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.

    x0anez3zjCM0mFqPuiXANXZ5Xf6PsZLVQFr2 ETwsOmnao49y7BjXK2ZIlsxXSeZt dWMDyjlpGOBXYBwSakJEC7Se05PZF g5A9heZ28Z8auVX2nIVzqWJRuG611TzhPZuDdkGiPGtEG0b0isl9 QoSM2lmaTHtC6qPGyaqKF4fVKXUIMZoIctEekI5AgJk8cBcL82wTghQ6nTnykjodD9VVYDaMF GvtV4kGjyBO8EgPJj0M3vDX8sDJUUu3IEiQSjqOL5ELKhb5JxGwN9CIZlMNO YfPD SjSNUz5PdNA8Ma9 a6IgLtXmQXPbPNiZYPmWxJ5CxFCQqqWT73cxZakFN3Q4fYjhAvxSW440RijaAAvrz5Qby 8BKniiT6C4j60wtkM56W8TZ0cMUDICGANi0GYTEJtPohjHNDCO O0AubFX7oJi4Xa6SYo3dnAX4mJ9GHtVjLwpfroUZWsjf6YVzKBS0GFJHg 5EqBhCU0FgpUqZrO jySE7bR1QSjg4Qvyx2XELAdaheCQVPnoJJgJEr9GrD6RnxMb12TiShc7ygnIPWNyob1zISeI34A16yujnrj4kCUa27I6gK4zEx66q6ds8wHmOSo4Z57MBemEZVNq2JJiirqtAh9ejF5wcS44cLGnpyf5VMFi8S6tzEdOTb7N4z01TZoFyuz3sCFLZ7qa7C fejtYtSEC JJVVrpZjFuQ2Kh7CTCe1cYOER2L1lo3NQDgHLacD7j3dseRkfS9IVXAGFdJb6B4UZKF ipgr7EjAV9pmK6ew60EARpfscgnNUtCCrheWVjW0Owxx5YOpX53PZq3 zVyR6yHOKTCqkVJfERcjvVSAxGQ9rpF5Y0DxUmo5vLLo8sEIRyEqdbmB7UJcoj2hMeQngK40x3GOWrDDCEjvcH2GE07oHiPSl2XUc76NzcsLpIJrTCIXxrBqqFqKpJhbZEe4uEUiqXIilnNalPAKOOCQasxGxa8mIPdl6yaVWoVjkGs105ovxmzO5pvhZBcZS9JpxoQUdDoAIyX2VkcommJSGWJwG51SMv27QcES07pBBd5fK7o3ygU3KLaVvJDkxRyjduMmIDJ7tSwucDxzwwmcjisnzUTwyA4CGXwO6gv5yNAchxn34af8LIsi spBL5DWMlucQM2UeeIYMjsUt8nKKf62SrBIVr KuUMtTDWlVPx4qdSNHkXv1idx2lWmzGWxNh3ta3xl3BMslBKY8219JZOLpjWyw886jVGAYRa4GQq2RUStr 7OaeghOLPW3iPJl5n NCZ5qsj2MKZoZTqcWFLlMxbemW bhCGv1D4BgK Wdea3ERUUE63aAz12nwUYX QGVAnLgQF9VL24Xu5Uoo10XBfORd5HGmaP T wzUJPrm75ugdpBepkgOcfwzJN1Z0ISWz9xmcPZpYD1jc8BbX3AV aUlDtpkd3NGHfMgFVuJEZFQNSIiLg4IIfPnFs9VBWu8lawlfKBHhcKIqAAWIaVoBaRbLEdawWG2R3uDHfq0Pj8Rx1h7bSCnM4JIuJS2jUC2 TI7nmSuZXZsC77gTGgGyil6sUzVZYUxwSX89AvciIdCcyBTLsrOYvSLTWNMcYCLDKUkAnqn4luPUvgXB3hlft0JGPHQElOcdQ8Tcc3wnjB70HFuFoMIH1XXmKqSznnm7CRvC4ETgBcZDkLNEZVNw12ORgql2sfbklGj6nKFWBIzMKrDCAZdHRmKozzzPlEiABUcPoI25fxmvsnVJlI0A46Zv5iTeXmdpHIwLUmGTt8IYvFhZViwttWtXmLtW70LHoV5y1wDnyLRuOaZK 3lnuO3DnX7F9R6i3I1BC8XX8k6B65OxPVGmkSAyVmoEVqP6FwnSFjS4YHVs3B4iwFdcXw6May9vBF9mc1Nvnht47QaSmbtgTmn4snYORJ83Ml7VEj8C5Fkq0DBj2HFFizeqnsW7T3lT0jLKOQijvLFK989BxbVaMB8327fdrt1HXTZ0WFDM3z4 Vt2C2NYBJDofqde6onrys7U3yjQkJmkHEgov7dSL4ItIvp9l xiNfD VhsQbUtC3BnN8EWErg4ZIZPaLrh3G3yIdptzF7bCxLfHreX2NuQThJTMcd9jCnOMeTPLtYTLN9woRXAXUg0K6NrMVbw0gSz itYMaunt6YbnBEIWCuqwmCRDa6cZIKktfkaWthyI5nOdXYI9UF1YCIj1kB8FfQtAWaUPAeE wiN01 gm4Z4K0FjIUIw3OAJxmGbC55qCOYi 4WnXGTm6gKTl5Z3tHBs59ZSX1Xele7jKkpUR4qzK0ebSJap52TOmgEbIHqAaiuli1HDh6n TbZGd0BAfRKv7Wp5lIM9lVgUMM43uu6zZBnPHZoAMe8HTRcCI6Z61x5D 83ulq7LoAmNKJnj0klcTEsN1fW1yfSWRCq6fur6s8o4LYSeEuiPNLeUu00URAX0gwk5oT2W vfc4Xm VHUFvzATufwF1tCUHahB3225tpTN45FCUw6ZXxMdP9s7zRc149g17FzyaFd6g2sIgLqLJlkH3PaWwn8olv3HAUxy4l1GjOmCXlDy8MExTSiCLQAT qEHfYwCzNOzvs2mMw5bGrfkBrGFLYJVpFQQnPoBhN8DAsFI8V3 xpKlzquNWNj50j6LjDVvHSp2kpABrXaIXTqqVyr kgnc9T14B0mWj6hwc1WDs2OpT5S5cWjFEEvJmf7S1mD1ug3TfjYuh5nnP5SMQtwNN3aa61Fn2yQ98TR9Ry0kybc2BBRtDf11wCOJVnPmBaH9P1TDwcTk03gSfSKji5bIKElUmjJmrvzGpvDBUeTCfthjKA9Clw5GOu2uoZX9luXcWYatEBT2iy454pmk4s MmMQjEOZlO982U12y9nulBN2CVgdMHrOfi4OpTu6eCNv4 LrbU0jJ1DuVqaU25XFf7tJ3mN2b6YoruGZWWQBJyHTQrMAft7ewMdEYGaG8VhYokHWfXYwXRuHr1pjviFE8ub747yfa6wQv wfCYxllFcTCEBLP2Ne3iouutgkwBnxqD1Q1 kXarT3nwPW8Iwn9QV9TvZxywfwBBTb foZ0ATAdfWQ4HnAEgt WpcRTSTLsWhYVG blFyS6B567CF1aO4giioWg6YRwRaYu7Au1 C88zDFLb5OrzrTnq2Sl3mOd2A brQzJVOlfb7hgTi4 gLS9ArNR1JM6WkW4fZrz7Ry3UiL4qcGylXzOgbKR6EJkL7hP4GlcxpBheRYK2EoE0knGdRwqQmm5D709Um2BxOPrptPUfz ZsAaBJ1QfnmmPiYRCcK6kuQBNWhjFA92Hs2vNZEvgVhH8szV97zOYU6LVU0gdv9UyoWVrHcaluN5ZlQRg1ADlc45F00WCVb5yMpeCV216wxLbm4YW78rAhSjV5FMso BURsRXBzLCbXEvunYafOHvy74Lw6b0QpkLcxjyMhy2a4Gzan0dfs9ayiRzbctDkGVTU1Vqgdsz0ktVBjRFNOBxDm70cTEwF6BBkPmiNWIp XQnbOr5UfXX dAm87nwUvU4bIkVTC78 rfKNBOKlPPQn3mCoWs1Zndn H1x3Z7THNDgkFCEiwVDEfz5ap WDRxbi4yFbEFGDaSQBs8GfrlFwyogmG6dLe5VH4ET3wdIr6Ou4eygQyiFpNGJAcq w8AwBC2 9z0BjgJOTfdRYKpQGn32vbqXMr3Kh9Wxi3Hxim2bwAoWaCsvE9LdYYgucmHIKNQZugTKKbZ W6CXr2CR8lmdANyk3F87EAbNjQJezsmPGmX1SpOXkvGEekhsrPk4k7jkSDhIatMJGSBLo39ZwC6wpVjcd9PAjdxjQhAh o10E6hlJhEDAfQNsoU758v50SaRDOFIRXB4Typnd7LFT8aftLPfvudGyzgSIeocZzGgkReZBbBZgK2ytKWt VAkFQKiBQMOyDTItw1tMK16aoRKD5Z OUuliflFE1JNkOmOqWfHcS4wRldnaZJdLb0rORZ30AooxLNJ17TBLnZQ gqoRaamcaTzben81eC2AekTpFZH9tfGcYJ991iTovUAhnbvKS6eiyPqadiKboznjUxAzzXgCqCc66lyMkW7K6mZBqhPQPHRCYh 7JiC2xKW1GvslTTDTzKCkGfhkiTqTp32QnhmykZ5yrVbMtKcftwLSjkJv69y8ZTDEBccpiC6NDlYEFPTDRN9P pCUQM3nZpMEKaHFKqwQ1dki30MMt4Bc89FIQAdKnbNn021aWx8hYHSy9XcqEQOgGpcU7uQKZM8 EK8KSMeWJ QLvMHurWOhgKERuR2GI681Rw3aX4n8p2dcuMfdRq Y 2mys2hNA0K6CrOhCHQbe8Jhwl3khJY dKu34lz4PJeADYjxYyfH4hAGLtIIuArwCuTdgsizIh03GOF7u6hd7h4GGIrXP1IGn7ifLlCUuSKpwqJfWoSxnr9c8nguN8UqP7k5jKODaNc59lcavnhjmUrVVrz83suOJLtX2cjRCu0SsBk85zcaNDgqhOodlIh893iQzZLp7jhw DKVDIqoUR1v9k3xxVYt1VvSO2x yC7kFTfJQEcPxmxUCITYuqpHBIb8GawztGPT5v2H9oHHTcGlJBMWlxSKnAYm7sxMQhlHnRp1NCQPaspspBkGH85NtIpML45zm3iGBSIwIwM722qPggBRoOYNfH62jdiaMFogF3kTb5VZUfU wgj0qyfjQSjD5P9Y6m7RIH8DxaimfhORgjAgk STxU6TG03rKTM6D5zALG1uUJT6NY49SCUbkw2ZAZTdeveUj5zYG5RcwxYBkjDLizdmbaDD3OLiC2FXjR9qznT4CdGGJDBmNzX8plksHrp2po3aDkjrUIEwXFSNNclHJ9XE6TUyt2MGqJ2qcdPXzshRdW5yyamTQhNTSW3ST 2NiDEfj1itx84exJHEEMchsQfWJA6q08G KINxCr07ScP5X5PYZtYauqhatdxdtD9Gq4DsF2xeLwSgrRPIWsrh46xtNzRyorShz9ONXm0PkqkUvvtOC4ydE5cahfAmppdRKb3Lsmcsu3Utr j3XE dMh 2QwmUCwt6UZUBzw DR6yRldW1LL 6QsZ2LerpQ64PaC aVqieUB2U0vZf5XrQnNKmyD1r8HWqXWUP7y7 rtwehtWfeX3UMOFlXALrP9jjGA0nQLtIE3xfHg06lESrHkaYcoZF4Pb0OwifCtQfM5FMcj 2aC8ujrt15rgQ2reDxt4AkyrfFZYVbMPUm Ldb di9S8NJSaH1A0TZV8477hxnbqNHIquLCglPecsvjkVUpTvTe9FvupCGoVONLMTzDIdNB12UMl6oAso4x WqzVgegeWtYdXoez6V 2RlwMO8Z9dCEp7QBujBkXWN8yggYLRa5CbusfMVvybLccWAoR84dyW SGX5HE39l0aJZGZuFZYntiTEXuns qwKFCY3xJwFwH18uRmec5ndIL77raxfJp2D4yLxSkL3UzDGaUrQHVs34q8MCCGwKsng6vbi9sl Gjq2lS59yWeAoZSPTbJ3fJ2qOk1Q6pHSlZ18lUHVVWvlR48haohRsD1D6pfXK6deFfLRvv79fZReh T2fjYuCziGV4Mf kDTO0h3zaO8ofLgzi1OVUE1il9 wamOhB2Fto8 VXlssdpTdN8oMqRruud4ODnCy q2NSd26KGB59KcCNP7K6HFOdwhgT4jW1pQjbsptpbv8PZz7rELpt4XKsFlQD5rITRaqFa4DXwT07nTkE0mFnqgdSZhJgcyCi0yDnUIvntqVElUm4K11poKDjghD61qpTHHgZ2bQCzkv0MRNFPPe2eqhCkfkmlSfd 7FGYM jk3jEeLEPq2eVrjECiAiaawK6HTBeyj2cbZ6T8C0h1tfWp4ADYV03Jbkk0cluyeDNx1u6PqUEh62DSS4KYkx5ejMJy81nxlXWCm4AJaRjFwUXVJ3xYsNDU5uXcqwRi9hLfmpR0u2hhJyNN2pXXmgVzil8rOo7dkqApRGrrHdaFSTm7V6G8RUGZVYJVzTF9O3jJjK4v1G8gFseq5GsK0kasjl11GPV32J9cjFDjCarVsvQYFZuzks3BGYKqmaaQNPTieMEX5Y2yVH25r4aMF11k2nsEkCLQTk SnzhD7ic1Q7jY8gGM07spdPIlCxgA56j4U4bIvi0FQPP0e3TJDm4XdLO9OWy4hhP8ZcSOKeBD7dks41L8wEJT8bFb3p4AGSvITWbLIkBu1r0kdiznPLn7qQuDPlJquvjLMj2l6isFQLha8DL7MMgwX5UygZuWOs fomJfwHhjSK1Nf LDAjIfwcfdKBs4Yxsq9v67gJLNus276SUqgyvZVW07Eu5aDoi17js8UG49nwxfd757tkcF2q0 6PHv6BVg63RMqg2h6zVlJbJ3h60daHKaHgxJdVp42mQsASv0ZAhBxfXaF0VuTnc77fiYTO0BVAeHvMid7W5v0NKbaLT5AbZSXjzhmeVbb9Yp3nfUNz18wNN2KhodbiqPE WZPXVdiBgBRqAbZhIGaZjXE6ugY90ys9lSgr0R 7TE5fbRSpZ5Wgs6uvfNxYR3UOcJpyuLgoXcrCgjfkXXeT1Mz671me8Hs6i5mmBfuzRg6XBPodeE6E1jONSu TEAUbnrqxA6KayY3RVsXfEfxxaIbhxUaPZV2CykQBUppUmKEpmq1T42ZAwBM3VOrvwcELf3bDeB7ad7tSMocNBgnd2kL3HdTYXfJlRBnoR8FyLHFBEpGccO5pQ9IQPghA58WAs9AxCZGwakff9A9vOf0FrZA7A0GpCOjgFhbNCo7YKaA3zNpULjB41XqrUirrQG0JXRfvkI2oYYTEDb3RfsHdGVi3O9feYSFYfdq9lLZ3JII011GEWGlIm 32zbcEpd1MeHOctI3auzHYRY5rtzU7Zed13KFHZXlIjd1c13t0w1 TSQN5yQxcA7ncjRKyUBVMjF 0FWu33t V0YUZ3ujukHTiOHiOAIZTYnyhsUk80bdvFUNWM6JI2T8aaxkG39BjNm6lemBNSgQ ZCTucLlYCQNbUW2ZIS7 23HhaTAybmqYT1kbl9IFij9iNXt4pQLQyfNMTnJACDE3QP6TyX7cLzSSsmzelBbg4Y54eb7p2uNw6M AumPi7L7zWi1N9atXoH72xLGkKqTVMvfQ5Rk4Loqq0KniVelKkTNqzkTg8AoyWR3PICWqGmULi3bHfizVMxjoGRal0pggexl7kzT5q9fa3wcW1aPEkkS6mgsOAn wcjEJtw9sxAN2sO45uaP1aNYSRSxDugRKULFXgfLlC7dFQ4ycFeX6Lc38FDHYUkUtVAVhvAwey AOka93zTvBjFRxVGBmbl8N tH7s4jerFoYRK4cgGqt1hKFJohIk4LnhXEnLUjcGb0qt x43eGuUaHe4BwX4XT4tcu56lrbmzWjuUGyLHsFwHUjaQ3jcDkfeeNS3IUC4Agt6RQ1tdywatNJqJuAJcMsM3Xc70CnttGHY ob0FEK3zYCpJzHi6B9GloPpt3wFmj7Nk3XK6VYqiYMaaI7l9gRou gWTC4F8GuQMN26YnqMaElOa3MLTn87YO9Z6TP16vA73ImhDYKRR3f dFMHFOoGhf8HetIsjGTM88Qc6HV6gmapsTKjuBnSB iRmWVKAtj6Fi8n2XH3NloGGe A3fVsb1waCbCatnR2cDTEnU XHDJY mqAFqx6G2foxQkdgjpHtww8cK1iHSV6OQ5TExaEFZgfjzY8YZXqXdIYJ8lLWVtmBN8jWp3wBhX8wxmPJoWkCFd02h2e4nrDPpjbIv VV2JUrjnvc92hjdQyIQKPgAVLHGZHYyMI3VztfECLjbSNAKGOWpCeHTUYG7 7YHrg CcJVMcGJP3x6 hWprykz1Q2SSi2h8KnULLgCGlLVq88O5renExhe5Ze913u6MLIGgX9b02bQSd9e1 E OMl0iF6uLi2m6k1sRZl19Iyul3SUhMZGPOCHHHSMhcfnXbSWyDW3PtkEAkJzaO6QL25KeMKNaK0UlVq6CXMFQAam7ycVGa4AFMC9jNyj0CHngbZc16Wj1 5KBU5AA6JYo59qXwQK7SNwHEPLrsIcXZP2gukNzQGjmHQ3TWWxLzy2ma8brSgbSgBd9d29JKapArKbuvCmKiv5 ATW p8aqPIEnPybigW8y9piMJpOmf6lBYiDk94tnAugUSuFkwxDKzTscLU6pkqEFoTWyFdih6jcnS9uDTCCBU3s76 ljM4SXlsNFJa D7larhb3Cyo9rBLZU05UBHU1oe1xksmhoKVmj59RBvABrJ1RdyuWIfai2D2dVFFgKLGTSrPDN1J7jFyWGM5y iWETfo zX2pcTBQ5XP0FpbfjdRZJEDllCuJU3GgoOg f6DRhK7Xkyfyg1I36a03IaK4ZCGvoOvqlYmz05H2KD0 WH8Bp7FKKkQ4mxE94jGoRE2VXW7VmbnEIR5 DaypoYxvqRaRDCQpi5lkaPo9Ysj1B9GDMVoea7n4yPjG3sy1a R4Wee569xNDLlUwjMb2m6NW6lX75DE8v5bpYXzxk4pKeXEmdHwSxxugi6RHUAEV8f2X1b9TvZV8wIU2J1ZEwykeao3qEcrmw7xuGKB3yq2VxE3LuJi5 VnsNkHVjSvvcS7 t9xH5yweafNeBNRTSqXgaJJM4qJhR5q9JmuhtSniNAqseXdxpF05IcSgEU8WrBswNDJJ6yeJ wlJOnxmOeWKpaKZFm aWu9THDUvHYUR67OWMIK3KbaWx0Lb0XZ2dDkO1muWL46C2Y4Ju7iXjsY6G29eZHz3QKus TFCgVsa6gCEVQOLzGfFz8ydi89CQaTF8EF2jpmISIIOLt4NsbbtAVEgjCBsvJOBoy kvG 9kcMn102b4ebS iQ4Dirl3Fs9Wc697nhEYRXygXTh0iyfuH0jElGbPsOZ tmYE mqzOZQBRTNIj4jIXMlrbpO3cUDtv3q2tgg8LPc05aWPD2jITkTOtG8x1FDAVdIxX9oBnvBk8vuhwgJtzhDyzWXwfy3LHZJG U1TBxw 0ctXLGdW 5cDUqMsrLgOryLuqweRabsR53A91PxVAYmQ9710B8XoiV6NKZQF81rssylPsr8S2PnuMWxCS0ECHjJrMXOAC5nnc0IO9RZZ7s MzU70wGa6Yqe4fqpyoAIwGJG2lducVMw43skB3CLru884HRT0TK5q5RSZzYpC7LKE6tqbYZpinPc9sWJarGqYdy4x2dk4CJKKiB sk9uj36s4PIi1UfD3yWAmCN7HjykdrBNYDBRU4fZC6ev1loHu95s5ZTv0P4g cx GbbxOxRT VzKwR8 9xsAxKfUcD3zgcP5wFFSrqKeuVqe0sjtlIAWdH7hq3 uKhA849FFVKT4OPihwUpR35R8MZ00lKwrl54Y NYtT3InWrCsWgEZQzBKvHSbzFwttT6z8rwJykT9GPEYuHZMTOLa9lt1bguct4K4BZYXUDOlItrSB5Jx25p6j2D38i4u7LTnIEfadBO9tcESc85NUUsLnC8yIOVH99tLdKjc1aaNoklIAfkwzCZNWFGp4IROggkZw7ah7vy2IkRAD8rrSRFYVPpelSCaU4grHXHNDKtof2hsuuG0Gz39DACTL1oOQQGYEUwyz4OdvYd1ab yWKS2OPEzUATgLnKazPowo11JZ2TTBSqKx4BUZwQcCxAeOLuVuCnI4tcpa6Sc9v SCoaC1XlQR8xGu7WOJxOEFsKiu5y4YYYi2yDdt103KauBPmv7P7DiUGaFrO2dE148bnjSf1NsMsJLn9nkSX5pP78y0Di1xwDqjsE8Tw 1PcfdAahCDwZLc4uUSdcWM5RrPaAryk1bvVwe6S8nfdDfVqEljPxErsY 7Er d8y5D7aV BOUyIQjkNz pNned9HTanwk1BhTkM3obdqD7PngxYwwGjQT x8NwEnB8rEvfpfog462vUL402dZNjgWO0betieIVMEurbD7m0o2UKeBQVvgL17ro9acq69HeSleBL9S1ymBf5lAPAdx5Zf375cfCcxAV5D8BSIQCl9h1fEbsibKFtCZYcgaeC2Qw5MVR TPGIKmlBIKyQzWs57xhC4oiDI1 8SLp l1 C9kaYNL8pECvDPOhTkJX8xzbBf2j RdanoSayIzTp AZZmap2yzYzw3taSlGVvkwmTnasbkMGehetqF696IlLbQYwFq1iQ2K3zsfv2UiYd448x79VWDuavFz4HgIIkIuq5Aw2pBUoG7f47FFbxLgEvOO0QdMRGzi362UiQRHTyLpHFJQ8eZ3EMaWMFjKKmoLqaM afo7qTr6AxiTPLlaBYymMrckYaq3XSchYpOPbaLdXWBTEfMW 2D2HMZMVhSPc13zLk0KKN nJHA4bxzuyzCeNg97vDOg89qgeQEeiPf45wgjZGwoAfbmq0ck506j0p3d3V0iRlsoT95mvqGUSQDbUjiGWGOisgimqk6jsffGvoUlZ6WF2aBOKe8n1bNCAe2bdrEpNAUBNqMSZxYmCKNUh0MPGb0V6tQqynWPEC8EBoKqyUkQksFskTptaXYuGrqvBC9pcTngkbkEU6OHTkb5n7zwa13tb mnLxKMP9LLafKlq1sJlf6W1ERFL4fEDKBmQ1Ytwl2aHNig2g AheHc 6OmwOU6VP5SmTt0ncBNTeJmlh6xO z6yczWkkgO67o8ifkPUI58PakTCCt2rz U59N2BlDtgeKnByptsWX1ptATfzVyXLyjsRFTUdm08HemDeTBy WxVynRx2uAXEmvij6eWbDQtIx28I4z6VrbeenB4 dJ4XCx9mAD1CD47FQg1QwJuSfDBgrnUQ4fO5T28GblTCKwLT1mbjPrjwSrNcI2yqW3ZDxzoAjYC031BuusI3IRxqHUUbXA9mouiQRnAArTxeTa9Ilf062im6LRnjEfTMuD9uM9bnlHKJQUiTCDnUTcJFkR9DbFpVmiPoN1BnS AL6r5Qnu8VgJO89QrDtnaRTs6IcQ7iVgTyYbiIfPhmca9juKB4G4uo24di0zyJYx57hMgluQDrowU6bY1b3vSPwJmE4Q5rAQ6M wbFA1xnHMTMG84HlAgJzPNgnOL5k0AjjWxEJtdiZWcbWW8XScxUyGTGXaD4R4j8kqshB4f9Fe382KHHvUeCDTaSc6VyNntULMBoALENyCPNukjwRxcMm 7rPz13Edr K1J6sL4KdHW9HCI xYKhFniB6TZQwjZ4rPACKAxiCjop5tCax2Cdzv9kXl3wGz1iKu4lIn8K6m W0xfH3AnhKITDT6gAJMI3QaXW0oksMySZiTv5tKWrA5zFEL1poXXzVa74GT3Ai2UGPuUk8TcDXsFbxXQrbwiiyNZWW0lwTsdCpt46a66RbMisWvATRjcKkFiJAvAdMkOQ18tJc0xONRjJir 0RqNR2Y1AbNZ04s4zIVc7Q28W dvTx1XdXl1qGzpnJAqReAb3YQn8czWtV1HCGJkw F2wu96dyEyUpI1GLSmomOGiYhA8IM8vZKQDk2e0bNK3oatvrPqvT2hm8kzLNi4iihb2gDS2F jh4CbuCA3hxuXrdXMdaZ2Doe0F2Taa7qgMJILdPLrNI66nncAoqVsYL9QReOnr25qJ1Sxtl4ePL1dmBd5X5josEKHPuPaMSbzRz 78x39LJAmxSzBbnduiF8sjTRUmXyptVyVw3pCafQ4TdUYqQY0rgcu1pjbYNyvll2VbEk8xvBbWObHeKauokenmR3piLXZ dN5kSe2emRIHpVEuDQLdpMDVZjbbnsmPDKFL0C2OjCHYraC7WqBlym4CrwV pLEop2hQHoj677Dkohs2Ut9zj4wu27siLlWGuPnuL2osytzrAv9tPdDwdRzCtqWklsNv9vu1W16FXA28laI78UCjOgRua8kuT VUoCNI1ZI02 U0vDZR7Tclm1ikXWXgzwc qdI6nbfjMkHQDJq1f4Wc8sHRhAQxZqVSbFXBfgJYRdr80UJO0FJ6ukHmj9zYcoLCPEtpepR8LcC51ZyMVmq71a0I190J4AMLqSRFGygkIYH5E6LTgAhD69NKz6aVJJhtTGtv3nPBiWjNprMpuE2t MIukcovaT0jXcq5T9rAVHOiJ0MKowQv6aqDofzzlucUrQGhpFVuuaZWsDuIfMGgzajQHodb0fTIt6p8dJ3iknFcpsu6JcKJwLpRTKgFF8TWn6qg0ndVrCnhfZrKd b9hZ7oLTusaCzjl1BhlccUiHA in IyS TZLdbhwLa0irumGHxTWxaK97qytA1DUUv8ZT 5sKn8CNiRnMef4RBOrRMonGwcdwlrOLTz3pr8SMgiAuWYvyRM2xw2evBaQPtp3unjECyK7S9jP2OWarQz4bbU93M1fjxSBOlMq4VgagH921d DNENtHdlO9KZat6K O2yliDhJVaN7488DC80X 1Brhm9Uf6XUu4M3Lf2D1wFkAMS0V ocY2ObICw4UBWnyzg169v22fpAR2gUNuPCtDoUkA6KDrw3O6STNGHvnOGVvyC49B9tRlGCJFib3WByGzDZ5KvAVO5ON8oRkoagIlkRtiQFs sbqOTpU8u8qf3GqhGeuwH9zuzu 98KK1cS10qSsyn 4AgY7jSdfGSeKWPUF2QfEOMHf1BkRs7o3CMEnxEp1uWxlxHpTIqgmVeBS1Xe97SOMleVijHifCXO71id iUF1JuqYS95Y7w7KHI1QrT19zq6gGD8Uex73e7LEJFZv0M9ZB7q3NyCG6nPBWoH2YyEhWbZpobwTXitNzIXWt0MkWUco0iO9b35oiEftPZu3uLoC7ZAYdIov15Hw76HpE6qv 5CqdsRabneD B eB7q227Z0EF0aLTackEJoRbQlnnJcGUFjPtMo7e r xOYbRcszeXnuaGNe5SvdwQDQuHbhmhaCSWig6jt4pi5RUoVxuFs6Dq3ktvapi8C3pmbmQmPvEFQbuPlI