Каталог специалистов

Аналитик данных с опытом работы в продуктовой, маркетинговой и бизнес-аналитике. Эксперт в обработке, анализе и визуализации данных, построении аналитических отчетов и автоматизации процессов. Отличные знания SQL, Python, BI-инструментов (Yandex DataLens, Tableau, Power BI), рекламных API и сквозной аналитики. Опыт работы с ClickHouse, Google BigQuery, Yandex.Metrica, Google Analytics, а также автоматизации ETL-процессов. Оптимизировал маркетинговые расходы, анализировал клиентские сегменты, строил прогнозные модели и разрабатывал дашборды

Общий опыт — 3,5 года в тестировании веб-приложений и клиент-серверных приложений, эффективное использование практик QA и тестирования разных направлений: фронтенд- бэкенд тестирование, тестирование на мобильных платформах и десктоп. Выполнял все циклы процесса тестирования от анализа требований и планирования до сопровождения и внедрения функциональности. Также есть опыт автоматизированного тестирования (с использованием Java), включает в себя: создание и поддержку автотестов с использованием Selenium, Selenide, а также своевременную передачу и поддержку всей информации, связанной с проектом, в соответствии с потребностями команды и процессами тестирования. Заинтересован в развитии более интеллектуальных и высокотехнологичных подходов к тестированию, основанных на автоматизации, инновационных продуктах и решениях для тестирования.

Опыт разработки 2,5 года Опыт работы с языками: Python, CSS, HTML Опыт работы с фреймворками: Django, Django REST framework, Aiogram Опыт работы с библиотеками и технологиями: Pewee, Beautiful Soup, Docker, Redis, PostgreSQL. Также опыт работы c: Git

Быстро разбираюсь, знаю такие программы как: python, r, tableau, unity, java, c++, powerbi Мой пример кода на kaggle: https://www.kaggle.com/george123321/try-watch-household-as-representative

Аналитик BI с опытом 5+ лет в разработке дашбордов, BI-отчетности и автоматизации процессов. Специалист умеет превращать хаос данных в понятные и наглядные дашборды, открывая бизнесу новые горизонты для роста. Его главное оружие – Power BI, SQL и аналитический склад ума. Он не просто строит отчеты, а находит узкие места, исследует причины падения метрик и предлагает пути их оптимизации. В его арсенале – опыт настройки ETL/ELT процессов, тестирования решений и взаимодействия с клиентами, пользователями и инженерами данных. Он легко находит общий язык с заказчиками, формирует требования, документирует процессы и обучает пользователей.

JS frontend, PHP backend, iOS, Android, Android studio, X-Code, Jira, TestRail, junit5, Bitbucket, GitLab, GitLab CI/CD, Jenkins, PostgreSQL, MySQL, GQL, Altair JS frontend, PHP backend, GitLab, GitLab CI/CD, MySQL, Allure TestOpsCalabash Selenium Pytest-testrail Allure Python Git Bitbucket Ruby Testrail automation testing Atlassian Jira Jenkins GitLab CI GraphQL Xray UI testing mobile app testing API testing Asana swagger JMeterDSL

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)

Опытный дата-инженер с навыками в области машинного обучения и аналитики данных. Опыт работы: - Разработка и поддержка высоконагруженных сервисов в роли дата-инженера/Python-разработчика в IT-компании (6 месяцев). - Создание и развитие хранилища данных о товарах в роли старшего дата-инженера в ООО «РАШ» (1 год 2 месяца). - Парсинг и подготовка данных для внутренних разработок и DWH в роли Python/Node.js разработчика в Центре пространственных исследований (1 год 5 месяцев). - Парсинг интернет-магазинов и обработка данных в GCP в роли дата-инженера (6 месяцев). - Фулстек-разработка мониторингового проекта в роли веб-мастера (1 год 10 месяцев). - Полная переработка финансового сайта на Wordpress в роли веб-мастера (2 года 5 месяцев). - Веб-мастер/дата-инженер в проектах по разработке сайтов и агрегаторов товаров на Drupal (7 лет 2 месяца) и парсингу XML-фидов крупных интернет-магазинов (5 лет 8 месяцев).

- Автоматизация создания, конфигурирования, развертывания рабочих сред для программистов и тестировщиков - Внедрение CI/CD - Внедрение IaC - Мониторинг dev/stage/prod окружений.

Владлена — data-инженер уровня middle+ из Минска (Беларусь). Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая Alembic, Apache AirFlow, AWS, Docker, ETL, FastAPI, GitHub Actions, GitLab CI/CD, Python, SQLAlchemy и другие. Владлена участвовала в нескольких проектах в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail: - Обрабатывала и трансформировала большие данные из разных источников в хранилище. - Разрабатывала и оптимизировала ETL-пайплайны на Apache Airflow, Python и SQL. - Интегрировала данные из различных источников в централизованное хранилище. - Оптимизировала SQL-запросы в Snowflake, PostgreSQL и других базах данных. - Настраивала механизмы ретраев, SLA и уведомлений в Airflow. - Автоматизировала процессы очистки, нормализации, дедупликации и агрегации данных.