Каталог специалистов

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

Алексей — ML-разработчик уровня Junior+. Имеет опыт работы на проектах в сфере AI & Robotics: - «Цыфротех» (роль — ML engineer): занимался настройкой алгоритмов машинного обучения, работал над проектами по обнаружению болезни Паркинсона, поиску зависимости выручки торговых точек и предсказанию выручки будущих магазинов, а также создавал чат-боты с внедрением ИИ в Telegram. - «Aston» (роль — Data Scientist): работал на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности входили сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование.

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

Анастасия — data-аналитик уровня middle. Специализируется на машинном обучении, проектном менеджменте и управлении продуктом. Опыт работы: - PremierShow (2021–2023): в роли data scientist создала модель оценки влияния рекламного трафика на объём заказов, разработала модель ранжирования специалистов/заказчиков, участвовала в создании чат-бота. - «Фотосклад» (2023–2023) в роли ML Engineer: разработала модель прогнозирования спроса на товары для маркетплейсов, создала аналитическую модель оценки отзывов и распознавания ботов в отзывах. - GlowByte Consulting (2023–2024) в роли Data Scientist: приняла участие в нескольких крупных проектах финтех-компаний, разработала модели склонности к кредитным продуктам и лояльности сотрудников. - Московская Биржа, ОАО (с июля 2024 года) в роли Senior ML Engineer: внедрила 6 моделей склонности для финансовых продуктов, разработала рекомендательную систему персональных советов и модель ранжирования кредитных предложений.

Я занимаюсь машинным обучением ML для решения задач классификации и прогнозирования. Работал с алгоритмами машинного обучения, глубокого обучения и статистики. Стремление к постоянному обучению и применению новейших методов в ML для решения бизнес-задач. Занимался коммерческой разработкой приложений iOS на языке Swift с апреля 2021го года. Разрабатывал приложения "с нуля" а также занимался поддерживанием уже готового продукта. В мой стек входит: - Python, MatLab - PyTorch (Python), scikit-learn, numpy - Google Colab, Jupyter Notebook - Asyncio (Python) - Pandas, NumPy, Matplotlib - SQL, NoSQL (MongoDB) - AWS (Amazon Web Services), Azure, Google Cloud Platform (GCP) для обучения и развертывания моделей - OpenCV, librosa (Python) - SOLID, OOP - Cocoapods Также мои инструменты: - Git (GitLab, Github), Docker - Trello, Jira, Figma Кроме того, я имею профильное высшее образование по направлению "Информатика и вычислительная техника". Я всегда готов к новому опыту в отличной команде.

Опытный Python-разработчик, senior. Специализируется на создании веб-сервисов и алгоритмов для оптимизации рабочих процессов, а также на разработке многофункциональных индикаторов для приборной панели летательных аппаратов. Имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами: Apache AirFlow, Apache Kafka, Celery, ClickHouse, Docker, FastAPI, Git, Golang, gRPC, Linux, MongoDB, MySQL, Nginx, Redis, SQL, нереляционные БД (NoSQL), объектно-ориентированное программирование (ООП). Участвовал в проектах для отраслей e-commerce & retail, EdTech и manufacturing. Среди выполненных задач: - Создание и оптимизация веб-сервисов для расчёта смен курьеров и планирования доставки товаров, что повысило эффективность работы. - Разработка LMS-системы для курсов по кибербезопасности, автоматизация асинхронного обучения и увеличение скорости обработки заявок. - Внедрение баз данных для эффективного хранения и быстрого доступа к данным в проекте по созданию многофункционального индикатора для приборной панели. - Оптимизация работы веб-сервиса на Django для тестирования радиомаяков. Ищет возможность развиваться в качестве backend-разработчика на Python/Go. В особенности интересует работа над сложными и масштабными проектами. Стремится применять свои навыки для создания эффективных и надежных решений, а также углублять знания в области бэкенд-разработки и смежных технологий.

Я долгое время (с 2015 года) изучаю Python, у меня есть выполненные проекты, связанные с анализом данных и применением инструментов Data Science. Это помогает глубже понимать логику систем, в которых работаю как аналитик, и грамотно взаимодействовать с разработчиками и ML-командами. В работе ценю структурность, внимательность к деталям и ясную коммуникацию. Моё основное увлечение - это интеллектуальные игры. Я являюсь неоднократным победителем и призёром Чемпионата России по интеллектуальным играм, которые развивают стратегическое мышление, быстрое принятие решений и способность видеть взаимосвязи.

Выполнение административных задач. Проведение множества работ по поддержке и разработке аналитических систем для различных клиентов. Формирование и обоснование технических и архитектурных решений

Павел Свиридов — Data Scientist с опытом разработки и внедрения аналитических решений в крупные производственные и инфраструктурные проекты. Его специализация охватывает полный цикл построения и продакшн-внедрения ML-моделей, а также стратегическое развитие аналитических систем и руководство командами. Среди его достижений — реализация масштабных проектов с применением ML, внедрение более десяти информационных систем в бизнес-процессы компании, снижение годовых издержек на десятки миллионов рублей, а также ликвидация технического долга, приведшая к росту стабильности и скорости разработки. Павел ориентирован на внедрение современных технологий, оптимизацию процессов и повышение точности прогнозных решений. Он уверенно работает как в роли технического исполнителя, так и в роли лидера команды. Ключевые компетенции: · Полный цикл разработки ML-моделей: от сбора данных до мониторинга в продакшене · Построение предиктивной аналитики, прогнозирование, классификация, регрессия · Обработка, агрегация и визуализация данных: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn · Интеграция моделей и API в инфраструктуру с помощью Docker и Kubernetes · Мониторинг и сопровождение через Grafana и лог-аналитику · Управление командами аналитиков, стратегическое планирование, KPI-контроль · Оптимизация бизнес-процессов через внедрение информационных систем · SQL- и Python-скриптинг, работа с базами: Oracle, PostgreSQL, DBeaver · Инструменты: Git, GitLab, Oracle Developer, DBeaver, Grafana, Jupyter · ML-библиотеки: Scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost

Уверенный Data Scientist, Ml Engineer (Опыт в CV, NLP) Фуллстек разработка (Java Spring\Python Flask, React, MySQL) Навыки использования HuggingFace и PapersWithCode

● data scientist / ML engineer с опытом коммерческой разработки 3.5 года; ● технологический стек: python - pandas, numpy, scikit-learn, tensor flow, PyTorch, OpenCV; SQL; Spark; Linux; Docker. ● опыт оптимизации вычислений. ● запустил с нуля до стадии продукта 3 проекта; ● есть опыт наставничества (студенты, junior-разработчики); ● опыт бэкенд разработки на python. ● отличный системный и ML дизайн ● знание архитектуры нейронных сетей. Понимание механизма внимания и трансформатора; ● опыт использования TensorFlow и PyTorch для экспериментов с архитектурой; ● опыт использования NGC; Примечание - если речь идет про облачный сервис NVIDIA NGC, то его конкретно не использовал, но он мало чем отличается от используемых аналогов; ● понимание основ MLOps; ● опыт разработки конструкции систем машинного обучения в различных областях – CV/NLP/ML