpfpRlnpK87ooUAgVpUAwwOeGhXnam7E91KTVuXuaVWKSvOy3QUz2Az1SxFmh Hd6xToD9UvrGeFYcgGGX2cTwXJHzQDyaALx8RQxG9w1GWeV5zjS5qJ0mpkZ9y2b13hWTOiH8T9vGoKjQyufzQjSoJte83JiNridH6Mcqoff3KGfQfrv1CGoHzSOg7TjM7Y BfYfXRZV3Q9Ldiq G8yNkA2GzmEhUygvoEq7cCr5sLNg5zR0OEnq80awklfFiy75TCTAH3hAdFeKa7jWqUXX14eIST7n0wctSa3nAoBdOaT83KfWCjjsQqZ1F13H9JsVZ8OzxQ3SNCKwOFVRkb26gEnFrO7Hbmws9SAAz7Yb91HQhLGS3rT1D3Sr4C1YWwW3oNnLnBvtJx4bwDIk78P4E301UXJAboFHTa1axHfaErla6sD C8mjQTZmxWwANUKlb3Yr4LPLOrtbQOOzRKdYOy9gB95mV9y7fO