Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Я перешёл с Game Developer Unity C# в Data Science/Machine Learning, потому что я очень сильно влюбился в эту область. В IT опыта около 4 лет как программист. Присутствуют практические знания статистики, линейной алгебры и математики в общем, но хочу знать больше. Люблю Математику, программирование, науку. Я крайне добр и не вспыльчивый. Говорю на Русском и на Английском свободно. Моя сильнейшая сторона: умею уделять работе всё время и постоянно обучаться новому.

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Есть опыт в прикладном использовании и в разработке моделей машинного обучения и нейронных сетей. Работал над проектами в сфере автоматизации e-com, FinTech, гос. сектора, разрабатывал HR-сервис для IT-компании.

Machine Learning Engineer с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области построения и оптимизации ML-моделей, обработки изображений и NLP. Обладаю глубокими знаниями в Python, TensorFlow, PyTorch, MLFlow, ONNX. Имею опыт работы с LLM, RAG, RuBERT, Whisper, Vosk, а также в развертывании ML-сервисов в Kubernetes. Активно использую инструменты Docker, Git, AWS, Azure, GCP.

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Ключевые навыки: BPMN UML ML DML API gRPC User Story ARIS EPC REST open API SQL Python Service-Based Architecture. Бизнес и системный анализ Статистический анализ Прогнозирование Глубокое машинное обучение Нейронные сети Формирование технического задания для разработки Системная интеграция

Михаил — системный аналитик уровня Senior из Тулы. Специализируется на анализе и проектировании систем с использованием различных технологий и методологий. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail, Media. Участвовал в разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств, где провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий в сутки. Принимал участие в создании цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем, где разработал архитектуру API-слоя между UI, ML-модулями и микросервисами. Работал над внутренней платформой для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании, где провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения. Также участвовал в разработке in-house платформы для автоматизации работы редакции: от хранения и обработки материалов до публикации контента. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 11 месяцев.

Более 3 лет опыта работы в области python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

В моих прямых обязанностях запуск и доработка информационных систем по желанию клиента. В проекте транскрибации голоса были использованы многоточность и обращение к API для получения удобочитаемых диалогов с расстановкой пунктуации и различением собеседников. Python\GoogleApi Для проекта анализа панорамных изображений были задействованы нейронные сети при определении расстояния и графических образцов. Python\Tensorflow\AWS\GoogleAPI\Linux В мобильном приложении по замещению соцсетей опросниками были использованы служебные процессы андроид. Java\Design Разработка системы и датасета для определения последовательности движений потребовала интесивных геометрических расчетов, которые удалось значительно упростить используя функционал свободного ПО. Blender \Tensorflow\Python\AWS\Linux Веб-приложение для генерации возможных проектов использует многопоточность и доступ к БД-google. Flutter\Firebase\Design\UI ПО дополненной реальности для взаимодействия с генерируемым окружением использует взаимодействие с TOF- камерой для точного детектирования фигур людей и генерации виртуальной картинки. Unity\C#\Design Консультант в области бюджетного учета, разработчик программного обеспечения с успешным опытом внедрения и сопровождения программных продуктов в бюджетных организациях. Specialties: Парус, бюджетный учет, Oracle, Sqlplus, Crystal reports

3+ года в ИТ. Стремится сократить разрыв между технологиями и их реальными применениями. Мое внимание сосредоточено на использовании искусственного интеллекта, особенно в области обработки естественного языка, чтобы внести изменения в финансово-технологический и медицинский секторы. Мой опыт, обогащённый разнообразными практиками, позволяет мне приверженно соблюдать этические нормы в технологиях и активно изучать возможности для глобального развития бизнеса. Я стремлюсь к тому, чтобы мои вклады в развитие ИИ были не только технически обоснованными, но и коммерчески жизнеспособными и социально полезными.

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения 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 NLP и CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 3 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки и построения веб-сервисов

Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.

Более 7 лет опыта работы в сфере IT, включая разработку Python и смежных технологий. Сильные знания в следующих областях: Python, Django, Django REST framework, Flask, Celery, управление сервером Linux, процессах и методологиях разработки программного обеспечения. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт работы в роли тимлида.

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 4 года ● Опыт в аналитике данных 5 лет ● Опыт руководства командами разработчиков 3 года ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, детекция, трекинг ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: распознавание именованных сущностей, классификация, генерация текста ● Оптимизация инференса нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Разработка алгоритмов интерпретации результатов нейросетевых моделей ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка интеллектуальных диалоговых ассистентов ● Разработка AI агентов

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 5 лет ● Опыт в аналитике данных 15 лет ● Опыт менторства 5 лет ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, сегментация ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: классификация, генерация текста, анализ текста, обобщение текста ● Оптимизация нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка графов знаний ● Разработка графовых нейронных сетей

Высококвалифицированный ML инженер / Data Scientist с большим опытом разработки и внедрения моделей машинного обучения, стремящийся использовать знания в области управления конвейерами передачи данных, тонкой настройки моделей и инноваций в области искусственного интеллекта для создания передовой организации.

Архитектор программного обеспечения Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных; Глубокое знание ML алгоритмов, математического моделирования, методов обработки изображения, прикладной разработки Опыт работы с 3D технологиями, шейдерами, игровыми движками Эксперт в области нейронных сетей; Знание основных алгоритмов и структур данных; Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования; Понимание принципов работы трансформеров; Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов; Опыт работы с RAG, NLP, анализ таблиц Опыт работы с ML и CV – 7 лет; Опыт работы с данными - 8 лет; Опыт разработки на Python - 7 лет; Опыт разработки и построения веб-сервисов;