Каталог специалистов

Опытный разработчик Java с высоким стремлением к обучению и способностями решать любые проблемы. Моя цель принести успех компании, разрабатывая оптимальные алгоритмы и подходы для решения проектных задач и проблем, возникающих в процессе их разработки. Привык работать в команде, открыт для адаптации к изменениям. На основании вышесказанного, могу заверить, что буду очень полезным талантом для компании.

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.

Инженер с глубокими знаниями в DevOps, MLOps, инфраструктуре высокой доступности и поддержке моделей LLM. Его карьерный путь охватывает несколько технологических вертикалей. Алексей демонстрирует зрелую техническую экспертизу в построении сложных платформенных решений. Он уверенно работает как с высокоуровневыми ML-задачами, так и с низкоуровневой настройкой систем, что делает его сильным кандидатом на роли, связанные с инфраструктурой ИИ, высоконагруженными сервисами и инженерией производительности.

Инженер-программист с глубоким опытом разработки распределённых систем, ML-инфраструктуры и высоконагруженных backend-сервисов. Работал в продуктивных командах крупных ИТ-компаний (Авито, Яндекс, Тинькофф Банк), сейчас занимается разработкой аналитических платформ в сфере финтеха (Silver Mont). Специализируется на Python и Golang, уверенно применяет Kubernetes, Kafka, PostgreSQL и DevOps-инструменты.

Разработка мобильных приложений под iOS, закладывание архитектуры приложение, работа в команде, работа с legacy-кодом/доработка существующего функционала, код-ревью, менторинг.

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 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.

Опыт тестирования и разработки более 8-ми лет Участие в проектировании архитектуры продукта Опыт работы с системами контроля версий (Git) Код-ревью, рефакторинг Уверенное знание фреймворка FastAPI Опыт использования GIT и Docker Опыт ведения документации по тестированию Понимание и настройка процессов CI/CD Понимание клиент серверной архитектуры Опыт работы с API Опыт создания тестовых фреймворков Понимание процессов в ML Опыт использования и администрирования Linux

инженер с глубокими знаниями в DevOps, MLOps, инфраструктуре высокой доступности и поддержке моделей LLM. Его карьерный путь охватывает несколько технологических вертикалей. Алексей демонстрирует зрелую техническую экспертизу в построении сложных платформенных решений. Он уверенно работает как с высокоуровневыми ML-задачами, так и с низкоуровневой настройкой систем, что делает его сильным кандидатом на роли, связанные с инфраструктурой ИИ, высоконагруженными сервисами и инженерией производительности

▪ Data Scientist c более чем 5 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 (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), 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. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

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.

Богдан — ML-разработчик уровня Senior из Тольятти. Специализируется на машинном обучении и обработке данных. Имеет высшее образование по специальности «Прикладная математика и физика» Московского физико-технического института. Имеет опыт работы на проектах в отраслях e-commerce и urban technology. Участвовал в разработке и дообучении Transformer-энкодера для текстовых описаний товаров, создании пайплайна расчёта эмбеддингов и NN-поиска, проектировании Airflow DAG. Занимался поиском визуального сходства товаров, обучением моделей, гиперпараметрической настройкой, деплоем моделей в продакшн. Достижения включают повышение конверсии на 3% за счёт рекомендаций визуально похожих товаров, улучшение метрик прогнозирования спроса и предсказания премиальных покупок, а также разработку моделей повышения разрешения 2D и 3D изображений пористых структур.

Системный аналитик из Санкт-Петербурга с опытом работы в проектах e-commerce & retail. Участвовал в разработке распределённой системы управления данными, где выполнял проектирование доработок, алгоритмов обработки данных и моделей данных. Спроектировал интеграцию между онлайн-магазином «Магнит» и системой управления данными, что позволило оптимизировать и автоматизировать процесс доставки, сократив трудозатраты линейного персонала магазинов на 10%. В рамках другого проекта внедрял системы сквозной аналитики и LMS в EdTech-проекты и оптимизировал процессы. Успешно завершил около 70 кейсов с интеграциями и проектированием хранилищ данных, смог выстроить эффективную аналитику на одном проекте, что привело к оптимизации маркетинговых бюджетов на 43%, а также спроектировал и описал новый алгоритм обработки данных. Недавно занимался интеграцией систем сквозной аналитики и CRM в информационные системы заказчика. Внедрил около 30 систем сквозной аналитики, сформировал оптимальное документирование API с помощью Swagger, что стало стандартом в команде.

Senior Data Scientist с опытом работы более 5 лет. Обладаю знаниями в областях: табличные данные, ком- пьютерное зрение, A/B тестирование и временные ряды. Работал в крупных банках, IT и консалтинге. Есть опыт управления командой из 4+ человек. Ориентирован на предоставление измеримой ценности для бизнеса посредством инновационных и эффективных решений.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873