āļ›āļĢāļ°āļāļēāļĻāļ‡āļēāļ™āļ™āļĩāđ‰āļŦāļĄāļ”āļ­āļēāļĒāļļāđāļĨāđ‰āļ§

Job Overview :

āļˆāļąāļ”āļ—āļģāļŠāļļāļ”āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ—āļĩāđˆāļŦāļĨāļēāļāļŦāļĨāļēāļĒ āđāļĨāļ°āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ”āđ‰āļ§āļĒāđ€āļ—āļ„āđ‚āļ™āđ‚āļĨāļĒāļĩāļ—āļĩāđˆāļĨāđ‰āļģāļŠāļĄāļąāļĒ āđ€āļŠāđˆāļ™ Machine Learning āđāļĨāļ° Data Science āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāļ§āļīāđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļ (Deep Insight) āļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ‡āļœāļĨāļ•āđˆāļ­āļžāļĪāļ•āļīāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āļ­āļ‡āļĨāļđāļāļ„āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļ—āļ”āļŠāļ­āļšāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡āđƒāļ™āļāļēāļĢāļ™āļģāđ„āļ›āđƒāļŠāđ‰āļ—āļģāļ™āļēāļĒ āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒ (Predictive) āļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļāļąāļšāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāđƒāļŦāđ‰āļāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ

Job Responsibilities :

  • āļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļšāļˆāļēāļāđāļŦāļĨāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ•āđˆāļēāļ‡āđ† āļ—āļąāđ‰āļ‡āļ āļēāļĒāđāļĨāļ°āļ āļēāļĒāļ™āļ­āļ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ­āļąāļĨāļāļ­āļĢāļīāļ—āļķāļĄāđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ•āđ‰āļ™āđāļšāļš
  • āļāļēāļĢāļĢāļ§āļšāļĢāļ§āļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ (Structured Data) āđāļĨāļ°āđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ (Unstructured Data) āļ›āļĢāļ°āđ€āļĄāļīāļ™āļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđāļĨāļ°āļ§āļąāļ•āļ–āļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļ‡āļ„āđŒāļ—āļēāļ‡āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆ
  • āļˆāļąāļ”āļĢāļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļšāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļīāļš āļ™āļģāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļĄāļēāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļ°āļ­āļēāļ” (Data Cleansing + Shaping + ETL) āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļˆāļąāļ”āđ€āļ•āļĢāļĩāļĒāļĄāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđāļšāļšāļˆāļģāļĨāļ­āļ‡
  • āļ—āļģāļāļēāļĢ Explore Data āļ”āđ‰āļ§āļĒ Data Visualization Tools
  • āļŦāļēāļ§āļīāļ˜āļĩāļāļēāļĢāļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ āđāļĨāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļ™āđˆāļēāđ€āļŠāļ·āđˆāļ­āļ–āļ·āļ­āļ‚āļ­āļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ”āļđāđāļ™āļ§āđ‚āļ™āđ‰āļĄāđāļĨāļ° Patterns
  • āđƒāļŠāđ‰ AI/ML āļāļēāļĢāļ—āļģāļ™āļēāļĒ āļ„āļēāļ”āļāļēāļĢāļ“āđŒ (Predictive) āđāļĨāļ°āļĢāļēāļĒāļ‡āļēāļ™āļœāļĨ
  • āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ (Web āļŦāļĢāļ·āļ­ Mobile) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data Analytics āļŦāļĢāļ·āļ­ AI Model Deployment

Qualifications :

  • āļ›āļĢāļīāļāļāļēāļ•āļĢāļĩ āļŠāļēāļ‚āļē āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļāļēāļĢāļ„āļ­āļĄāļžāļīāļ§āđ€āļ•āļ­āļĢāđŒ āļ§āļīāļĻāļ§āļāļĢāļĢāļĄāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļ„āļ“āļīāļ•āļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ āļŠāļ–āļīāļ•āļī āļŦāļĢāļ·āļ­āļŠāļēāļ‚āļēāļ­āļ·āđˆāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡
  • āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāđƒāļ™āļāļēāļĢāļ—āļģ Data Visualization
  • āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Cloud Platform
  • āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Python āđ€āļŠāđˆāļ™ Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib and PyTorch
  • āļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒ āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ Machine Learning āđ€āļŠāđˆāļ™ regression, classification, clustering and association
  • āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđƒāļ™āļŠāļ–āļīāļ•āļīāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨ
  • āļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāļ™āļģāđ€āļŠāļ™āļ­ āđ‚āļ”āļĒāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ™āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļ„āļīāļ”āļ—āļĩāđˆāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļĄāļēāļ—āļģāđƒāļŦāđ‰āđ€āļ›āđ‡āļ™āļĢāļđāļ›āđāļšāļšāļ—āļĩāđˆāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ‡āđˆāļēāļĒ
  • āļ™āļąāļāļŠāļ·āđˆāļ­āļŠāļēāļĢāļ—āļĩāđˆāļ”āļĩāļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļˆāļąāļ”āļāļēāļĢāļœāļđāđ‰āļĄāļĩāļŠāđˆāļ§āļ™āđ„āļ”āđ‰āļŠāđˆāļ§āļ™āđ€āļŠāļĩāļĒāđ„āļ”āđ‰
  • āļĄāļĩāļ—āļąāļāļĐāļ°āļāļēāļĢāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļē
  • āļŦāļēāļāļĄāļĩāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļžāļąāļ’āļ™āļēāđāļ­āļ›āļžāļĨāļīāđ€āļ„āļŠāļąāļ™ (Web āļŦāļĢāļ·āļ­ Mobile) āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļš Data Analytics āļŦāļĢāļ·āļ­ AI Model Deployment āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļžāļīāļˆāļēāļĢāļ“āļēāđ€āļ›āđ‡āļ™āļžāļīāđ€āļĻāļĐ
āļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ—āļĩāđˆāļˆāļģāđ€āļ›āđ‡āļ™
  • āđ„āļĄāđˆāļĢāļ°āļšāļļāļ›āļĢāļ°āļŠāļšāļāļēāļĢāļ“āđŒāļ‚āļąāđ‰āļ™āļ•āđˆāļģ
āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ•āļģāđāļŦāļ™āđˆāļ‡āļ‡āļēāļ™
  • āļĢāļ°āļ”āļąāļšāđ€āļˆāđ‰āļēāļŦāļ™āđ‰āļēāļ—āļĩāđˆ
  • āļĢāļ°āļ”āļąāļšāļŦāļąāļ§āļŦāļ™āđ‰āļēāļ‡āļēāļ™
āđ€āļ‡āļīāļ™āđ€āļ”āļ·āļ­āļ™
  • āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļ•āđˆāļ­āļĢāļ­āļ‡āđ„āļ”āđ‰
āļŠāļēāļĒāļ‡āļēāļ™
  • āļ‡āļēāļ™āļ§āļīāļˆāļąāļĒāđāļĨāļ°āļ§āļīāļ—āļĒāļēāļĻāļēāļŠāļ•āļĢāđŒ
  • āđ„āļ­āļ—āļĩ / āđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ›āļĢāđāļāļĢāļĄ
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‡āļēāļ™
  • āļ‡āļēāļ™āļ›āļĢāļ°āļˆāļģ

āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—

āļˆāļģāļ™āļ§āļ™āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™:1000-2000 āļ„āļ™
āļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļ›āļīāđ‚āļ•āļĢāđ€āļĨāļĩāļĒāļĄ / āđāļāđŠāļŠ
āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—:āļāļĢāļļāļ‡āđ€āļ—āļž
āđ€āļ§āđ‡āļšāđ„āļ‹āļ•āđŒ:career.bangchak.co.th
āļāđˆāļ­āļ•āļąāđ‰āļ‡āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ›āļĩ:1984
āļ„āļ°āđāļ™āļ™:4.5/5

āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāļģāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āđ€āļ›āđ‡āļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļŠāļąāđ‰āļ™āļ™āļģāļ‚āļ­āļ‡āđ„āļ—āļĒāļ—āļĩāđˆāļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļ āļēāļĒāđƒāļ•āđ‰āđāļ™āļ§āļ„āļīāļ”āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™ āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ§āļēāļĄāļĄāļļāđˆāļ‡āļĄāļąāđˆāļ™āđƒāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļšāļ—āļšāļēāļ—āļŠāļģāļ„āļąāļāđƒāļ™āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ›āļĢāļ°āđ€āļ—āļĻ āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ˜āļļāļĢāļāļīāļˆāļŦāļĨāļąāļāļ„āļĢāļ­āļšāļ„āļĨāļļāļĄāļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļāļēāļĢāļāļĨāļąāđˆāļ™āđāļĨāļ°āļˆāļģāļŦāļ™āđˆāļēāļĒāļ™āđ‰āļģāļĄāļąāļ™ āļžāļĨāļąāļ‡āļ‡āļēāļ™āļŦāļĄāļļāļ™āđ€āļ§āļĩāļĒāļ™ āļœāļĨāļīāļ•āļ āļąāļ“āļ‘āđŒāļŠāļĩāļ§āļ  ...

āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āļĢāđˆāļ§āļĄāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāđ€āļĢāļē:

āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļāđƒāļŦāđ‰āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāļ„āļąāļāļāļąāļš â€œāļšāļļāļ„āļĨāļēāļāļĢ” āđƒāļ™āļāļēāļ™āļ°āļžāļĨāļąāļ‡āļ‚āļąāļšāđ€āļ„āļĨāļ·āđˆāļ­āļ™āļŠāļģāļ„āļąāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ•āļīāļšāđ‚āļ•āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĒāļąāđˆāļ‡āļĒāļ·āļ™ āđ€āļĢāļēāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļŠāļ āļēāļžāđāļ§āļ”āļĨāđ‰āļ­āļĄāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļ›āļīāļ”āļāļ§āđ‰āļēāļ‡āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļāļēāļĢāļ„āļīāļ”āļ™āļ­āļāļāļĢāļ­āļš āļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄ āđāļĨāļ°āđ€āļ›āļīāļ”āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļŦāđ‰āļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđ„āļ”āđ‰āļĄāļĩāļšāļ—āļšāļēāļ—āđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļ›āļĨāļĩāđˆāļĒāļ™āđāļ›āļĨāļ‡āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢāđƒāļŦāđ‰āļ—āļąāļ™āļŠāļĄāļąāļĒ āđāļĨāļ°āļ•āļ­āļšāđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļ„āļ§āļēāļĄāļ•āđ‰āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ‚āļ­āļ‡āđ‚āļĨāļāļĒāļļāļ„āđƒāļŦāļĄāđˆ

āđ„āļĄāđˆāļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ— ...

āļ­āđˆāļēāļ™āļ•āđˆāļ­

āđ€āļ‚āļ•āļ—āļĩāđˆāļ•āļąāđ‰āļ‡āļ—āļĩāđˆāļ—āļģāļ‡āļēāļ™: āļžāļĢāļ°āđ‚āļ‚āļ™āļ‡
āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļāđˆ: āļŠāļģāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āđƒāļŦāļāđˆ āđ€āļĨāļ‚āļ—āļĩāđˆ 2098 āļ­āļēāļ„āļēāļĢāđ€āļ­āđ‡āļĄāļ—āļēāļ§āđ€āļ§āļ­āļĢāđŒ āļŠāļąāđ‰āļ™ 8
Display map

āļŠāļ§āļąāļŠāļ”āļīāļāļēāļĢ

  • āļāļ­āļ‡āļ—āļļāļ™āļšāļģāđ€āļŦāļ™āđ‡āļˆāļšāļģāļ™āļēāļ
  • āļāļēāļĢāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļĄāļ·āļ­āļ­āļēāļŠāļĩāļž
  • āļ—āļģāļ‡āļēāļ™ 5 āļ§āļąāļ™/āļŠāļąāļ›āļ”āļēāļŦāđŒ
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļŠāļąāļ‡āļ„āļĄ
  • āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄ
  • āđ‚āļ­āļāļēāļŠāđƒāļ™āļāļēāļĢāđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđāļĨāļ°āļžāļąāļ’āļ™āļē
  • āļ›āļĢāļ°āļāļąāļ™āļ—āļąāļ™āļ•āļāļĢāļĢāļĄ
  • āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āđāļšāļšāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™
  • āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļāļēāļĢāļŠāđˆāļ‡āđ€āļŠāļĢāļīāļĄāļ„āļļāļ“āļ āļēāļžāļŠāļĩāļ§āļīāļ•
  • āļŠāļąāđˆāļ§āđ‚āļĄāļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™
  • āļŠāļĄāļēāļŠāļīāļāļŸāļīāļ•āđ€āļ™āļŠ
  • āļˆāđˆāļēāļĒāļ„āđˆāļēāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļĨāđˆāļ§āļ‡āđ€āļ§āļĨāļē
  • āļ„āđˆāļēāđ€āļ”āļīāļ™āļ—āļēāļ‡
  • āđ‚āļ—āļĢāļĻāļąāļžāļ—āđŒāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—
āļ—āļĩāđˆ WorkVenture āđ€āļĢāļēāđƒāļŦāđ‰āļĄāļđāļĨāđ€āļŠāļīāļ‡āđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļšāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāđāļēāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āđ‚āļ”āļĒāļĄāļĩāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļ‚āđ‰āļ­āļ‡ āļ•āļąāđ‰āļ‡āđāļ•āđˆāļ āļēāļžāļšāļĢāļĢāļĒāļēāļāļēāļĻāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™ āļĢāļđāļ›āļ–āđˆāļēāļĒāļ‚āļ­āļ‡āļ—āļĩāļĄāļ‡āļēāļ™ āđ„āļ›āļˆāļ™āļ–āļķāļ‡āļĢāļĩāļ§āļīāļ§āđ€āļŠāļīāļ‡āļĨāļķāļāļ‚āļ­āļ‡āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™ āļ‹āļķāđˆāļ‡āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ—āļļāļāļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļšāļ™āļŦāļ™āđ‰āļēāļ‚āļ­āļ‡āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāđāļēāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āļĄāļĩāļžāļ™āļąāļāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ— āļšāļēāļ‡āļˆāļēāļ āļ„āļ­āļĢāđŒāļ›āļ­āđ€āļĢāļŠāļąāđˆāļ™ āļˆāđāļēāļāļąāļ” (āļĄāļŦāļēāļŠāļ™) āļŦāļĢāļ·āļ­āđ€āļ„āļĒāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ—āļĩāđˆāļ™āļąāđˆāļ™āļˆāļĢāļīāļ‡āđ† āđ€āļ›āđ‡āļ™āļ„āļ™āđƒāļŦāđ‰āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļˆāļĢāļīāļ‡āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ KencozyāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āļĄāļēāļĢāļĩāļ™āđ‚āļāļĨāļ”āđŒ āđ‚āļ›āļĢāļ”āļąāļāļŠāđŒāļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ āđ€āļ§āļīāļĨāļ”āđŒāđ‚āļāđ‰āļ­āļŠāļĄāļąāļ„āļĢāļ‡āļēāļ™ WV