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- source_sentence: Chef de file figuration
sentences:
- des données massives gérer une base de données numériques créer une documentation
technique relation clientrecueillir et analyser les besoins client identifier
les besoins en logiciel apporter une assistance technique aux équipes assurer
un rôle de support avant-vente développement commercialprésenter et valoriser
un produit ou un service répondre à un appel d'offre stratégie de développementpiloter
une activité concevoir et gérer un projet managementanimer, coordonner une équipe
allouer et organiser les ressources d'un projet selon les besoins et contraintes
conseil, transmissionconseiller une organisation, une structure accompagner l'appropriation
d'un outil
- • accès à l'emploi ce métier est accessible avec un diplôme de niveau cap à bac
(bac professionnel, brevet de compagnon,...) en sellerie, en confection de chaussures,
en maroquinerie,... compétences savoir-faire production, fabricationréaliser la
préparation de pièces par parage sélectionner les matières premières à mobiliser
réaliser les opérations de coupe de matériaux (positionnement de gabarit,...)
manuellement ou à l'aide d'une machine assembler (collage, couture) les pièces
de l'article (tige, soufflet) manuellement ou à
- ec responsable marketing définition définit et met en oeuvre la stratégie marketing
(tarifs, promotion, communication, gammes de produits, supports techniques,...)
pour l'ensemble des produits de l'entreprise. • peut diriger un service ou coordonner
l'activité d'une équipe. • accès à l'emploi ce métier est accessible à partir
d'un master (m1, master professionnel, diplôme d'école de commerce,...) dans un
secteur technique ou commercial, complété par une expérience professionnelle en
tant que chef de produit ou chef de groupe. la pratique d'une langue étrangère
- source_sentence: Rayonneur / Rayonneuse de roue
sentences:
- si coach en développement personnel transition démographique définition met en
place des actions de développement personnel, selon la méthode utilisée, afin
de favoriser le bien-être de la personne. • peut mettre en place des actions de
conseil, coaching. • peut diriger une entreprise. • accès à l'emploi ce métier
est accessible sans diplôme particulier. des formations spécifiques peuvent en
faciliter l'exercice. l'enseignement de ces pratiques ne donne pas systématiquement
lieu à des diplômes nationaux. ces diplômes, à eux seuls, ne donnent pas droit
à l'exercice d'une profession de santé. pour
- d'un produit opérer des choix techniques, esthétiques, économiques pour un produit
créer, élaborer et identifier des concepts innovants dessiner des avant-projets
(roughs, croquis) à partir du concept, des thèmes définis maîtriser la pensée
additive en plus de la pensée soustractive conception élaborer des processus et
des modes opératoires techniques production, fabricationsélectionner des matériaux
ou matières pour un projet réaliser les travaux de montage, d'assemblage intégrer
le jumeau numérique aux processus industriels prévention des risques
- routière peut en faciliter l'accès. les permis d, d1, d1e, de (précédemment d
et ed) pour la conduite de véhicules transport en commun de plus de 9 places complétés
par la formation initiale minimum obligatoire -fimo- option « voyageurs » sont
exigés. un renouvellement périodique de la fimo par la formation continue obligatoire
-fco- est exigé. une carte chronotachygraphe est obligatoire pour la conduite
de véhicules de transport de voyageurs de plus de 9 places. des permis ou habilita
- source_sentence: Ingénieur / Ingénieure d'études BTP en génie climatique et énergétique
sentences:
- apporter une assistance technique aux équipes développement commercial établir
un devis management animer, coordonner une équipe conseil, transmission transmettre
une technique, un savoir-faire organisationrespecter les règles de qualité, hygiène,
sécurité, santé et environnement (qhsse) alerter, demander un appui ou un arbitrage
adapter et optimiser sa pratique au contexte et aux risques professionnels (gestes,
postures, ergonomie) communication communiquer à l'oral en milieu professionnel
savoir-être professionnels travailler en équipe faire preuve d'autonomie faire
preuve de rigueur et de précision savoirs domaines d'expertise travaux
- gestion de l'exploitation agricole • bp responsable d'exploitation agricole (bp
rea) • bts techniques et services en matériels agricoles • but spécialité génie
biologique parcours agronomie • compétences savoir-faire production, fabricationpréparer
le matériel, les matériaux et les outillages monter et régler une installation,
une machine régler un équipement d'irrigation et d'arrosage adapter, ajuster un
article ou une production en fonction du besoin entretenir un arbre, une plantation
identifier une maladie, un parasite ou une carence sur un végétal,
- dans leurs démarches renseigner les clients sur les services de l'établissement
et offres touristiques réaliser des courses à la demande d'un client ou pour les
besoins de l'établissement développement commercial développer et fidéliser la
relation client stratégie de développementsuperviser le service de la bagagerie,
le stationnement des véhicules et organiser le transport des bagages management
organiser le travail d'une équipe gestion des ressources humaines recruter et
intégrer une personne conseil, transmission transmettre une technique, un savoir-faire
fiche emploi - juin 2024 maintenance, réparation surveiller un espace, un local,
un lieu
- source_sentence: Détective privé
sentences:
- sécurité, santé et environnement (qhsse) réaliser la mise en conformité de fonctionnement
(état de référence, sécurité, environnement,...) gestion des stockscontrôler l'état
des stocks définir des besoins en approvisionnement communication, multimédiamener
un entretien, une interview, une audition rédiger un cahier des charges, des spécifications
techniques recherche, innovationobserver des faits, des évènements, des comportements
procéder à des tests, expérimentations management valoriser et partager les bonnes
pratiques gestion des ressources humaines cartographier et classifier les emploi
- 'outils et matièresutilisation d''équipements de télésurveillance utilisation
d''outils connectés techniques professionnelles techniques pédagogiques 3 / 4
- fiche emploi - juin 2024 contextes de travail conditions de travail et risques
professionnelsau domicile d''un particulier déplacements professionnels en environnement
bruyant en environnement climatique difficile en extérieur en flux tendu en milieu
nucléaire port d''équipement de protection individuel (epi) : gants, chaussures,
casque, protections auditives port de tenue professionnelle ou d''uniforme position
pénible sans lumière naturelle station debout prolongée travail répétitif'
- juin 2024 compétences savoir-faire production, fabricationmettre en oeuvre les
processus et les modes opératoires techniques réaliser une intervention nécessitant
une habilitation monter et régler une installation, une machine appliquer un traitement,
un produit réaliser des opérations de traitement thermique fabriquer, façonner
des produits utiliser un outil, une machine, un équipement, une installation maintenance,
réparationentretenir un équipement, une machine, une installation contrôler la
conformité d'un équipement, d'une machine, d'une installation réaliser un diagnostic
technique réaliser la maintenance d'un équipement
- source_sentence: Responsable d'élevage en production ovine
sentences:
- 'de travail et risques professionnelsau domicile d''un particulier déplacements
professionnels port d''équipement de protection individuel (epi) : gants, chaussures,
casque, protections auditives horaires et durée du travailtravail en astreinte
travail le week-end publics spécifiques particuliers secteurs d''activité • bâtiment
et travaux publics (btp) 4 / 4 -'
- 'des fibres synthétiques caractéristiques des fils caractéristiques des textiles
maille 3 / 4 - fiche emploi - juin 2024 techniques professionnellescadrage horizontal
(positionnement tissu, tension...) cadrage vertical (positionnement tissu, tension...)
maniement de crochet techniques de nouage techniques de remaillage techniques
de tricotage à maille cueillie techniques de tricotage à maille jetée contextes
de travail conditions de travail et risques professionnelsmanipulation de produits
à risques port d''équipement de protection individuel (epi) : gants, chaussures,
casque, protections audi'
- de gestion immobilière estimer la valeur d'un bien, d'un produit droit, contentieux
et négociationappliquer un cadre juridique ou réglementaire réaliser le suivi
des décisions prises en assemblées de copropriété traiter des dossiers de contentieux
réaliser la gestion administrative des contrats management animer, coordonner
une équipe gestion des ressources humaines gérer les ressources humaines conseil,
transmission assurer une médiation constructionétablir l'état d'avancement de
travaux piloter la préparation de travaux planifier des travaux de rénovation
définir les besoins en rénovation du patrimoine immobilier
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---
# SentenceTransformer based on sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2
This is a [sentence-transformers](https://www.SBERT.net) model finetuned from [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2). It maps sentences & paragraphs to a 384-dimensional dense vector space and can be used for semantic textual similarity, semantic search, paraphrase mining, text classification, clustering, and more.
## Model Details
### Model Description
- **Model Type:** Sentence Transformer
- **Base model:** [sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2](https://huggingface.co/sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2) <!-- at revision bf3bf13ab40c3157080a7ab344c831b9ad18b5eb -->
- **Maximum Sequence Length:** 128 tokens
- **Output Dimensionality:** 384 tokens
- **Similarity Function:** Cosine Similarity
<!-- - **Training Dataset:** Unknown -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->
### Model Sources
- **Documentation:** [Sentence Transformers Documentation](https://sbert.net)
- **Repository:** [Sentence Transformers on GitHub](https://github.com/UKPLab/sentence-transformers)
- **Hugging Face:** [Sentence Transformers on Hugging Face](https://huggingface.co/models?library=sentence-transformers)
### Full Model Architecture
```
SentenceTransformer(
(0): Transformer({'max_seq_length': 128, 'do_lower_case': False}) with Transformer model: BertModel
(1): Pooling({'word_embedding_dimension': 384, 'pooling_mode_cls_token': False, 'pooling_mode_mean_tokens': True, 'pooling_mode_max_tokens': False, 'pooling_mode_mean_sqrt_len_tokens': False, 'pooling_mode_weightedmean_tokens': False, 'pooling_mode_lasttoken': False, 'include_prompt': True})
)
```
## Usage
### Direct Usage (Sentence Transformers)
First install the Sentence Transformers library:
```bash
pip install -U sentence-transformers
```
Then you can load this model and run inference.
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# Download from the 🤗 Hub
model = SentenceTransformer("training_job_matching_sentence-transformers-paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2-2024-09-03_13-14-25")
# Run inference
sentences = [
"Responsable d'élevage en production ovine",
"de gestion immobilière estimer la valeur d'un bien, d'un produit droit, contentieux et négociationappliquer un cadre juridique ou réglementaire réaliser le suivi des décisions prises en assemblées de copropriété traiter des dossiers de contentieux réaliser la gestion administrative des contrats management animer, coordonner une équipe gestion des ressources humaines gérer les ressources humaines conseil, transmission assurer une médiation constructionétablir l'état d'avancement de travaux piloter la préparation de travaux planifier des travaux de rénovation définir les besoins en rénovation du patrimoine immobilier",
"de travail et risques professionnelsau domicile d'un particulier déplacements professionnels port d'équipement de protection individuel (epi) : gants, chaussures, casque, protections auditives horaires et durée du travailtravail en astreinte travail le week-end publics spécifiques particuliers secteurs d'activité • bâtiment et travaux publics (btp) 4 / 4 -",
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)
# [3, 384]
# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)
# [3, 3]
```
<!--
### Direct Usage (Transformers)
<details><summary>Click to see the direct usage in Transformers</summary>
</details>
-->
<!--
### Downstream Usage (Sentence Transformers)
You can finetune this model on your own dataset.
<details><summary>Click to expand</summary>
</details>
-->
<!--
### Out-of-Scope Use
*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->
## Evaluation
### Metrics
#### Binary Classification
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.9819 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.6798 |
| cosine_f1 | 0.9734 |
| cosine_f1_threshold | 0.6782 |
| cosine_precision | 0.9712 |
| cosine_recall | 0.9756 |
| cosine_ap | 0.9778 |
| dot_accuracy | 0.9799 |
| dot_accuracy_threshold | 169.4876 |
| dot_f1 | 0.9706 |
| dot_f1_threshold | 169.4876 |
| dot_precision | 0.9627 |
| dot_recall | 0.9786 |
| dot_ap | 0.9774 |
| manhattan_accuracy | 0.9756 |
| manhattan_accuracy_threshold | 160.5027 |
| manhattan_f1 | 0.9638 |
| manhattan_f1_threshold | 165.2382 |
| manhattan_precision | 0.9673 |
| manhattan_recall | 0.9603 |
| manhattan_ap | 0.9782 |
| euclidean_accuracy | 0.9827 |
| euclidean_accuracy_threshold | 12.7983 |
| euclidean_f1 | 0.9745 |
| euclidean_f1_threshold | 12.8575 |
| euclidean_precision | 0.9733 |
| euclidean_recall | 0.9756 |
| euclidean_ap | 0.9783 |
| max_accuracy | 0.9827 |
| max_accuracy_threshold | 169.4876 |
| max_f1 | 0.9745 |
| max_f1_threshold | 169.4876 |
| max_precision | 0.9733 |
| max_recall | 0.9786 |
| **max_ap** | **0.9783** |
#### Binary Classification
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:----------|
| cosine_accuracy | 0.8349 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.9927 |
| cosine_f1 | 0.5193 |
| cosine_f1_threshold | 0.7801 |
| cosine_precision | 0.4292 |
| cosine_recall | 0.6573 |
| cosine_ap | 0.5436 |
| dot_accuracy | 0.8377 |
| dot_accuracy_threshold | 247.4402 |
| dot_f1 | 0.5101 |
| dot_f1_threshold | 180.7264 |
| dot_precision | 0.3992 |
| dot_recall | 0.7063 |
| dot_ap | 0.5302 |
| manhattan_accuracy | 0.8363 |
| manhattan_accuracy_threshold | 24.4719 |
| manhattan_f1 | 0.5027 |
| manhattan_f1_threshold | 122.6577 |
| manhattan_precision | 0.4097 |
| manhattan_recall | 0.6503 |
| manhattan_ap | 0.5317 |
| euclidean_accuracy | 0.8363 |
| euclidean_accuracy_threshold | 1.9895 |
| euclidean_f1 | 0.5251 |
| euclidean_f1_threshold | 10.4537 |
| euclidean_precision | 0.4372 |
| euclidean_recall | 0.6573 |
| euclidean_ap | 0.544 |
| max_accuracy | 0.8377 |
| max_accuracy_threshold | 247.4402 |
| max_f1 | 0.5251 |
| max_f1_threshold | 180.7264 |
| max_precision | 0.4372 |
| max_recall | 0.7063 |
| **max_ap** | **0.544** |
#### Binary Classification
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.91 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.8936 |
| cosine_f1 | 0.7556 |
| cosine_f1_threshold | 0.7639 |
| cosine_precision | 0.8031 |
| cosine_recall | 0.7133 |
| cosine_ap | 0.7999 |
| dot_accuracy | 0.9127 |
| dot_accuracy_threshold | 227.503 |
| dot_f1 | 0.7576 |
| dot_f1_threshold | 227.503 |
| dot_precision | 0.8264 |
| dot_recall | 0.6993 |
| dot_ap | 0.7881 |
| manhattan_accuracy | 0.9113 |
| manhattan_accuracy_threshold | 109.2699 |
| manhattan_f1 | 0.7556 |
| manhattan_f1_threshold | 121.613 |
| manhattan_precision | 0.8031 |
| manhattan_recall | 0.7133 |
| manhattan_ap | 0.7969 |
| euclidean_accuracy | 0.91 |
| euclidean_accuracy_threshold | 7.6809 |
| euclidean_f1 | 0.7556 |
| euclidean_f1_threshold | 11.5803 |
| euclidean_precision | 0.8031 |
| euclidean_recall | 0.7133 |
| euclidean_ap | 0.8007 |
| max_accuracy | 0.9127 |
| max_accuracy_threshold | 227.503 |
| max_f1 | 0.7576 |
| max_f1_threshold | 227.503 |
| max_precision | 0.8264 |
| max_recall | 0.7133 |
| **max_ap** | **0.8007** |
#### Binary Classification
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.8809 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.7636 |
| cosine_f1 | 0.7021 |
| cosine_f1_threshold | 0.553 |
| cosine_precision | 0.6819 |
| cosine_recall | 0.7236 |
| cosine_ap | 0.7361 |
| dot_accuracy | 0.8787 |
| dot_accuracy_threshold | 217.5387 |
| dot_f1 | 0.7004 |
| dot_f1_threshold | 164.1041 |
| dot_precision | 0.7004 |
| dot_recall | 0.7004 |
| dot_ap | 0.7299 |
| manhattan_accuracy | 0.8782 |
| manhattan_accuracy_threshold | 146.0133 |
| manhattan_f1 | 0.7016 |
| manhattan_f1_threshold | 180.2034 |
| manhattan_precision | 0.6847 |
| manhattan_recall | 0.7194 |
| manhattan_ap | 0.7262 |
| euclidean_accuracy | 0.8804 |
| euclidean_accuracy_threshold | 13.7647 |
| euclidean_f1 | 0.7046 |
| euclidean_f1_threshold | 15.2429 |
| euclidean_precision | 0.7046 |
| euclidean_recall | 0.7046 |
| euclidean_ap | 0.7391 |
| max_accuracy | 0.8809 |
| max_accuracy_threshold | 217.5387 |
| max_f1 | 0.7046 |
| max_f1_threshold | 180.2034 |
| max_precision | 0.7046 |
| max_recall | 0.7236 |
| **max_ap** | **0.7391** |
#### Binary Classification
* Evaluated with [<code>BinaryClassificationEvaluator</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/evaluation.html#sentence_transformers.evaluation.BinaryClassificationEvaluator)
| Metric | Value |
|:-----------------------------|:-----------|
| cosine_accuracy | 0.9316 |
| cosine_accuracy_threshold | 0.63 |
| cosine_f1 | 0.8316 |
| cosine_f1_threshold | 0.5285 |
| cosine_precision | 0.7843 |
| cosine_recall | 0.885 |
| cosine_ap | 0.8867 |
| dot_accuracy | 0.9293 |
| dot_accuracy_threshold | 199.23 |
| dot_f1 | 0.8274 |
| dot_f1_threshold | 165.8962 |
| dot_precision | 0.7892 |
| dot_recall | 0.8695 |
| dot_ap | 0.8867 |
| manhattan_accuracy | 0.9289 |
| manhattan_accuracy_threshold | 176.4425 |
| manhattan_f1 | 0.821 |
| manhattan_f1_threshold | 176.4425 |
| manhattan_precision | 0.8303 |
| manhattan_recall | 0.8119 |
| manhattan_ap | 0.8726 |
| euclidean_accuracy | 0.932 |
| euclidean_accuracy_threshold | 14.7442 |
| euclidean_f1 | 0.8337 |
| euclidean_f1_threshold | 16.6326 |
| euclidean_precision | 0.7952 |
| euclidean_recall | 0.8761 |
| euclidean_ap | 0.8886 |
| max_accuracy | 0.932 |
| max_accuracy_threshold | 199.23 |
| max_f1 | 0.8337 |
| max_f1_threshold | 176.4425 |
| max_precision | 0.8303 |
| max_recall | 0.885 |
| **max_ap** | **0.8886** |
<!--
## Bias, Risks and Limitations
*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->
<!--
### Recommendations
*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->
## Training Details
### Training Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 42,735 training samples
* Columns: <code>name</code>, <code>fiche</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | name | fiche | label |
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 9.44 tokens</li><li>max: 44 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 4 tokens</li><li>mean: 107.63 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~78.20%</li><li>1: ~21.80%</li></ul> |
* Samples:
| name | fiche | label |
|:---------------------------------------------|:-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>Front End Angular Developer</code> | <code>communication WCF is used. The layer concept enables the reduction of dependencies (dependency injection) of the different tasks (separation of concerns). The entities are exchanged with the database via object-relational mapping (ORM) and processed using the CRUD methods. Through the consistent use of the MVVM pattern, we avoid code-behind. The user interface of the application is realized using the PRISM framework as a "Composite Application UI".Main tasks Software developerIn cooperation with a team located in Germany and respecting the software development guidelines and customers</code> | <code>0</code> |
| <code>SCM : Administrateur des ventes</code> | <code>CHEF DE PROJET CONFIRME MAÎTRISANT ANGULAR 4.SON RÔLE SERA L'ENCADREMENT D'UNE EQUIPE ET LA GESTION TOTALE DU DÉVELOPPEMENT D'UNE APPLICATION MOBILE ANDROID.ESPRIT D'ÉQUIPE OBLIGATOIRE.</code> | <code>0</code> |
| <code>Talent Acquisition Junior</code> | <code>Pilotage et suivi de toutes les activités du call center (commandes clients et interactions bénéficiaires de la carte).Assurer le calcul et le suivi des Kpi’s du call center.Veiller à la conformité des process et des procédures pour le call center.Contrôle de la prise en charge et la saisie des demandes et réclamations.Pilotage et suivi des projets de la direction clientèle.Assurer toutes demandes ou actions émanant de la Direction Clientèle.Assurer le maintien d’une bonne qualité de service.Augmenter la satisfaction</code> | <code>0</code> |
* Loss: [<code>SoftmaxLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#softmaxloss)
### Evaluation Dataset
#### Unnamed Dataset
* Size: 2,250 evaluation samples
* Columns: <code>name</code>, <code>fiche</code>, and <code>label</code>
* Approximate statistics based on the first 1000 samples:
| | name | fiche | label |
|:--------|:---------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|
| type | string | string | int |
| details | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 9.31 tokens</li><li>max: 36 tokens</li></ul> | <ul><li>min: 3 tokens</li><li>mean: 109.04 tokens</li><li>max: 128 tokens</li></ul> | <ul><li>0: ~80.30%</li><li>1: ~19.70%</li></ul> |
* Samples:
| name | fiche | label |
|:---------------------------------------------------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|:---------------|
| <code>1way com</code> | <code>Nous somme a la recherche de Profils en Telco avec connaissance en Produit! 😃Vous avez une connaissances dans la télécommunication? Emission ou réception (orange, sfr, boygues, free..)Vous voulez travailler dans un environnement stable, accueillant et sans pression?Vous êtes passionnés? Postulez maintenant et profitez d'un salaire motivant et pleins d'avantages:- Salaire 1100 a 1300 (selon le profil)- Primes et challenges- Tickets repas- Transport assuré- Samedi dimanche off- Titularisation- Convention</code> | <code>1</code> |
| <code>Senior Front end Web Developer</code> | <code>As part of our growth in Tunis, we are looking to hire a Sénior Front-End Web Developer, who is passionate by Web Development and would like to have a career in an international company, in the Private Banking sector, within an exciting work environment.You will take part, throughout the software development life cycle (SDLC), to the requirement analysis, development and the support of different applications for private banks.You will perform AngularJS frontend development.You will integrate a highly motivated development team working on providing solutions for the private banking sector in which you will integrate the existing global</code> | <code>1</code> |
| <code>DÉVELOPPEUR FULLSTACK RUBY ET ANGULAR</code> | <code>professionnel et d'évolution de carrière.- Projets stimulants et variés.- Esprit d'équipe et culture d'entreprise positive.- Salaire compétitif et avantages sociaux attractifs.Rejoignez MCOM et contribuez à révolutionner le commerce mobile avec nous!</code> | <code>0</code> |
* Loss: [<code>SoftmaxLoss</code>](https://sbert.net/docs/package_reference/sentence_transformer/losses.html#softmaxloss)
### Training Hyperparameters
#### Non-Default Hyperparameters
- `eval_strategy`: steps
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `num_train_epochs`: 5
- `warmup_ratio`: 0.1
- `bf16`: True
#### All Hyperparameters
<details><summary>Click to expand</summary>
- `overwrite_output_dir`: False
- `do_predict`: False
- `eval_strategy`: steps
- `prediction_loss_only`: True
- `per_device_train_batch_size`: 64
- `per_device_eval_batch_size`: 32
- `per_gpu_train_batch_size`: None
- `per_gpu_eval_batch_size`: None
- `gradient_accumulation_steps`: 1
- `eval_accumulation_steps`: None
- `learning_rate`: 5e-05
- `weight_decay`: 0.0
- `adam_beta1`: 0.9
- `adam_beta2`: 0.999
- `adam_epsilon`: 1e-08
- `max_grad_norm`: 1.0
- `num_train_epochs`: 5
- `max_steps`: -1
- `lr_scheduler_type`: linear
- `lr_scheduler_kwargs`: {}
- `warmup_ratio`: 0.1
- `warmup_steps`: 0
- `log_level`: passive
- `log_level_replica`: warning
- `log_on_each_node`: True
- `logging_nan_inf_filter`: True
- `save_safetensors`: True
- `save_on_each_node`: False
- `save_only_model`: False
- `restore_callback_states_from_checkpoint`: False
- `no_cuda`: False
- `use_cpu`: False
- `use_mps_device`: False
- `seed`: 42
- `data_seed`: None
- `jit_mode_eval`: False
- `use_ipex`: False
- `bf16`: True
- `fp16`: False
- `fp16_opt_level`: O1
- `half_precision_backend`: auto
- `bf16_full_eval`: False
- `fp16_full_eval`: False
- `tf32`: None
- `local_rank`: 0
- `ddp_backend`: None
- `tpu_num_cores`: None
- `tpu_metrics_debug`: False
- `debug`: []
- `dataloader_drop_last`: False
- `dataloader_num_workers`: 0
- `dataloader_prefetch_factor`: None
- `past_index`: -1
- `disable_tqdm`: False
- `remove_unused_columns`: True
- `label_names`: None
- `load_best_model_at_end`: False
- `ignore_data_skip`: False
- `fsdp`: []
- `fsdp_min_num_params`: 0
- `fsdp_config`: {'min_num_params': 0, 'xla': False, 'xla_fsdp_v2': False, 'xla_fsdp_grad_ckpt': False}
- `fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap`: None
- `accelerator_config`: {'split_batches': False, 'dispatch_batches': None, 'even_batches': True, 'use_seedable_sampler': True, 'non_blocking': False, 'gradient_accumulation_kwargs': None}
- `deepspeed`: None
- `label_smoothing_factor`: 0.0
- `optim`: adamw_torch
- `optim_args`: None
- `adafactor`: False
- `group_by_length`: False
- `length_column_name`: length
- `ddp_find_unused_parameters`: None
- `ddp_bucket_cap_mb`: None
- `ddp_broadcast_buffers`: False
- `dataloader_pin_memory`: True
- `dataloader_persistent_workers`: False
- `skip_memory_metrics`: True
- `use_legacy_prediction_loop`: False
- `push_to_hub`: False
- `resume_from_checkpoint`: None
- `hub_model_id`: None
- `hub_strategy`: every_save
- `hub_private_repo`: False
- `hub_always_push`: False
- `gradient_checkpointing`: False
- `gradient_checkpointing_kwargs`: None
- `include_inputs_for_metrics`: False
- `eval_do_concat_batches`: True
- `fp16_backend`: auto
- `push_to_hub_model_id`: None
- `push_to_hub_organization`: None
- `mp_parameters`:
- `auto_find_batch_size`: False
- `full_determinism`: False
- `torchdynamo`: None
- `ray_scope`: last
- `ddp_timeout`: 1800
- `torch_compile`: False
- `torch_compile_backend`: None
- `torch_compile_mode`: None
- `dispatch_batches`: None
- `split_batches`: None
- `include_tokens_per_second`: False
- `include_num_input_tokens_seen`: False
- `neftune_noise_alpha`: None
- `optim_target_modules`: None
- `batch_eval_metrics`: False
- `eval_on_start`: False
- `batch_sampler`: batch_sampler
- `multi_dataset_batch_sampler`: proportional
</details>
### Training Logs
<details><summary>Click to expand</summary>
| Epoch | Step | Training Loss | loss | max_ap |
|:------:|:-----:|:-------------:|:------:|:------:|
| 0 | 0 | - | - | 0.6610 |
| 0.0673 | 300 | 0.638 | - | - |
| 0.1346 | 600 | 0.5642 | - | - |
| 0.2020 | 900 | 0.4942 | - | - |
| 0.2244 | 1000 | - | 0.4283 | 0.7756 |
| 0.2693 | 1200 | 0.4323 | - | - |
| 0.3366 | 1500 | 0.3986 | - | - |
| 0.4039 | 1800 | 0.3798 | - | - |
| 0.4488 | 2000 | - | 0.3481 | 0.8517 |
| 0.4713 | 2100 | 0.3532 | - | - |
| 0.5386 | 2400 | 0.3407 | - | - |
| 0.6059 | 2700 | 0.323 | - | - |
| 0.6732 | 3000 | 0.3022 | 0.2953 | 0.8899 |
| 0.7406 | 3300 | 0.2945 | - | - |
| 0.8079 | 3600 | 0.2864 | - | - |
| 0.8752 | 3900 | 0.2656 | - | - |
| 0.8977 | 4000 | - | 0.2434 | 0.9199 |
| 0.9425 | 4200 | 0.2581 | - | - |
| 1.0099 | 4500 | 0.2486 | - | - |
| 1.0772 | 4800 | 0.2282 | - | - |
| 1.1221 | 5000 | - | 0.2160 | 0.9248 |
| 1.1445 | 5100 | 0.2191 | - | - |
| 1.2118 | 5400 | 0.2113 | - | - |
| 1.2792 | 5700 | 0.2111 | - | - |
| 1.3465 | 6000 | 0.2011 | 0.1882 | 0.9339 |
| 1.4138 | 6300 | 0.1894 | - | - |
| 1.4811 | 6600 | 0.1814 | - | - |
| 1.5485 | 6900 | 0.1772 | - | - |
| 1.5709 | 7000 | - | 0.1697 | 0.9409 |
| 1.6158 | 7200 | 0.1731 | - | - |
| 1.6831 | 7500 | 0.1707 | - | - |
| 1.7504 | 7800 | 0.163 | - | - |
| 1.7953 | 8000 | - | 0.1497 | 0.9411 |
| 1.8178 | 8100 | 0.1576 | - | - |
| 1.8851 | 8400 | 0.1518 | - | - |
| 1.9524 | 8700 | 0.1447 | - | - |
| 2.0197 | 9000 | 0.142 | 0.1355 | 0.9483 |
| 2.0871 | 9300 | 0.1277 | - | - |
| 2.1544 | 9600 | 0.1278 | - | - |
| 2.2217 | 9900 | 0.1243 | - | - |
| 2.2442 | 10000 | - | 0.1225 | 0.9526 |
| 2.2890 | 10200 | 0.1228 | - | - |
| 2.3564 | 10500 | 0.1214 | - | - |
| 2.4237 | 10800 | 0.1173 | - | - |
| 2.4686 | 11000 | - | 0.1082 | 0.9606 |
| 2.4910 | 11100 | 0.1154 | - | - |
| 2.5583 | 11400 | 0.1098 | - | - |
| 2.6257 | 11700 | 0.1074 | - | - |
| 2.6930 | 12000 | 0.105 | 0.1005 | 0.9656 |
| 2.7603 | 12300 | 0.1042 | - | - |
| 2.8276 | 12600 | 0.0998 | - | - |
| 2.8950 | 12900 | 0.0967 | - | - |
| 2.9174 | 13000 | - | 0.0911 | 0.9645 |
| 2.9623 | 13200 | 0.0977 | - | - |
| 3.0296 | 13500 | 0.0896 | - | - |
| 3.0969 | 13800 | 0.0854 | - | - |
| 3.1418 | 14000 | - | 0.0843 | 0.9686 |
| 3.1643 | 14100 | 0.0848 | - | - |
| 3.2316 | 14400 | 0.0841 | - | - |
| 3.2989 | 14700 | 0.082 | - | - |
| 3.3662 | 15000 | 0.0815 | 0.0790 | 0.9711 |
| 3.4336 | 15300 | 0.0812 | - | - |
| 3.5009 | 15600 | 0.0799 | - | - |
| 3.5682 | 15900 | 0.0753 | - | - |
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</details>
### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- Sentence Transformers: 3.0.1
- Transformers: 4.42.4
- PyTorch: 2.3.1+cu121
- Accelerate: 0.32.1
- Datasets: 2.21.0
- Tokenizers: 0.19.1
## Citation
### BibTeX
#### Sentence Transformers and SoftmaxLoss
```bibtex
@inproceedings{reimers-2019-sentence-bert,
title = "Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks",
author = "Reimers, Nils and Gurevych, Iryna",
booktitle = "Proceedings of the 2019 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing",
month = "11",
year = "2019",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://arxiv.org/abs/1908.10084",
}
```
<!--
## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->
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*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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