Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

О себе:Участвую в различных проектах, связанных с компьютерным зрением (CV), и обладаю пониманием математических алгоритмов. Я активный участник хакатонов, где часто становлюсь финалистом. Помимо CV, занимаюсь изучением серверов на Linux. В настоящее время активно изучаю Rust и развиваюсь в области компьютерного зрения. Имею прочные знания в математике и много практикуюсь в написании кода на Python, не связанного с машинным обучением.

Олег — ML-разработчик уровня Middle. Специализируется в области AI & Robotics и Urban technology. Имеет высшее образование по специальности «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» Российского университета транспорта. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки включают: Python, SQL, Machine Learning, PostgreSQL, scraping, статистику, Pandas, Jupyter, Data Science, математическую статистику, MS SQL Server, MongoDB, Sklearn, Numpy, Matplotlib, CatBoost, XGBoost, аналитическое мышление, анализ данных, Requests, beautifulsoup, TeleBot, NLP, Linux, PyTorch, Computer Vision. Имеет опыт работы на проектах: - В АО «Компасс» в роли NLP engineer с мая 2023 года по июль 2025 года (2 года 2 месяца). Задачи включали дообучение и внедрение LLM в микросервисы, решение NLP-задач, multitask learning, поиск и чистка данных для задач NLP, pruning и quantization, работа с ONNX, разработка приложения на Rust с мультипоточностью для захвата кадра с видео и распознавания объектов. - В ЦОДД в роли ML engineer с сентября 2022 года по февраль 2023 года (5 месяцев). Разработка модели предсказания ДТП на основе погодных данных, анализ данных с помощью Pandas, Matplotlib, Seabon, Plotly, Numpy, работа с SQL, агрегирование данных, feature engineering.

Аналитик данных с фокусом на сопровождение и контроль качества в DWH-среде. На текущем проекте выполняю функции технического лидера, отвечаю за построение и развитие системы мониторинга качества данных в крупном банке. Опыт включает поддержку ETL, формализацию требований, разработку DAG-процессов, разрешение инцидентов и построение проверок бизнес-логики. Глубоко понимаю принципы построения хранилищ и жизненного цикла аналитических данных.

Ключевые навыки - Разработка приложений для iOS на Swift. - Опыт работы с большинством iOS фреймворков - UIKit, SwiftUI, MapKit, CoreLocation, AVFoundation, UserNotifications и тд - Интеграция REST API. - Интеграция сервисов Firebase. - Использование архитектур MVVM, MVP, MVC в приложении. - Понимание и следование принципам ООП, SOLID. - Работа с менеджерами зависимостей - Cocoapods, Swift Packages Manager. - Автоматизация процесса сборки приложения с помощью Fastlane. - Знание и использование основных паттернов проектирования. - Грамотное планирование своей работы и организации работы в команде. - Умение определить приоритеты и декомпозировать задачи.

ML Engineer с 3+ годами опыта в разработке end-to-end решений для задач классического ML, компьютерного зрения и NLP. Ключевые экспертизы: — Разработка различных ML моделей для решения бизнес задач. — Внедрение ML-моделей в продакшн. — Построение MLOps-инфраструктуры: CI/CD пайплайны (Docker, Airflow), трекинг экспериментов (MLFlow). — Оптимизация бизнес-метрик через ML: снижение CAC на 35%, увеличение конверсии на 12%.

Алексей — Senior Python разработчик из Новосибирска с опытом работы 7 лет 11 месяцев. Специализируется на разработке высоконагруженных сервисов. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Участвовал в проектах в ролях Backend Developer и TechLead. Среди проектов: - Кредитный скоринг: разработка и поддержка высоконагруженного сервиса кредитного скоринга на FastAPI. Внедрение кэширования запросов, создание REST API-сервиса, проектирование и внедрение динамической конфигурации сервисов. - Внутренний продукт компании: разработка и сопровождение высоконагруженного сервиса проверки пользовательских финансовых транзакций на наличие фрода. Реализация сервиса геолокации по IP-адресу, переписывание существующего сервиса с использованием современных технологических решений. - Гипермасштабируемая цифровая платформа для дистрибуции облачных сервисов среди телеком-компаний: проведение предварительного аудита окружения, выполнение обновления продукта, обеспечение беспроблемного перехода на новую версию. Владеет английским языком на уровне B1. Имеет высшее образование по специальности прикладной математики и информатики.

Опыт работы и навыки: * Python: основные библиотеки для анализа данных и построения ML-моделей (numpy, pandas, sklearn, scipy, mathplotlib, seaborn, Catboost, XGBoost) * SQL: сложные запросы, витрины данных, СУБД: ClickHouse, PostgreSQL, Trino; * Фундаментальные знания в области математики: теории вероятностей, статистики, линейной алгебре, матанализе; * выдвижение и проверка гипотез, проведение А/Б тестов; * Полный цикл ETL-процесса, от сбора сырых данных (из API или CRM платформ) до их обработки и построения витрин данных и создания ML-моделей; * опыт работы в BI платформах: Apache Superset, Redash, AWS QuicklSight; * опыт работы в облачных сервисах YandexCloud: Object Storage, Cloud Functions, DataProc; * опыт работы в облачных сервисах Amazon; * JupyterLab, PyCharm, Apache Zeppelin; * оркестрация рутинных задач в Apache AirFlow; * Работа с Big Data в Apache Spark (PySpark), Hadoop; * Опыт работы в фреймворке FastAPI; * Git; * Начальные знания в NLP и Computer Vision, знаком с Tensor Flow, Keras; * Ведение документации в Confluence; * Jira * Свободное чтение технической документации на английском языке, разговорный английский на среднем уровне; Сведения о дополнительных образованиях: * Диплом по направлению Data Science (Нетология). * Диплом по программе профессиональной переподготовки "Переводчик в сфере профессиональной коммуникации (английский язык)" (МИРЭА). Аналитический склад ума, скрупулезен, внимателен к мелочам, алгоритмическое мышление. Личные качества: трудолюбие, добросовестность, целеустремлённость, ответственность.

Любящий жизнь и людей бизнес-ориентированный лидер с 20+ летним опытом. ✓ Умею запускать и масштабировать цифровые продукты для увеличения клиентской удовлетворённости, захвата доли рынка и роста выручки. ✓ Умею управлять внутренним ИТ (стратегия, IT-инфраструктура, кибербезопасность, управление проектным офисом внедрения on-premise & коробочных решений) для повышения операционной эффективности и оптимизации затрат. ✓ Работал в зрелых компаниях и стартапах в различных отраслях (B2B, B2C).

Я Data Scientist с высшим техническим и экономическим образованием. Имею широкий спектр навыков в области сбора, агрегации и предварительной обработки данных, а также в применении алгоритмов машинного и глубокого обучения, решения задач CV и NLP. Отлично понимаю основы теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, я обладаю навыками визуализации данных с использованием библиотек, таких как matplotlib, seaborn. С университета занимался научно-исследовательской работой. Участвовал в научных конференциях. Вошел в список "100 молодых инновационных лидеров России".

Обладая опытом в области машинного обучения и анализа данных, являюсь настоящим сторонником решения сложных задач и поиска эффективных решений. Мои подходы к решению задач улучшили бизнес-процессы в значительной степени.

Имею 17 летний опыт работы в различных ролях. Работал разработчиком, аналитиком, менеджером проекта, менеджером продукта. Понимаю полный цикл разработки продукта в роли Исполнителя и Заказчика. Я могу говорить на одном языке как с топ-менеджерами заказчика, так и с командой разработчиков

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.