Каталог специалистов

развитые коммуникативные навыки; опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными, в том числе с помощью PySpark; работа с SQL на уровне продвинутых запросов: оконные функции, подзапросы, условные функции; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций: опыт написания простых bash команд; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; участие в создании ETL\ELT процессов; опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow; опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; умею читать техническую документацию на английском языке.

Опыт работы как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных, а также анализа, манипулирования и визуализации данных. Oracle (11g) включая: логический и физический дизайн базы данных настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика PL/SQL, хранимые процедуры, функции; Разработка на Python, включая: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Scipy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, Seaborn. Работа с данными, включая: Предварительная обработка данных: работа с выбросами и недостающими данными; Создание информационных панелей с помощью Tableau, Power BI и DataLens.

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 дата-инженер с навыками в области машинного обучения и аналитики данных. Опыт работы: - Разработка и поддержка высоконагруженных сервисов в роли дата-инженера/Python-разработчика в IT-компании (6 месяцев). - Создание и развитие хранилища данных о товарах в роли старшего дата-инженера в ООО «РАШ» (1 год 2 месяца). - Парсинг и подготовка данных для внутренних разработок и DWH в роли Python/Node.js разработчика в Центре пространственных исследований (1 год 5 месяцев). - Парсинг интернет-магазинов и обработка данных в GCP в роли дата-инженера (6 месяцев). - Фулстек-разработка мониторингового проекта в роли веб-мастера (1 год 10 месяцев). - Полная переработка финансового сайта на Wordpress в роли веб-мастера (2 года 5 месяцев). - Веб-мастер/дата-инженер в проектах по разработке сайтов и агрегаторов товаров на Drupal (7 лет 2 месяца) и парсингу XML-фидов крупных интернет-магазинов (5 лет 8 месяцев).

Денис — опытный продуктовый аналитик с навыками работы в различных отраслях e-commerce и retail. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области анализа данных, программирования и управления проектами. Денис работал над несколькими проектами, где он выполнял анализ трафика, данных из CRM, услуг и продаж, а также готовил отчёты и давал рекомендации по дальнейшему развитию проектов. Он также занимался анализом Яндекс.Метрики и Google Analytics, настраивал Google Tag Manager и писал SQL-запросы любой сложности. На своих проектах Денис использовал такие инструменты, как Python, SQL, Google Colab, Data Lens, Linux, WSL, Jupiter Notebook, Data Studio, DAX, GTM, Metabase, AmoCRM, MySQL, PostgreSQL, SQLite, MyBi Connect, Apache AirFlow, Power BI и другие. За время своей работы Денис написал более 50 скриптов Python для обработки данных, подготовил более 10 шаблонных отчётов в Google Colab и провёл более 50 различных исследований и отчётов.

Александр – опытный и ответственный системный аналитик, который обладает глубокими знаниями в сфере информационных технологий и применяет их для разработки эффективных решений, позволяющих оптимизировать работу компаний и повысить их производительность. Аналитический склад ума, умение четко формулировать идеи и превосходные коммуникативные навыки делают его незаменимым членом любой команды, работающей над разработкой и внедрением информационных систем. Александр всегда готов изучать новое, он постоянно совершенствует свои знания и навыки, чтобы быть в курсе современных тенденций и технологий.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Степан — специалист по математическому моделированию уровня Senior. Обладает опытом в разработке и реализации проектов в области RnD. UNVSoft. Discord Call Transcriber Роль: разработчик. Участвовал в проектировании модульной архитектуры с учётом масштабируемости и отказоустойчивости. Разработал компоненты системы асинхронной обработки аудио, внедрил CI/CD пайплайн с GitHub Actions. Достижения: - автоматизирован процесс записи и обработки разговоров; - быстрая обработка данных; - упрощённое управление записями; - внедрение CI/CD-пайплайна позволило автоматизировать тестирование и развёртывание. UNVSoft. Patient Portal Роль: backend-разработчик. Разработал масштабируемый REST API на Flask, реализовал OAuth 2.0 аутентификацию, настроил кеширование с использованием Redis, оптимизировал SQL-запросы. Достижения: - скорость обработки платежей увеличена на 30 %; - оптимизация SQL-запросов снизила нагрузку на БД на 40 %; - Kafka позволил на 50 % сократить задержки обработки событий. UNVSoft. Automated Mail Sorting System Роль: backend-разработчик. Спроектировал архитектуру системы, разработал алгоритмы обработки документов, интегрировал систему с PostgreSQL. Достижения: - сокращение трудозатрат клиента с 280 человек до 4-х; - настройка потоковой обработки данных ускорила обработку почты; - интеграция OpenCV позволила автоматизировать распознавание документов с точностью более 92 %. Дополнительная информация: • Опыт линеаризации задач, формулировка целевой функции и ограничений в рамках проектов, связанных с оптимизацией процессов и распределением ресурсов.

грейд специалиста: middle+/senior О Марии: Ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.