Поиск одн: ‎App Store: Одноклассники: Социальная сеть

Поиск потерянных наушников AirPods — Служба поддержки Apple (RU)

Используйте Локатор, чтобы отобразить наушники AirPods, AirPods Pro или AirPods Max на карте и воспроизвести звук, который поможет их найти.

Сведения о Локаторе

Локатор является единственным способом отслеживания и поиска потерянного устройства. Ни одна другая служба Apple не поможет вам найти, отследить или пометить местоположение устройства.

Чтобы найти наушники AirPods, вам нужно настроить Локатор на устройстве iPhone, iPad или iPod touch, которое используется вместе с наушниками AirPods. Прежде чем пытаться искать наушники AirPods, необходимо обновить устройство до последней версии iOS или iPadOS либо macOS.

Искать наушники AirPods можно также на веб-сайте iCloud.com. Для некоторых моделей наушников AirPods процесс на веб-сайте может отличаться, а некоторые функции могут быть недоступны.

Если вы не включили Локатор до потери наушников AirPods, вы не сможете найти их с помощью Локатора.

Узнайте, как настроить приложение «Локатор»

Отображение наушников AirPods на карте

Если вы потеряли наушники AirPods, вы можете попробовать найти их с помощью приложения «Локатор» на iPhone, iPad, iPod touch или компьютере Mac, на котором выполнен вход с тем же идентификатором Apple ID. Для наушников AirPods Pro (2-го поколения) можно также отобразить на карте зарядный футляр, даже если наушники AirPods находятся не в нем.

Отображение наушников AirPods в приложении «Локатор»

1. Откройте приложение «Локатор».
2. Откройте вкладку «Устройства».
3. Выберите наушники AirPods. Под каждым устройством будет указано его местоположение или отображено сообщение «Геопозиция не найдена».

Если не удается отобразить наушники AirPods на карте

Включение Сети Локатора

Если включить Сеть Локатора, местоположение наушников AirPods (3-го поколения), AirPods Pro, AirPods Pro (2-го поколения) или AirPods Max может отображаться даже в тех случаях, когда iPhone, iPad или iPod touch не подключен к сети Wi-Fi или сотовой сети.

1. На iPhone, iPad или iPod touch откройте приложение «Настройки».
2. Выберите свое имя, затем выберите «Локатор».
3. Нажмите «Найти [устройство]», затем включите функцию «Найти [устройство]».
4. Включите параметр «Сеть Локатора».
   

Воспроизведение звука на наушниках AirPods

Если наушники AirPods находятся рядом с любым из ваших устройств Apple и подключены к Bluetooth, вы можете воспроизвести звук, чтобы упростить поиск. Для наушников AirPods Pro (2-го поколения) можно также воспроизвести звук при поиске зарядного футляра.

1. Откройте приложение «Локатор».
2. Откройте вкладку «Устройства».
3. Выберите наушники AirPods из списка.
4. Нажмите «Воспроизвести звук», чтобы воспроизвести звук, который постепенно становится громче.
   

Прежде чем воспроизводить звук, убедитесь, что наушники AirPods не вставлены в уши или не надеты на голову.

Получение уведомления, если вы забудете свои наушники AirPods

Если у вас iPhone 12 или более поздней модели, вы можете настроить уведомления об удалении, чтобы вы не забыли наушники AirPods (3-го поколения), AirPods Pro, AirPods Pro (2-го поколения) или AirPods Max в неизвестном месте.

1. Откройте приложение «Локатор».
2. Перейдите на вкладку «Устройства» и выберите наушники AirPods.
3. В разделе «Уведомления» нажмите «Уведомлять, когда забыто».
4. Включите параметр «Уведомлять, когда забыто».
   

Включение режима пропажи для AirPods

При включении режима пропажи для наушников AirPods (3-го поколения), AirPods Pro, AirPods Pro (2-го поколения) или AirPods Max можно отправить сообщение со своим номером телефона или адресом электронной почты. Если кто-то найдет ваши наушники AirPods, сообщение появится на его iPhone.

Включение режима пропажи:

1. На iPhone, iPad или iPod touch откройте приложение «Локатор».
2. Перейдите на вкладку «Устройства» и выберите наушники AirPods.
3. Прокрутите экран до пункта «Отметить как пропавшее» и выберите «Активировать».
4. Следуйте инструкциям на экране, чтобы отобразить контактную информацию для утерянных наушников AirPods.
   
5. Нажмите «Активировать».

Если наушники AirPods не на связи

Если наушники AirPods находятся вне зоны действия или нуждаются в зарядке, для них может отображаться последнее известное местоположение, сообщение «Геопозиция не найдена» или «Офлайн».

Вы не можете воспроизвести звук, чтобы найти их, но вы сможете проложить маршрут до места, где они были подключены в последний раз. Если они снова выйдут в режим онлайн, вы получите уведомление на iPhone, iPad, iPod touch или компьютере Mac.

Замена утерянного наушника AirPods или зарядного футляра

Дата публикации: 18 октября 2022 г.

Поиск в глубину, поиск в ширину, алгоритмы Дейкстры и А* — это один и тот же алгоритм / Хабр

Антон Тмур

Наставник курса «Алгоритмы и структуры данных»

В алгоритмических задачах на графах мы часто используем четыре известных алгоритма. Два из них — это алгоритмы обхода графа: Поиск в ширину и Поиск в глубину. Ещё два, A* и алгоритм Дейкстры, используются для нахождения оптимального пути внутри графа от одного узла до другого.

Я покажу, что все эти четыре алгоритма — это по сути один и тот же алгоритм. И вся разница между ними — только в разных структурах данных, используемых для хранения непосещённых узлов графа.

Задачка для примера

Сначала рассмотрим задачу поиска пути в небольшом простом графе:

Задача поиска пути в графе

Двигаясь от узла к узлу, мы хотим найти путь от start до target.

Самое очевидное, что мы можем сделать, — это использовать один из известных алгоритмов обхода графа: поиск в глубину или в ширину. Опишем типовой алгоритм поиска пути между двумя узлами в общем виде.

Тот самый один алгоритм

Мы начинаем с узла start и можем двигаться по рёбрам графа от узла к узлу. На каждой итерации алгоритма у нас есть некоторый узел, который мы называем текущим, и именно на нём сосредоточено наше внимание. Мы исследуем его соседей, то есть узлы, к которым потенциально можем перейти на следующей итерации. 

Помимо текущего узла нам нужно где-то хранить ещё не посещённые узлы, куда можно перейти на следующей итерации. Это узлы, которые мы уже встречали как соседей, но не рассматривали в качестве текущего. Хранить такие узлы будем в специальном хранилище, которое назовём nodes_storage.

Для текущего узла всегда проверяем, является ли он целевым. Если да, значит мы прибыли: путь от start до target найден, и алгоритм поиска может быть прерван. В противном случае мы должны рассмотреть узлы, соседние с текущим, и добавить их в хранилище nodes_storage.

Чтобы не запутаться и не ходить по одним и тем же узлам несколько раз, мы будем раскрашивать узлы графа следующим образом:

• белый —  мы ещё не посещали и даже не встречали этот узел;

• серый —  мы встречали этот узел в качестве соседа и уже добавили его в nodes_storage, но ещё не посещали его;

• чёрный  —  этот узел посещён и больше не нуждается в анализе.

Изначально все узлы белые. Если мы встречаем узел как соседа, мы окрашиваем его в серый. И только когда мы посетили узел, обработали всех его соседей, и он больше не нужен — красим его в чёрный цвет.

Псевдокод алгоритма

Важно отдельно рассмотреть случай, если сосед текущего узла имеет цвет, отличный от белого; то есть мы встречаем этот узел уже не в первый раз. Это означает, что мы уже приходили в узел по другому пути, и теперь нужно решить, какой из путей нам подходит больше. Поскольку зачастую мы хотим найти кратчайший путь, то конфликт решается просто: нужно выбрать путь с кратчайшим расстоянием до этого узла от start.

Переходим к коду

Когда мы описали алгоритм в общих чертах, пришло время погрузиться в код — напишем этот алгоритм на языке Python.

Пока мы не будем прямо указывать структуру данных для хранения непосещённых узлов, назвав её AbstractNodeStorageClass. Нам нужно только знать, что этот класс содержит три метода: insert  —  для добавления узла в хранилище, get_first  —  для извлечения одного элемента из хранилища и is_empty  — для проверки, не опустело ли хранилище.

Получается вот такой код:

def find_path(
        graph: Graph,
        start_node: int,
        target_node: int,
        nodes_storage_structure_name: AbstractNodeStorageClass,
    ) -> bool:
    """
        Универсальный алгоритм обхода графа в поисках пути между 
        начальным (start) и целевым (target) узлами, используя 
        структуру графа и вспомогательную структуру nodes_storage.
        Возвращает True, если путь найден.
    """
    # красим все узлы в белый
    color = ['white'] * graph.number_of_nodes()  
    # в начале поиска расстояние до всех узлов кроме начального равны ∞
    dist = [float('Inf')] * graph.number_of_nodes()
    dist[start_node] = 0
    # положим start_node внутрь nodes_storage
    nodes_storage.insert(start_node)
    # цикл пока внутри nodes_storage есть узлы
    while not nodes_storage.is_empty():
        current_node = nodes_storage.get_first()
        if current_node == target_node:
            # конец поиска, целевой узел найден, а значит и путь до него
            return True
        # возьмём всех соседей текущего узла
        neighbours = list(graph.
   adj[current_node])
        for node_to_go in neighbours:
            # если этот узел встречается впервые
            if color[node_to_go] == 'white':
                # красим его в серый
                color[node_to_go] = 'grey'   
                # обновляем расстояние от стартового узла
                dist[node_to_go] = dist[current_node] + \
                  graph.get_edge_data(node_to_go, current_node)['weight']
                
                # добавляем узел в nodes_storage
                nodes_storage.insert(node_to_go)  
            else:
                # иначе нам нужно решить конфликт дублирования (два пути 
                # к одному узлу). Выбираем из двух путей более короткий.
                weight_from_current_node = graph.get_edge_data(node_to_go, current_node)['weight']
                if dist[current_node] + weight_from_current_node < dist[node_to_go]:
                    dist[node_to_go] = dist[current_node] + weight_from_current_node
        # красим текущий узел в чёрный, он нам больше не интересен
        color[current_node] = 'black'
    return False

Вот и всё! Это единственный алгоритм, который нам понадобится. Подставляя разные структуры данных в качестве хранилища, мы получим разные классические алгоритмы поиска пути в графе.

Поиск в глубину

Если мы используем стек в качестве хранилища непосещённых узлов, то описанный выше алгоритм превращается в Поиск в глубину.

Давайте проверим. Возьмём класс, который реализует хранение непосещённых узлов по принципу стека. То есть метод get_first возвращает элемент, добавленный последним:

Код стека

class Stack(AbstractNodeStorageClass):
    """
        Стек работает по принципу LIFO - первым возвращается 
        последний добавленный элемент.
    """
    def __init__(self):
        self.nodes = []
    def get_first(self):
        return self.nodes.pop()
    def insert(self, node_number):
        self.nodes.append(node_number)
    def is_empty(self):
        return len(self.nodes) == 0

Результат использования этого класса показан ниже. На каждой итерации мы копаем как можно глубже в поисках целевого узла.

Поиск пути с помощью поиска в глубину.

Чтобы поиграть в этой анимации с кнопками управления, жми сюда.

Поиск в ширину

Чтобы выполнить Поиск в ширину, нужно вместо стека использовать очередь:

Код очереди

class Queue(AbstractNodeStorageClass):
    """
        Очередь работает по принципу FIFO - первым возвращается 
        элемент, добавленный раньше всех.
    """
    def __init__(self):
        self.nodes = []
    def get_first(self):
        return self.nodes.pop(0)
    def insert(self, node_number):
        self.nodes.append(node_number)
    def empty(self):
        return len(self.nodes) == 0

Единственная разница со стеком заключается в том, что первый элемент берётся с помощью функции pop(0) вместо того, чтобы брать последний элемент с помощью pop(). Результат работы алгоритма с такой структурой показан ниже.

Поиск пути с помощью поиска в ширину

Чтобы поиграть в этой анимации с кнопками управления, жми сюда.

Теперь мы проходим по всем узлам, расположенным на одной горизонтали, т. е. перебираем узлы как можно шире. Также обратите внимание, как зелёный узел target проходит через очередь от входа до выхода.

Алгоритм Дейкстры

Изначально алгоритм Дейкстры был разработан для нахождения кратчайшего пути к заданному узлу (и одновременно ко всем остальным), начиная с начального узла start. Мы можем применить его к нашей задаче поиска пути между двумя узлами.

Но перед этим, чтобы сделать задачу интереснее, укажем для каждого ребра графа его длину:

Граф тот же, но теперь его рёбра имеют разную длину.

Это означает, что  расстояние между узлами 0 и 1 в три раза больше, чем расстояние между узлами 0 и 2.

Теперь запишем структуру данных хранения узлов для алгоритма Дейкстры. В алгоритме Дейкстры мы каждый раз выбираем непосещённый узел с наименьшим расстоянием до начального узла, поэтому будем использовать очередь с приоритетом.

Основное отличие этой очереди от обычной состоит в том, что в методе get_first мы выбираем узел с наименьшим расстоянием от начального узла. В Python есть уже готовая реализация очереди с приоритетом внутри встроенной библиотеки heapq:

Код очереди с приоритетом

class DijkstraQueue(AbstractNodeStorageClass):
    """
        Очередь с приоритетом. Внутри метода get_first() выбирается
        узел с минимальным расстоянием distance от начального узла.
    """
    def __init__(self, distances):
        self.nodes = []
        self.distances = distances
    def get_first(self):
        closest_node_distance, closest_node = heappop(self.nodes)
        return closest_node
    def insert(self, element):
        heappush(self.nodes, (self.distances[element], element))
    def is_empty(self):
        return len(self.nodes) == 0

Результат алгоритма на такой структуре данных выглядит следующим образом:

Поиск кратчайшего пути с помощью алгоритма Дейкстры.

Чтобы поиграть в этой анимации с кнопками управления, жми сюда.

Интересно, что в трёх случаях мы получили три разных пути, хотя и действовали в рамках одного графа и с помощью одного алгоритма. Изменялась только структура данных.

Усложним задачу до лабиринта

Прежде чем идти дальше, давайте усложним задачу и заменим простой граф лабиринтом. Начальный и конечный узлы — соответственно вход и выход из лабиринта, а остальная часть доступного пространства заполнена узлами графа. Наша цель — найти путь от входа к выходу через граф.

Сразу посмотрим, как решает эту задачу алгоритм Дейкстры. Не меняем ни алгоритм, ни структуру данных из предыдущего пункта — только граф.

Поиск пути в лабиринте с помощью алгоритма Дейкстры.

Чтобы поиграть в этой анимации с кнопками управления, жми сюда.

Мы видим, как алгоритм последовательно перебирает узлы. При этом каждый следующий узел выбирается по принципу приоритетной очереди — как ближайший к начальному узлу start.

Используя этот подход, алгоритм перебирает почти все узлы в лабиринте. Но интуитивно кажется, что мы можем добраться до финиша быстрее, если будем целиться в сторону конечного узла target. Именно такие рассуждения привели к созданию алгоритма A*.

Алгоритм А*

Алгоритм А* учитывает как расстояние до начального узла, так и примерную оценку расстояния до целевого узла. Эта приблизительная оценка эвристически рассчитывается как евклидово расстояние от выбранного узла до целевого. Единственное изменение, которое нам нужно сделать, — это вычисление приоритета узла в очереди приоритетов. Вот код:

Код очереди с приоритетом (А*)

class AStarQueue(AbstractNodeStorageClass):
    """
        Очередь с приоритетом для алгоритма А*.
        В методе get_first() выбирается узел, для которого минимальна 
        сумма расстояния до начального узла и оценки расстояния
        (оценивается евклидова норма) до конечного узла.
    """
    def __init__(self, graph, distances, goal_node):
        self.nodes = []
        self.graph = graph
        self.x_goal, self.y_goal = graph.nodes[goal_node]['position']
        self.distances = distances
    def calc_heuristic(self, node):
        x_node, y_node = self. graph.nodes[node]['position']
        estimated_distance_to_goal = sqrt(
            (x_node - self.x_goal) ** 2 +
            (y_node - self.y_goal) ** 2
        )
        return estimated_distance_to_goal
    def get_first(self):
        optimal_node_value, optimal_node = heappop(self.nodes)
        return optimal_node
    def insert(self, element):
        heappush(self.nodes,
                 (self.distances[element] + 
                  self.calc_heuristic(element), element)
                 )
    def is_empty(self):
        return len(self.nodes) == 0

Здесь мы видим дополнительный метод calc_heuristic(), оценивающий расстояние до целевого узла. Теперь отдадим структуру данных алгоритму и получим следующий результат:

Чтобы поиграть в этой анимации с кнопками управления, жми сюда.

Обратите внимание, что благодаря использованию эвристики алгоритм A* быстрее находит правильный ответ — всего за 80 шагов вместо 203.

Вместо заключения

В случае с поиском пути в графе можно применять четыре разных классических алгоритма, которые на самом деле один — разница только в структуре данных. Наглядно это показано в таблице:

Иногда нам кажется, что алгоритмы и структуры данных — это два разных раздела computer science, но на практике они очень тесно связаны, и описанное выше — яркое тому подтверждение. На курсе «Алгоритмы и структуры данных» в Яндекс Практикуме мы стараемся не только научить людей писать эффективные алгоритмы, но и показать эту важную связь.

Если вам понравилась статья, вы можете посмотреть полный туториал и поиграться с кодом в google colab, либо посмотреть весь код на github.

отзывов — Search One Inc.

Мой опыт работы с Search One был лучшим, о чем я когда-либо мог мечтать. Билл — рекрутер, который работает не только с добротой, но и с опытом. Он был внимателен и заботлив в своем подходе. Он нашел позицию, которая соответствовала моему опыту и личности, и оказывал поддержку на протяжении всего процесса. Он работал со мной, чтобы хорошо решить проблему, четко продумать процесс, и был достаточно любезен, чтобы следить за тем, чтобы убедиться, что все идет своим чередом. Он помог мне обрести уверенность в процессе. Мне казалось, что мне помогает друг. Я работал со многими рекрутерами на протяжении многих лет. Я никогда не получал личного внимания и опыта, которые дал мне Билл. Я даже поделился со своей семьей, каким выдающимся рекрутером он был! Я благодарю его от всего сердца за помощь мне, как он. Я никогда не забуду его нежный и в то же время опытный совет. — Susana Knoop CRRN

Работать с Биллом было прекрасным опытом. Он очень восприимчив к нашим потребностям и срокам, с которыми мы должны работать. Отличная коммуникация и своевременность, даже когда я не мог вернуться к нему так быстро, как мне бы хотелось, он никогда не останавливался, пока наши потребности не были удовлетворены. —Эллен М.

Билл искренне заботится о своих клиентах и ​​людях, которым помогает. —Брианна Б.

Имея возможность много раз работать с Search One и Биллом Педри за последние 22 года, я могу без сомнений сказать, что они делают все возможное, чтобы добиться успеха. Оперативность важна для меня в работе с любым хозяйствующим субъектом, и это «огромный плюс» для Search One. Известно, что Билл ежедневно работает часами как на западном, так и на восточном побережьях. Их платежное подразделение является исключительным, чеки отправляются по почте сразу после получения, когда они говорят, что чек находится по почте, вы можете быть уверены, что «это по почте». Я без колебаний рекомендую Search One всем, кто серьезно относится к поиску своей следующей карьерной возможности, любому другому рекрутеру, который в любом случае ищет партнера, или любому агентству, которое ищет рекрутера с полным спектром услуг, чтобы найти лучших профессионалов для своего бизнеса. Знающий, заслуживающий доверия, надежный, и хорошее чувство юмора. Компания и команда, на которую можно положиться. Со мной можно связаться напрямую для получения дополнительной информации, — Пол П.

SearchOne был просто великолепен, когда дело дошло до того, что мне предложили работодателя! Когда я говорю, что они сделали все возможное, это ничего не сказать!! Они никогда не были недоступны и работали круглосуточно, чтобы обеспечить наилучшее размещение для моих нужд, а также для нужд компаний! Я уже порекомендовал SearchOne многим друзьям! — Лорен С.

Search One просто потрясающий! Я работаю с Биллом и его командой уже несколько лет. Билл всегда держал свое слово и производил качественный продукт, сэкономив мне много часов времени на подбор персонала. Его профессионализм высоко ценится. Кстати, время отклика у них просто поразительное. — Чип C.

Я связан с Search One более 25 лет. За это время я обнаружил, что они очень профессиональны, очень быстро реагируют на мои просьбы, готовы работать со мной в различных поисках работы и всегда очень своевременно реагируют. Я был связан в основном с Биллом Педри и очень рекомендую его любой компании, которая ищет компетентных кандидатов для заполнения своих вакансий. — W. Barclay

Билл Педри из Search One — настоящий профессионал, которому можно ДОВЕРЯТЬ усердно работать для вас, независимо от того, являетесь ли вы клиентом или кандидатом. Он очень трудолюбивый человек, который выкладывается на 110% и придерживается строгого кодекса ЭТИКИ в рекрутинговом бизнесе. Его знание рекрутинга в сфере здравоохранения не имеет себе равных в бизнесе. Он искренне заботится как о своих кандидатах, так и о компаниях-клиентах, и именно это сделало его таким успешным. Он действительно один на миллион, и я горжусь тем, что называю его своим коллегой и наставником вот уже 24 года. Вы получите СЕРВИС A+ с Биллом! Я очень рекомендую его! — K Wiethorn

Билл профессионал своего дела, быстро реагирует и помогает с надежными и сильными кандидатами. Я очень рекомендую его и Search One для любых потребностей в подборе персонала в сфере здравоохранения. — Samantha J.

SearchOne поддерживает наши усилия по набору персонала в течение последних 4 лет. Я всегда находил услуги своевременными, профессиональными и приводил к сильным кандидатам для удовлетворения наших растущих потребностей в терапии. SearchOne — это наш первый призыв к привлечению внешних сотрудников. — Джо В.

Я работаю с Биллом Педри более 6 лет. За это время я своими глазами увидел, какой замечательной компанией он руководит. Я был только счастлив. Билл и его команда делают первоклассную работу. Никто не знает рынок здравоохранения лучше, чем он. С ним легко работать, он делает все честно и добросовестно. Я не могу рекомендовать его достаточно высоко!!!— Эд Дж.

Мне нравится работать с Биллом, потому что он непревзойденный профессионал — он устанавливает стандарты с первого дня, от первого контакта до окончательного размещения. — Элен П.

Мы работаем с Search One более 10 лет, и это был отличный опыт! Они помогли нам набрать и удержать персонал в различных условиях (администрация/руководство, реабилитация, уход и уход за больными). Я бы порекомендовал их любому поставщику медицинских услуг!— Эд С.

Search One — это круто! Владелец занимается бизнесом более 35 лет!!! Очень профессионально и со знанием дела. Я бы порекомендовал Search One всем, кто хочет нанять сотрудников. — Джейми Б.

SearchOne

SearchOne

Мы не поисковая компания.
Мы поисковая компания.

• Подход
• Услуги

SearchOne имеет более чем двадцатилетний опыт сотрудничества с хедж-фондами, частными инвестиционными компаниями и семейными офисами.

Мы используем наши существующие отношения с кандидатами, чтобы найти наиболее квалифицированных специалистов для наших клиентов.

Наши специалисты по подбору персонала занимаются поиском оптимальных талантов для вашей команды, а не просто размещением.

Approach

С 1998 года компания SearchOne Advisors помогает ведущим компаниям в сфере альтернативных активов находить таланты, необходимые им для достижения успеха.

Мы строим карьеру

Благодаря отношениям, которые мы строим, мы получаем представление о карьере, которую наши кандидаты представляют для себя. Наши рекрутеры тесно сотрудничают с ними, чтобы определить идеальный путь для достижения их целей.

Мы стремимся найти среду, в которой наши кандидаты преуспеют. Наша цель — построить прочную карьеру.

Мы строим отношения

Обладая более чем 100-летним опытом работы, наша команда построила продуманные отношения с десятками тысяч кандидатов. Наблюдая за развитием их навыков и ростом карьеры, мы узнаем их мотивы и интересы.

Зная наших кандидатов помимо их резюме, наши рекрутеры могут найти для них подходящие возможности. Мы считаем, что взаимная совместимость является наилучшим вариантом.

Мы создаем Команды

Мы не ограничиваемся размещением. Наша команда нацелена на поиск кандидатов, которые будут добиваться успеха долгие годы. Мы отвечаем за создание команд для некоторых ведущих компаний отрасли.

SearchOne находит таланты, которые вам нужны сегодня, чтобы создать команду, которая вам нужна завтра.

Мы строим партнерские отношения

Мы твердо верим, что ключом к успешному поиску является сотрудничество. Благодаря этому сотрудничеству мы строим партнерские отношения, которые позволяют нашим знающим рекрутерам понимать нюансы и индивидуальные потребности поиска.

Мы гордимся успехом нашего клиента.

Services

За последние два десятилетия компания SearchOne успешно провела широкий спектр поисковых работ. Наша команда обладает опытом в различных стратегиях, уровнях опыта и географических регионах.

Public Markets

SearchOne нанял специалистов по инвестициям всех уровней, от аналитиков до портфельных менеджеров. Мы работаем по широкому кругу задач на публичных рынках, в том числе:

• Длинные/короткие акции
• Только длинные акции
• Кредит
• События и особые ситуации
• Global Macro

Частные рынки

У нас есть кандидаты в управляющие директора от pre-MBA. SearchOne представляет возможности для различных стратегий частного рынка, включая:

• Выкуп
• Инвестиционный капитал
• Венчурный капитал
• Частный долг
• Вторичные компании

Семейные офисы

Компания SearchOne наняла многочисленных специалистов по инвестициям на должности как прямых, так и косвенных инвесторов в односемейных и многосемейных офисах.

Места размещения кандидатов

Мы разместили кандидатов в более чем сорока городах Северной Америки, Азии, Европы и Южной Америки.

Майкл Гармиса


Основатель и президент

Scott Chapin

Robert Jermain

Maddie Koterba

Jim MacLeod

Lane Merlo

Matthew Moore

Nicole Orlando

Theresa Petrucci

Meridith Пайпер

Майкл Рикарделли

Джейсон Снайдер

Тинсли Ульрих

Аманда Вайс

Контактное лицо

212.286.2400
[email protected]
561 7th Ave, 18th Floor
New York, NY 10018

Майкл Гармиса — основатель и президент SearchOne Advisors. В 1998 году Майкл основал одну из первых поисковых фирм, специализирующихся исключительно на альтернативных активах. На протяжении десятилетий он создал фирму по подбору персонала и консультационные услуги, которые реализуют проекты от младшего до старшего уровня для ведущих хедж-фондов, фондов только для длинных сделок, фирм венчурного капитала, частных инвестиционных компаний и семейных офисов.

Интуитивное распознавание образов Майкла и его глубокое понимание рынка в сочетании с его добросовестностью, усердием, стремлением к прозрачности и проницательной способностью выявлять таланты привели SearchOne к достижению высокого в отрасли уровня успеха в размещении исключительных кандидатов. В результате Майкл считается доверенным советником некоторых ведущих мировых компаний, занимающихся альтернативными активами.

Руководство Майкла в SearchOne способствует предпринимательскому, но в то же время тесному сотрудничеству подходу к оказанию помощи ведущим компаниям, занимающимся альтернативными активами, с целевым размещением и созданием команды. Для каждого поиска он использует коллективный опыт всей своей команды, используя изобретательность SearchOne, а также свои собственные прочные отношения, чтобы находить талантливых кандидатов в известных компаниях для достижения устойчивых и впечатляющих результатов. Майкл глубоко заботится о долгосрочном успехе своих клиентов и часто инвестирует вместе с ними.

Майкл окончил Университет Индианы и в настоящее время живет на Лонг-Айленде с женой и тремя детьми. Ему нравится проводить время со своей семьей, играть в гольф и смотреть игру Chicago Bears.

[email protected]

Скотт Чапин начал свою карьеру в качестве аналитика инвестиционно-банковских услуг в финансовой группе с использованием заемных средств в Bank of America. С момента прихода в SearchOne в 2019 году Скотт сосредоточился на подборе персонала до получения степени MBA для частных инвестиционных компаний, хедж-фондов и семейных офисов. Ему нравится работать в тесном контакте с кандидатами и помогать им выстраивать свою карьеру на долгосрочную перспективу.

Скотт вырос на Манхэттене, посещая городскую университетскую среднюю школу. Он окончил Дартмутский колледж со степенью в области государственного управления и живет в Нью-Йорке.

[email protected]

Боб Джермейн провел свою карьеру в инвестиционных компаниях и компаниях по управлению активами, включая Lazard Freres, Alex Brown и Soros Fund Management. Совсем недавно он помог запустить Compass Point Research & Trading с целью предложить инвесторам глубокие исследования.

После тридцати лет работы в сфере инвестиций Боб присоединился к SearchOne в качестве управляющего директора, где он занимается вопросами поиска членов совета директоров и развития бизнеса.

Боб окончил колледжи Хобарта и Уильяма Смита. Заядлый игрок в гольф и отец пятерых детей живет в Коннектикуте.

[email protected]

Мэдди Котерба — помощник по административным вопросам в SearchOne, присоединившаяся к команде в 2019 году. Она получила степень бакалавра наук. получила степень бакалавра управления бизнесом в Стоктонском университете в 2017 году. Уроженка Нью-Джерси и гордая веганка, когда она не работает, ее можно найти на кухне, в спортзале или с семьей.

[email protected]

Джим Маклауд — управляющий директор, присоединившийся к SearchOne в 2001 году. С тех пор он работал над всеми аспектами бизнеса, направляя кандидатов на получение степени магистра делового администрирования через кандидатов старшего уровня. Его способность распознавать таланты делает его бесценным для клиентов SearchOne.

Джим смотрит в будущее. Познакомившись с тысячами кандидатов младшего уровня в начале их карьеры, он наблюдал, как первые участники сектора альтернативных активов растут и превращаются в лидеров. Он глубоко убежден, что любой бизнес, предоставляющий финансовые услуги, хорош настолько, насколько хороши его сотрудники, и поэтому стремится подбирать кандидатов в фирмах, где они могут процветать годами и даже десятилетиями.

Джим изучал экономику в Колледже Святого Креста, где был членом мужской университетской команды по лакроссу. В настоящее время он живет на Лонг-Айленде с женой и четырьмя сыновьями. Ему нравится смотреть, как его мальчики играют в футбол, и он заядлый игрок в гольф.

[email protected]

Лейн Мерло начала свою карьеру в качестве аналитика инвестиционно-банковских услуг в группе заемного финансирования в SunTrust Robinson Humphrey в Атланте. Она переехала в Нью-Йорк, чтобы присоединиться к SearchOne, соблазненная корпоративной и продуманной культурой фирмы. Уроженец Шарлотты, Северная Каролина, специализируется на рекрутинге на уровне pre-MBA и среднего уровня.

Лейн с отличием окончил Университет Вашингтона и Ли со специализацией в области бухгалтерского учета и делового администрирования, а также второстепенной степенью в области математики. Она живет в Нью-Йорке.

[email protected]

Мэтью Мур — управляющий директор SearchOne. Он присоединился к фирме после того, как начал свою карьеру в качестве аналитика инвестиционно-банковских услуг в компании Robert W. Baird. Во время своего пребывания в SearchOne Мэтью сосредоточился на заполнении должностей уровня pre-MBA и среднего уровня в сфере альтернативных активов.

Уроженец Вирджинии стремится помогать кандидатам принимать взвешенные решения. Он часто является голосом разума в отрасли, которая может быть загромождена дезинформацией и ложными обещаниями, и поддерживает прочные отношения с теми, кого он назначил спустя годы после их первоначального найма.

Мэтью с отличием окончил Хэмпден-Сиднейский колледж, где он играл в футбол и бегал по пересеченной местности, а затем получил степень магистра коммерции в Университете Вирджинии. Он любит готовить и болеет за «Манчестер Юнайтед». Он живет в Нью-Йорке.

[email protected]

Николь Орландо работает с командой, готовящейся к получению степени MBA, помогая как в исследованиях, так и в административных задачах. До прихода в SearchOne она три года занимала административную должность в компании по медиапланированию.

Николь окончила Marist College в 2015 году по специальности «Коммуникации и связи с общественностью». В свободное время она любит бегать и каждый день проводить на пляже.

[email protected]

Тереза ​​Петруччи присоединилась к SearchOne в 2013 году и отвечает за ежедневный надзор за бизнес-операциями фирмы, от переписки с клиентами и кандидатами до управления базами данных. Она также является координатором по подбору персонала для всех внутренних оценочных совещаний. До прихода в SearchOne Тереза ​​семь лет работала в индустрии моды.

Родом из Нью-Ханаана, штат Коннектикут, Тереза ​​училась в Университете Уайденера, где изучала английский язык. Когда она не следит за тем, чтобы SearchOne работала гладко, она любит путешествовать, проводить время со своей семьей и работать волонтером в местных приютах для животных.

Тереза@search2.com

Меридит Пайпер присоединилась к SearchOne в 2021 году в качестве руководителя исследовательского отдела фирмы. Она обладает почти 15-летним опытом работы в сфере финансовых услуг. Меридит начала свою карьеру в группе по исследованию рынков капитала в Thomson Financial. Она получила степень бакалавра. по экономике Университета Тафтса.

Родившаяся в Вашингтоне, округ Колумбия, выросшая в Лос-Анджелесе, Токио и Сан-Паулу, Меридит называла Бруклин своим домом в течение последних 21 года. Когда она не занята в SearchOne, она любит путешествовать, заниматься боксом, обедать и посещать художественные музеи. Меридит считает себя настоящей «бруклинкой» с женой и двумя кошками, Софи и Альбусом.

[email protected]

Майкл Риккарделли присоединился к SearchOne в апреле 2022 года в составе административной службы и исследовательской группы. Прежде чем переключиться на финансы, последние 11 лет он посвятил сфере медицинских услуг. Родом из Нового Ханаана, Коннектикут, но с годами перебравшись на восточное побережье в сторону более теплой погоды, Майкл провел 4 года в Балтиморе, прежде чем сделать последний переезд в южную Флориду, где он в настоящее время проживает со своей женой и собакой Рэйвен. Вы можете найти его на пляже или на лодке по выходным.

[email protected]

Джейсон Снайдер начал свою карьеру в области анализа акций в Morgan Stanley. В 2004 году он переключился на консультирование по поиску руководителей. Он присоединился к SearchOne в 2019 году в качестве управляющего директора.

Джейсон в основном занимается только длинными акциями и хедж-фондами, нанимая специалистов по инвестициям среднего и высшего звена. Любую фирму он рассматривает как мозаику, а кандидатов, которых он размещает, — как неотъемлемую часть более широкой картины. Таким образом, его подход детальный и детализированный, но целостный и продуманный.

Джейсон учился в Висконсинском университете в Мэдисоне, где изучал деловое администрирование. Он живет в Нью-Йорке с женой и двумя детьми.

[email protected]

Тинсли Ульрих начала свою карьеру в качестве аналитика инвестиционно-банковских услуг в группе здравоохранения в Deutsche Bank. Она присоединилась к SearchOne, чтобы сосредоточиться на подборе персонала для хедж-фондов, прямых инвестиций и семейных офисов на уровне, предшествующем MBA.

Тинсли получила степень бакалавра. Она получила степень бакалавра делового администрирования со специализацией по испанскому языку в Университете Северной Каролины, где она была членом организации «Женщины Каролины в бизнесе» и ассистентом преподавателя испанского языка на бакалавриате. В свободное время она любит играть в гольф и кататься на лыжах.

[email protected]

Аманда Вайс присоединилась к SearchOne в 2018 году. С тех пор, как она присоединилась к команде, она сосредоточилась на возможностях покупки со стороны среднего и старшего звена как на государственных, так и на частных рынках.