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.

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

▪ Data Scientist с опытом работы 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. ▪ 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.

Богдан — ML-разработчик уровня Senior из Тольятти, Россия. Специализируется на машинном обучении и обработке данных. Имеет высшее образование по специальности «Информационные системы и технологии» в Skolkovo Institute of Science and Technology. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Apache AirFlow, Apache Kafka, BigQuery, ClickHouse, Docker, Kubernetes, PyTorch, SQL и другие. Принимал участие в проектах в отраслях E-commerce & Retail и Urban technology. Среди проектов: - Разработка и дообучение Transformer‑энкодера для текстовых описаний товаров в проекте Magnit Tech. - Поиск визуального сходства в проекте Optimax Dev. - Прогнозирование спроса и рекомендации товаров в e-commerce компании по производству и ритейлу очков. - Повышение разрешения томограмм в исследовательском проекте в области разведки нефтяных месторождений. - Исследования в области спектроскопии белков-маркеров заболеваний. Общая продолжительность работы на проектах составляет 8 лет.

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.

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.

Артём — опытный Data-инженер, специализирующийся на разработке платформ данных и интеграции различных источников информации. Обладает навыками работы с такими инструментами, как PostgreSQL, Clickhouse, Kafka, Elasticsearch, Airflow, Spring, а также имеет опыт использования технологий Apache Ignite, Hadoop, Hive, Spark, PySpark. Артём участвовал в нескольких проектах, где проявил себя как специалист по разработке сложных архитектур данных. В одном из проектов он разработал платформу данных с нуля, организовал процесс миграции из различных источников и оптимизировал существующие таблицы Clickhouse. В другом проекте Артём разработал продукт для расчёта активов с весом риска для отдела рисков. Он также реализовал конвейеры данных, создал платформу для модульного тестирования и разработал индивидуальную интеграцию с различными внутренними API.