Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Data Engineer с более чем 6-летним опытом работы в высоконагруженных системах и глубокой экспертизой в области инфраструктуры данных. Специализируюсь на построении отказоустойчивых ETL/ELT-пайплайнов, оптимизации сложных SQL-запросов и подготовке данных для AI-сценариев. Имею практический опыт предобучения и внедрения LLM-моделей. Сочетаю навыки классического Data Engineering с пониманием специфики RAG-архитектур (векторные индексы, поиск, подготовка неструктурированных данных). Обладаю опытом работы в банковском секторе (Газпромбанк). КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ • AI & Data Science (Infrastructure): Подготовка данных для LLM (RAG), предобучение моделей, работа с эмбеддингами, Python (PyTorch, Pandas, Scikit-learn, NumPy) • Data Engineering & ETL: Apache Airflow, NiFi, PySpark, построение сложных пайплайнов обработки данных, миграции данных • Базы данных (High-load): ClickHouse, PostgreSQL (Patroni, оптимизация запросов), MySQL, Oracle, MS SQL • Поиск и Big Data: Elasticsearch, Hadoop, интеграция поисковых индексов • DevOps & Infrastructure: Ansible, Terraform, Bash, TeamCity (CI/CD), Zabbix, Prometheus • Data Governance: Работа с чувствительными данными, мониторинг качества данных, анонимизация • Soft Skills: Advanced English, опыт управления командами, глубокое понимание бизнес-метрик Был опыт работы по МСК timezone. Готов работать по МСК timezone. При необходимости готов переехать в Москву.

Инженер данных и архитектор платформенных решений с опытом более 8 лет в enterprise-разработке, из которых свыше 4 лет — в построении и развитии DWH/DataLake-платформ, высоконагруженных интеграционных контуров и инфраструктуры обработки данных. Специализируется на проектировании ETL/ELT-процессов, оптимизации SQL и распределённых вычислений, разработке платформенных сервисов и orchestration-решений. Имеет опыт полного цикла развития data-платформ: от проектирования архитектуры и интеграций до внедрения CI/CD, мониторинга, эксплуатации и сопровождения production-контуров. Работал с Hadoop-экосистемой, Greenplum, Hive, ClickHouse, Kafka, Airflow, Spark и облачными S3-хранилищами. Также имеет опыт управления командами разработки, проведения code review, внедрения инженерных практик и взаимодействия с бизнес-заказчиками на уровне архитектурных решений. Сфокусирован на технически сложных задачах, развитии data-платформ и построении устойчивых инженерных процессов.

Senior AI/NLP Engineer с 3 годами коммерческого опыта разработки и внедрения AI-решений в продакшен. Специализируюсь на полном цикле создания AI-продуктов: от анализа бизнес-требований и исследований до дообучения моделей (LLM, NLP), построения агентных архитектур и деплоя масштабируемых сервисов. Имею успешный опыт реализации сложных проектов в Kaspersky, GazprombankTech и DeepPavlov, включая мультиагентные системы на LangGraph, продвинутый RAG с гибридным поиском, оптимизацию инференса LLM через vLLM и деплой в Kubernetes. Обладаю сильной фундаментальной базой МФТИ (GPA 4.8/5), свободно владею Python, C++, Go и SQL. Умею переводить сложные бизнес-задачи в эффективные технические решения, обеспечивая измеримое улучшение метрик качества и производительности.

Глубокие теоретические знания в области глубокого обучения (Deep Learning) с фокусом на архитектуру трансформеров и современные подходы в NLP (LLM, PEFT, RAG, Multimodal). Имею опыт вывода исследовательских гипотез, дизайна строгих экспериментов и внедрения SOTA-решений в продакшн. Специализируюсь на обучении и дообучении языковых моделей (LoRA, P- Tuning, Full fine-tuning), включая распределенное обучение на кластерах. Ориентирован на научный подход, постоянно изучаю актуальные публикации (ArXiv, ACL) и участвую в ML-соревнованиях

● 4 года опыта коммерческой разработки в сфере ML / AI Engineering. ● Специализируюсь на проектировании, разработке и внедрении систем обработки естественного языка, включая fine-tuning LLM и моделей на базе Transformers, а также на построении RAG-систем. ● Имею практический опыт выведении LLM в продакшен и оптимизации GPU-вычислений. ● Значительно улучшила метрики классификации текстов за счет внедрения двухэтапного пайплайна обучения модели. ● Реализовала модуль извлечения зарплатных ожиданий из текста резюме. За счет fine-tuning LLM на архитектуре Qwen обучила модель правильно приводить извлеченные данные к заданным форматам. ● Существенно сократила время обучения моделей за счет оптимизации использования видеопамяти и распределенных вычислений. ● Реализовала пайплайн динамической кластеризации текстов и генерации саммари, что позволило регулярно формировать аналитические отчеты. ● Спроектировала и развернула инференс-сервисы на базе FastAPI и Docker.

Навыки и умения : Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и NLP/CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов, оптимизация инференса) Опыт работы с данными - 3 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки и построения веб-сервисов