Mongolian flag

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкет жишээ

Монгол

Мэргэжлийн өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкет машин сургалтын мэдлэг, статистик шинжилгээ, бизнесийн нөлөөг хэрхэн харуулдагийг үзнэ үү. Өөрийн туршлагад тохируулан өөрчлөөрэй.

Одоо эхлэх

Анкетын урьдчилсан харагдац

Батбаяр Ганбат - Профайл зураг

Батбаяр Ганбат

Ахлах өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн

[email protected]+976 9911 2345Улаанбаатар, Монгол 14200B ангилал

Мэргэжлийн хураангуй

Жижиглэнгийн худалдаа, эрүүл мэнд, зах зээлийн судалгааны салбарт машин сургалт, гүн сургалт, статистик шинжилгээг ашиглан нарийн төвөгтэй бизнесийн асуудлуудыг шийдвэрлэсэн 5+ жилийн туршлагатай өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн. Жилийн орлогыг $3.2M-аар нэмэгдүүлж, залилангийн алдагдлыг $800K-аар бууруулсан таамаг загваруудыг бүтээж, ашиглалтад оруулсан. Python, R, SQL болон TensorFlow, PyTorch зэрэг орчин үеийн ML хүрээнүүдэд чадварлаг. ACL, EMNLP хурлуудад NLP-ийн чиглэлээр 2 шүүмж бүхий нийтлэл нийтлүүлсэн судлаач.

Ажлын туршлага

Ахлах өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн

RetailAI Corp.

2022 оны 2-р сар - Одоо

  • 15M+ хэрэглэгчийн бүртгэл дээр XGBoost болон шинж чанарын инженерчлэл ашиглан хэрэглэгчийн алдагдлын таамаг загвар бүтээж, 92% нарийвчлал хүрч жилийн орлогод $3.2M хэмнэлт гаргасан
  • Хамтын шүүлтүүр болон гүн сургалтын эмбеддинг ашиглан бүтээгдэхүүний зөвлөмжийн систем хөгжүүлж, хөндлөн борлуулалтын хувиргалтыг 28% нэмэгдүүлсэн
  • Өдөрт 2M+ гүйлгээ боловсруулдаг 97.5% нарийвчлалтай бодит цагийн залилан илрүүлэх дамжуулалт бүтээхэд 3 өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний багийг удирдсан
  • MLflow, Docker, AWS SageMaker ашиглан загваруудыг үйлдвэрлэлд нэвтрүүлсэн
  • C-suite удирдлагуудад улирлын загварын гүйцэтгэлийн тойм танилцуулж, $5M+ стратегийн хөрөнгө оруулалтын шийдвэрт шууд нөлөөлсөн

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн

HealthTech Analytics

2020 оны 6-р сар - 2022 оны 1-р сар

  • 500K+ тайлбарласан эмнэлгийн бүртгэл дээр BERT-ийн нарийн тохируулга ашиглан 95% F1 оноотой эмнэлгийн тэмдэглэлийн ангилалын NLP дамжуулалт бүтээсэн
  • 4 бүтээгдэхүүний багт Байесийн шинжилгээтэй A/B тестийн хүрээ үүсгэж, улирлын 30+ туршилт хийсэн
  • Snowflake өгөгдлийн агуулахтай холбогдсон Tableau дээр интерактив хяналтын самбар зохиож, удирдлагын тайлангийн хугацааг 75% бууруулсан
  • Амьд үлдэх шинжилгээ ашиглан өвчтөний дахин хэвтэх эрсдлийн загвар хөгжүүлж, 30 хоногийн дахин хэвтэлтийн хувийг 12% бууруулсан

Өгөгдөл шинжээч

Market Insights Group

2018 оны 8-р сар - 2020 оны 5-р сар

  • Python, R, SQL ашиглан 10M+ бүртгэлтэй хэрэглэгчийн зан үйлийн өгөгдлийн багцад статистик шинжилгээ хийсэн
  • Градиент бүстинг ашиглан таамаг үнийн загвар бүтээж, 3 бүтээгдэхүүний ангилалд ашгийн нарийвчлалыг 15% сайжруулсан
  • Python болон Airflow ашиглан сарын тайлангийн дамжуулалтыг автоматжуулж, сард 20 цагийн гар ажиллагааг бууруулсан
  • k-means кластерчлал ашиглан хэрэглэгчийн сегментчлэлийн шинжилгээ хийж, өмнөх кампанит ажлуудаас 22% өндөр ROI олсон $2M зорилтот маркетингийн кампанит мэдээлэл өгсөн

Боловсрол

M.S. Статистик

Монгол Улсын Их Сургууль

2016 - 2018

Дипломын ажил: 'Бага нөөцтэй эмнэлгийн NLP-д зориулсан шилжүүлэн суралцах арга.' Байесийн дүгнэлт, шалтгааны дүгнэлт, өндөр хэмжээст статистикийн хичээлүүд.

B.S. Математик

Монгол Улсын Шинжлэх Ухаан Технологийн Их Сургууль

2012 - 2016

Компьютерийн шинжлэх ухааны дэд мэргэжил. Хүндэт дипломтой төгссөн. Тооцоолох статистикийн бакалаврын судалгаа.

Сургалт & Гэрчилгээ

Гүн сургалтын мэргэшил

Coursera / deeplearning.ai

2021

Мэдрэлийн сүлжээ, CNN, RNN, дараалалын загвар, гиперпараметрийн тохируулга хамарсан 5 хичээлийн мэргэшил.

AWS Certified Machine Learning - Specialty

Amazon Web Services

2023

Гэрчилгээний ID: AWS-MLS-2023-7412

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны шалтгааны дүгнэлт

Coursera / Columbia University

2022

Санамсаргүй туршилт, хэрэгслийн хувьсагч, регрессийн тасалдал, ялгааны ялгааны аргууд.

Хэлний мэдлэг

Монгол

Ярих: ТөрөлхСонсох: ТөрөлхБичих: Төрөлх

Англи

Ярих: ЧөлөөтэйСонсох: ЧөлөөтэйБичих: Чөлөөтэй

Орос

Ярих: ДундСонсох: ЧөлөөтэйБичих: Суурь

Ур чадвар

PythonRSQLTensorFlowPyTorchScikit-learnPandasTableauSparkNLPA/B TestingStatistical Modeling

Энэ бол жишээ анкет юм. Манай үнэгүй анкет бүтээгчийг ашиглан өөрийн туршлагаараа тохируулаарай.

Зөвлөмжүүд

Бизнесийн нөлөөг тоогоор илэрхийл

Зүгээр 'загвар бүтээсэн' гэж бүү хэл. 'Жилд $3.2M хэмнэлт гаргасан хэрэглэгчийн алдагдлын таамаг загвар бүтээсэн' гэж хэл. Техникийн ажлыг ажилд авах менежерүүдэд ойлгомжтой бизнесийн үр дүнд хөрвүүл.

Загварын гүйцэтгэлийн хэмжүүрүүдийг дурд

Нарийвчлал, F1 оноо, AUC-ROC эсвэл бусад холбогдох хэмжүүрүүдийг оруул. '92% нарийвчлал хүрсэн' гэдэг нь таны загварууд үнэхээр ажилладагийг баталдаг.

Бүрэн дамжуулалтыг харуул

Өгөгдлийн шинжлэх ухаан зөвхөн загварчлал биш. Өгөгдөл цэвэрлэх, шинж чанарын инженерчлэл, нэвтрүүлэлт, хяналтыг дурд. Төслийг түүхий өгөгдлөөс үйлдвэрлэл хүртэл хүргэж чадахаа харуул.

Нийтлэл болон судалгааг оруул

Хэрэв та нийтлэл хэвлүүлсэн, хурлын илтгэл тавьсан эсвэл нээлттэй эхийн хувь нэмэр оруулсан бол тэдгээрийг оруул. Тэд бодол санааны манлайлал болон гүнзгий мэдлэгийг харуулдаг.

Гол ур чадварууд

PythonRSQLМашин сургалтГүн сургалт (TensorFlow/PyTorch)Статистик шинжилгээNLPA/B тестӨгөгдлийн дүрслэл (Tableau)Spark/Том өгөгдөлШинж чанарын инженерчлэлЗагвар нэвтрүүлэлт

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкет хэрхэн бичих вэ

Сайн анкет нь зөвхөн ур чадвараа жагсаах биш, харин тоо баримтаар батлагдсан бизнесийн нөлөөг харуулдаг. Доорх 5 алхмыг дагаж, ажил олгогч болон ATS системийн аль алинд нь тохирсон анкет бэлдээрэй.

1

1. Мэргэжлийн товч танилцуулга

Анкетынхаа эхэнд 3 мөр орчим товч танилцуулга бич. Түвшин (junior/ахлах), мэргэшсэн салбар (жижиглэн худалдаа, санхүү, эрүүл мэнд гэх мэт), гол хэрэглүүрүүд (Python, SQL, TensorFlow) болон нэг тодорхой бизнесийн нөлөөний тоог оруул. Жишээ нь: '5 жилийн туршлагатай, санхүүгийн салбарт машин сургалтын загвар бүтээж жилийн $1M алдагдлыг бууруулсан өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн.' Ерөнхий үг хэллэг ('хичээнгүй', 'багаар ажиллах чадвартай') битгий ашигла — тэдгээр нь ажлын байранд нийцэхгүй бөгөөд орон зайг дэмий үрдэг.

2

2. Ажлын туршлагын мөрүүдийг тоон үзүүлэлтээр бич

Ажлын туршлага бүрийг үйл үг + арга/хэрэгсэл + тоон үр дүн бүтцээр бич. Загварын нарийвчлал, AUC, F1 оноо, боловсруулсан өгөгдлийн хэмжээ, дамжуулалтын хурд, A/B тестийн үр дүн, орлого/зардлын өөрчлөлт зэргийг дурд. Жишээ: 'XGBoost болон шинж чанарын инженерчлэл ашиглан хэрэглэгчийн алдагдлын загвар бүтээж, 92% нарийвчлал хүрч жилд $3.2M хэмнэлт гаргасан.' Ийм өгүүлбэр бүр танай ажлыг бизнесийн үр дүнтэй холбож, ажил олгогчид таны нөлөөг шууд ойлгуулна.

3

3. Техникийн ур чадварын хэсгийг бүтэцтэй бич

Ур чадваруудаа ангиллаар нь бүлэглэ: хэл (Python, R, SQL), ML сан (Scikit-learn, XGBoost, PyTorch, TensorFlow), өгөгдлийн дэд бүтэц (Spark, Airflow, dbt, AWS/GCP) болон дүрслэл (Tableau, Power BI). Ажлын зарыг сайтар унших, тэнд дурдсан технологийг яг тэр нэрээр нь (товчлолгүй, синоним биш) анкетандаа тусга — энэ нь ATS системд тохирохын гол нөхцөл. Зөвхөн мэддэг, ашиглаж байсан хэрэгслээ дурд; ярилцлагад асуувал тайлбарлаж чадахгүй зүйлээ бүү жагса.

4

4. Төсөл болон портфолиогоо оруул

Туршлага цөөвтэй бол Kaggle тэмцээн, GitHub дээрх бодит датаг ашигласан төсөл, эсвэл эцсээс эцэс хүртэл нэвтрүүлсэн загварыг оруул. Арван энгийн notebook-оос нэг бизнесийн асуудал шийдсэн, ашиглалтад орсон загвар илүү үнэтэй. Төсөл бүрийг асуудал → арга → үр дүн бүтцээр товч тайлбарла, GitHub линк хавсарга. Хэрэв ажлын байрны шаардлага cloud (AWS/GCP/Azure) байвал тэнд байршуулсан жижиг төслөө онцол.

5

5. Боловсрол, гэрчилгээ ба ATS шалгалт

Зэрэг, их сургууль, төгссөн он хамгийн сүүлд бай, харин статистик/тооцоолол чиглэлийн диплом бол дипломын ажлын сэдвээ товч дурд. AWS/GCP/Azure-ийн Machine Learning гэрчилгээ, Coursera/DeepLearning.AI мэргэшил зэргийг нэм. Эцэст нь: анкетаа нэг баганат, стандарт фонттой, хүснэгт болон график зурагтай бус PDF-ээр хадгал — олон ATS систем эдгээр элементийг зөв уншиж чаддаггүй.

Мэргэжлийн товч танилцуулгын жишээ

Түвшин бүрт тохирсон 3 жишээ танилцуулгыг доор үзнэ үү — өөрийн туршлагад тохируулан ашиглаж болно.

Дөнгөж төгссөн / Junior

Статистикийн бакалаврын зэрэгтэй, Python, pandas, Scikit-learn ашиглан өгөгдөл шинжилдэг эхлэн буй өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн. Дадлагын үеэрээ A/B тестийн хүрээ бүтээж, вэбсайтын хөрвүүлэлтийг 8% нэмэгдүүлэхэд хувь нэмэр оруулсан. Kaggle тэмцээнд дунджаас дээгүүр байр эзэлж, орон нутгийн эрүүл мэндийн датагаар нээлттэй эхийн ангиллын загвар хөгжүүлсэн. Шинэ зүйл хурдан сурч, багаар ажиллах дуртай.

Ахлах / Senior

Жижиглэн худалдаа болон санхүүгийн салбарт машин сургалтын загвар, том өгөгдлийн дамжуулалт бүтээж, ашиглалтад оруулсан 8 жилийн туршлагатай ахлах өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн. XGBoost, PyTorch, Spark ашиглан таамаг загваруудаар жилийн орлогыг $3M-аар нэмэгдүүлсэн. 4 хүний багийг удирдаж, MLflow, Docker, AWS SageMaker ашиглан загваруудыг production-д нэвтрүүлэх дамжуулалтыг стандартчилсан. Удирдлагад бизнесийн хэлээр тайлагнах чадвартай.

Мэргэжил сэлгэн орсон (аналитик/судалгаанаас)

SQL, Power BI ашиглан бизнесийн тайлагналт хийж байсан 4 жилийн туршлагатай өгөгдлийн шинжээчээс машин сургалт руу шилжсэн. Онлайн курс (DeepLearning.AI, Coursera)-аар Python, TensorFlow эзэмшиж, компанийн хэрэглэгчийн алдагдлын жинхэнэ датагаар нэвтрүүлэх боломжтой таамаг загвар бие даан бүтээсэн. Статистик, бизнесийн зөн совин, SQL-ийн бат суурьтайгаараа шинэ загваруудыг хурдан ойлгож, хэрэгжүүлдэг.

ATS-д тохирох түлхүүр үгс

Ажлын зарын үг хэллэгийг яг тэр хэвээр нь ашигла — ATS систем болон ажил олгогч хоёулаа эдгээр нэр томьёог хайдаг.

Python

Ур чадварын хэсэг болон ажлын тайлбарт хамгийн наад зах нэг удаа тодорхой контекстэд дурд (жишээ: 'Python ашиглан...').

SQL

Өгөгдөл татах, цэвэрлэх ажилтай холбон дурд — маш олон DS зарт заавал шаарддаг ур чадвар.

Machine Learning

Товч танилцуулга болон ур чадварын хэсэгт заавал байх ёстой үндсэн нэр томьёо.

Deep Learning

Хэрэв мэдрэлийн сүлжээгээр ажиллаж байсан бол тодорхой архитектур (CNN, RNN, Transformer) хамт нэр.

PyTorch / TensorFlow

Аль сан ашигласнаа тодорхой дурд — ерөнхий 'ML framework' гэж бүү бич.

A/B Testing

Туршилт хийсэн бол статистик ач холбогдол, харьцуулсан хэмжигдэхүүнийг хамт дурд.

Statistical Modeling

Регресс, Байесийн загвар зэрэг тодорхой аргын нэрийг оруулж хэрэглээгээ баталгаажуул.

NLP

Текст өгөгдөлтэй ажилласан туршлагатай бол энэ товчлолыг заавал оруул, ажлын зар ихэвчлэн үүгээр хайлт хийдэг.

MLOps / Model Deployment

Загвараа зөвхөн бүтээгээд зогсоогүй production-д гаргасан бол энэ нэр томьёо чиний ялгарах давуу тал.

Data Pipelines

Airflow, dbt, Spark зэрэг хэрэгслийн нэрийг хамт дурдвал илүү үнэмшилтэй болно.

Ажлын туршлагын мөр: сул ба хүчтэй жишээ

Ижил ажлыг хэрхэн үйл үг, арга, тоон үр дүнтэй болгож бичихийг доорх жишээнүүдээс харна уу.

Алдагдлын (churn) загвар

Хэрэглэгчийн алдагдлыг таамаглах загвар бүтээсэн.

XGBoost болон шинж чанарын инженерчлэлийг ашиглан 15M+ хэрэглэгчийн бүртгэл дээр алдагдлын таамаг загвар бүтээж, 92% нарийвчлал хүрч жилийн орлогод $3.2M хэмнэлт гаргасан.

Өгөгдлийн дамжуулалт/дэд бүтэц

Тайлагналын процессыг автоматжуулахад тусалсан.

Python, Airflow ашиглан 5 өгөгдлийн эхээс сарын тайлангийн дамжуулалтыг автоматжуулж, гар ажиллагааг сард 20 цагаар бууруулж, тайлангийн алдааг 0 болгосон.

Туршилт ба сонирхогч талуудтай ажиллах

Багтай хамтран A/B тест хийсэн.

Бүтээгдэхүүний багтай хамтран Байесийн шинжилгээтэй A/B тестийн хүрээ үүсгэж, улирлын 30+ туршилт удирдаж, удирдлагад үр дүнг танилцуулж, шинэ онцлогийн шийдвэрт шууд нөлөөлсөн.

Түгээмэл асуултууд

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкетад юу оруулах вэ?

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкетад програмчлалын ур чадвар (Python, R, SQL), машин сургалтын хүрээнүүд, статистик аргууд, бизнесийн нөлөөний хэмжүүрүүд, боловсрол (ихэвчлэн дэвшилтэт зэрэг), холбогдох төслүүд эсвэл нийтлэлүүд орсон байх ёстой.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны анкетад магистрын зэрэг шаардлагатай юу?

Олон өгөгдлийн шинжлэх ухааны ажлын зар дэвшилтэт зэрэгт давуу эрх олгодог ч тэдгээр нь үргэлж шаардлагатай биш. Хүчтэй төслийн туршлага, холбогдох гэрчилгээнүүд (AWS ML Specialty гэх мэт), батлагдсан бизнесийн нөлөө нөхөж чадна.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкетаа ATS-тохиромжтой болгох вэ?

Стандарт хэсгийн гарчиг ашигла, тодорхой технологиудыг нэрээр нь жагса (TensorFlow, 'ML хүрээнүүд' биш), ажлын тайлбараас түлхүүр үг оруул, цэвэрхэн нэг баганат формат ашигла.

Би үнэгүй өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкет үүсгэж болох уу?

Тийм. NoBsResume 100% үнэгүй, нуугдмал зардалгүй. Технологийн албан тушаалд зориулсан ATS-тохиромжтой загвар сонгож, өгөгдлийн шинжлэх ухааны туршлагаа нэмж, PDF-ээ шууд татаж аваарай.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтний анкетын загварыг үнэгүй татаж авч болох уу?

Тийм. NoBsResume дээрх энэ жишээг шууд загвар болгон ашиглаж болно — ур чадвар, туршлагаа өөрийн мэдээллээр солиод, PDF хэлбэрээр шууд татаж авах боломжтой. Бүртгэл шаардахгүй, 3 ATS-тохиромжтой загварын аль нэгийг сонгоод хэдхэн минутад бэлэн болно.

Туршлагагүй, дөнгөж төгссөн байхад өгөгдлийн шинжлэх ухааны анкетыг хэрхэн бичих вэ?

Ажлын туршлагагүй бол Kaggle тэмцээн, сургуулийн диплом/курсын төсөл, GitHub дээрх бодит датаг ашигласан бие даасан ажлаа ажлын туршлагатай адил бүтэцтэй (арга + үр дүн) бич. Дадлага, клубын үйл ажиллагаа, статистик/тооцоолол чиглэлийн хичээлүүдийг мөн тодорхой дурд. Чанартай 2-3 төсөл, тодорхой хэрэгслийн жагсаалт нь хоосон 'туршлагын' хэсгээс хамаагүй хүчтэй.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны анкетаа монголоор бичих үү, англиар бичих үү?

Монгол дахь банк, телеком (Khan Bank, Мобиком гэх мэт) зэрэг дотоодын компаниудад монгол хэлээр бичсэн анкет хангалттай. Харин олон улсын компани, алсаас ажиллах (remote) өгөгдлийн шинжлэх ухааны ажлын байранд бараг үргэлж англи хэлээр анкет шаарддаг тул англи хувилбарыг бас бэлдэж байхыг зөвлөж байна.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны анкет хэдэн хуудас байх ёстой вэ?

Ихэнх тохиолдолд 1-2 хуудас хамгийн тохиромжтой. 10-аас дээш жилийн туршлагатай, олон нийтлэл/патенттай бол 2 хуудас хүртэл өргөжүүлж болно, гэхдээ хамгийн сүүлийн 2-3 ажлын байрны тоон үр дүнд анхаарлаа хандуулж, хуучин, бага холбогдолтой мэдээллийг товчил.

Kaggle, GitHub профайлаа анкетандаа заавал оруулах шаардлагатай юу?

Заавал биш ч маш их зөвлөмжтэй. Өгөгдлийн шинжлэх ухааны ажилд ажил олгогчид кодыг чинь харахыг хүсдэг тул GitHub, Kaggle линкийг холбоо барих мэдээллийн хэсэгт байрлуул. Идэвхтэй, эмхэтгэсэн профайл нь ярилцлагад орох магадлалыг мэдэгдэхүйц нэмэгдүүлдэг, ялангуяа туршлага цөөвтэй нэр дэвшигчдэд.

Өгөгдлийн шинжлэх ухааны мэргэжилтэн ба өгөгдөл шинжээчийн анкет ямар ялгаатай вэ?

Өгөгдөл шинжээчийн анкет ихэвчлэн SQL, дүрслэл (Tableau/Power BI), тайлагналд төвлөрдөг бол өгөгдлийн шинжлэх ухааны анкет машин сургалтын загвар бүтээх, python/R-ээр статистик загварчлал хийх, загвар үйлдвэрлэлд нэвтрүүлэх (MLOps) ур чадварыг илүү онцолдог. Хоёр байр хоёулаа SQL шаарддаг ч DS-ийн анкет ML framework, загварын гүйцэтгэлийн хэмжүүрийг заавал агуулна.

Анкетаа одоо бүтээ

Энэ жишээг урам зориг болгон ашигла. Өөрийн туршлагаараа тохируулж, хэдхэн минутын дотор мэргэжлийн PDF татаж аваарай. 100% үнэгүй.

Одоо эхлэх

Энэ анкетыг бусад хэлээр үзэх

Энэ анкетын жишээ 63 хэлээр боломжтой:

English flagEnglishSpanish flagSpanishFrench flagFrenchGerman flagGermanItalian flagItalianPolish flagPolishUkrainian flagUkrainianPortuguese flagPortugueseDutch flagDutchCzech flagCzechSwedish flagSwedishHungarian flagHungarianBulgarian flagBulgarianNorwegian flagNorwegianDanish flagDanishFinnish flagFinnishSlovak flagSlovakCroatian flagCroatianSerbian flagSerbianLithuanian flagLithuanianSlovenian flagSlovenianLatvian flagLatvianEstonian flagEstonianAlbanian flagAlbanianMacedonian flagMacedonianBelarusian flagBelarusianIcelandic flagIcelandicGreek flagGreekTurkish flagTurkishRomanian flagRomanianRussian flagRussianChinese (Simplified) flagChinese (Simplified)Chinese (Traditional) flagChinese (Traditional)Japanese flagJapaneseKorean flagKoreanVietnamese flagVietnameseThai flagThaiIndonesian flagIndonesianMalay flagMalayFilipino flagFilipinoBurmese flagBurmeseKhmer flagKhmerLao flagLaoHindi flagHindiBengali flagBengaliTamil flagTamilTelugu flagTeluguMarathi flagMarathiGujarati flagGujaratiKannada flagKannadaMalayalam flagMalayalamPunjabi flagPunjabiSinhala flagSinhalaArabic flagArabicPersian flagPersianUrdu flagUrduHebrew flagHebrewUzbek flagUzbekAzerbaijani flagAzerbaijaniTurkmen flagTurkmenGeorgian flagGeorgianTibetan flagTibetan