Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 6 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

- Инженер машинного обучения с опытом работы более 4-х лет, специализирующийся на разработке и внедрении передовых моделей машинного обучения. Обладает опытом в Python, TensorFlow, PyTorch, Keras и Scikit-learn, с пониманием обработки и визуализации данных с использованием NumPy, Pandas и Matplotlib. - Эксперт в области глубокого обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения и предиктивного анализа, со способностью улучшать функции продукта и операционную эффективность. Имел опыт оптимизации моделей с помощью предварительной обработки данных, создания признаков и настройки гиперпараметров. - Владеет навыками развертывания моделей с использованием Docker и Git, обеспечивающий масштабируемые и эффективные процессы машинного обучения. Знаком с Jupyter Notebooks для прототипирования и MLflow для управления жизненным циклом. - Демонстрирует сильные аналитические навыки, умело извлекающий инсайты из данных. Тесно сотрудничает с межфункциональными командами для интеграции решений искусственного интеллекта в программные системы. - Постоянно стремится к обучению и освоению новых методов в области машинного обучения, искусственного интеллекта и науки о данных с целью стимулировать инновации и улучшать результаты.