Каталог специалистов

Александра — специалист уровня Middle в области Data Science. Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая AIogram, Apache AirFlow, API, CatBoost, Docker, FAISS, GitHub, HuggingFace, Linux, Machine learning, Matplotlib, NLP, Numpy, OpenCV, Pandas, Power BI, PySpark, Python, PyTorch, Sklearn, SQL, Superset и другими. В проектах для компании «Росбанк» в роли Analyst занималась управленческой отчётностью, анализировала данные о рисках, распределении капитала и концентрации рисков, автоматизировала процессы отчётности с помощью макросов на VBA и R Shiny, разрабатывала интерактивные дашборды. В роли Data Scientist работала над стресс-тестированием, переводила отчётность в Power BI, создавала сложные дашборды, взаимодействовала с аудиторской проверкой.

Артём — Python-разработчик уровня Middle из Калининграда. Специализируется на разработке бэкенда. Имеет опыт работы с Django, FastAPI, Flask, а также с базами данных PostgreSQL, ClickHouse, MongoDB. Владеет технологиями Docker, Celery, Asyncio, Git. Участвовал в разработке музыкального приложения MusiChat в роли backend-разработчика Python (Django), где занимался созданием системы чатов, разработкой функционала фильтрации по радиусу с использованием PostGIS и внедрением Sentry для отслеживания ошибок. Работал над маркетплейсом с товарами из Турции в качестве backend-разработчика Python (FastAPI), где проектировал и внедрял гибкий модуль, систему настроек продавца, реализовывал систему выбора страны для использования в адресах доставки заказов. Также участвовал в проекте по разработке многофункционального справочника Море39 в роли Python-разработчика (aiogram / Telegram Bot), где расширял информацию о заведениях, создавал новые функции и модернизировал админ-панель. Python-разработчик с сильной технической базой и практикой. Постоянно развивается, посещает митапы, вебинары и конференции IT-сообщества Калининграда и онлайн-мероприятия. Пишет чистый код, умеет находить решения сложных технических задач, эффективно взаимодействует в команде. Ответственный, внимательный к деталям, стрессоустойчивый, соблюдает дедлайны и грамотно планирую время.

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Есть опыт в прикладном использовании и в разработке моделей машинного обучения и нейронных сетей. Работал над проектами в сфере автоматизации e-com, FinTech, гос. сектора, разрабатывал HR-сервис для IT-компании.

Опытный Python-разработчик, senior. Специализируется на backend-разработке и управлении командами разработчиков. Обладает глубокими знаниями в области проектирования архитектуры приложений, включая принципы Чистой и Гексагональной архитектуры. Опыт работы на проектах: - PSV Meta (криптоигра через приложение Telegram): руководство командой backend-разработчиков, проектирование архитектуры приложения, интеграция с Telegram. - TBI Bank (банковское приложение): фиксация и исправление багов, оптимизация работы с Redis, реализация маскировки персональных данных в логах. - «Просвещение» (образовательная платформа): разработка backend-системы на FastAPI, интеграция с PIM-системой через Kafka, создание RESTful API. - Криптобиржа LATOKEN: добавление нового функционала, оптимизация архитектуры платформы, сбор и обработка данных с CoinMarketCap и BitQuery. - Студия ТГ (система анкетирования для ФНС): разработка backend на Java Spring, проектирование базы данных, настройка взаимодействия с RabbitMQ, Prometheus, Grafana. - Студия ТГ (государственная кадастровая оценка): создание платформы на Django, настройка Celery, конфигурация Nginx и Docker. - Neuro.net (логика диалогов и интеграция систем через API): разработка логики диалогов, интеграция с внешними системами. - Обучение на курсе «Разработка backend-приложений на Python»: создание RESTful API с Django и DRF, работа с ORM, написание тестов.

Василий — опытный специалист уровня Senior в области Data Science. Обладает навыками работы с большим количеством технологий: Hugging Face Transformers, NumPy, Git, Pandas, ONNX, Linux, PyTorch, Jupyter, Docker, SQL, Python, PostgreSQL, Kubernetes и другими. Василий работал над проектами в различных отраслях: Insurance, EdTech, Information Security, Telecom, Manufacturing, LifeStyle, BioTech, Pharma, Health care & Sports. В проектах он выполнял роли AI инженера, основателя стартапа, тимлида, архитектора, инженера-программиста, ведущего программиста и руководителя предприятия. Среди реализованных проектов: - Разработка прототипа чат-бота для создания аналитических помощников. - Создание решения для эффективного поиска и кластеризации коллекции документов. - Проектирование и реализация Data Vault 2.0 для построения масштабируемых и гибких хранилищ данных. - Участие в разработке комплексной системы автоматизации деятельности фитнес-центров. - Внедрение централизованной системы учёта между филиалами и центральным офисом.

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

Старший разработчик c глубоким знанием Python + Django. Имею опыт разработки приложений с интеграцией технологий искусственного интеллекта. Опыт работы над нагруженными проектами в команде > 10 человек.

Святослав — Senior Python разработчик из Москвы с опытом работы более 6 лет. Специализируется на разработке backend-решений, имеет опыт управления командой и разработки MVP. Владеет английским языком на уровне C1. Участвовал в проектах по созданию системы управления дронами и ПО для симуляции их передвижений, где выступал в роли ведущего разработчика и тимлида. Также работал над автоматической системой обучения моделей, интеграцией с платёжными системами и разработкой private cloud. В качестве старшего разработчика участвовал в создании backend для мобильных приложений и кастомной системы агрегации данных, где занимался рефакторингом, увеличением покрытия тестами и интеграцией с различными сервисами. Имеет опыт работы с Go, Python, SQL, Django, FastAPI, Flask, ClickHouse, MongoDB, MySQL, PostgreSQL, RabbitMQ, Redis, Bash scripting, Docker, Kubernetes, Git, Pytest и другими технологиями. Святослав занимается разработкой, в основном это бэкенд на Python/Go, однако, может брать на себя смежные задачи, относящиеся, например, к фронтенд части или DevOps. Стремится создавать надежные, масштабируемые и эффективные решения, повышающие функциональность и производительность приложений.

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 Spark SciPy Spacy PyMystem3 Pandas SkLearn Seaborn XGBoost LightGBM Статистический анализ A/B тесты SQL Keras torch pytorch MySQL PostgreSQL Git Hadoop Data Analysis HuggingFace

▪ 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.

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с NLP и CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 3 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки и построения веб-сервисов

1. самая интересная и/или технически сложная задача из опыта? Отладчик Groovy-скриптов на основе Java Debug Interface - пригодились знания университетского курса по компиляторам. В соответствие с техническими требованиям был реализован базовый функционал - брейкпойнты, перемещение по стеку вызовов и показ переменных. 2. куда хотелось бы развиваться? Хотелось бы развиваться в сторону аналитики данных и машинного обучения, но в этом направлении пока мало практического опыта - только диссертация на тему “Техники саммаризации нескольких документов для составления новостных сводок”. Также, хотелось бы развиваться в области ИИ и работы с LLM.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

5+ лет опыта в ML и анализе данных, включая продакшн-разработку моделей. Коммерческий опыт с рекомендательными системами (Implicit, LightFM, SVD, DL-based), включая: Collaborative Filtering (ALS, LightFM, SVD); Matrix Factorization (SVD, ALS); Two-Tower Model (Deep Learning) — моделирование с использованием контентных признаков (тексты, эмбеддинги видео/аудио/изображений); Hybrid Model (CF + Content-Based) — интеграция поведенческих и контентных фич для рекомендаций; Transformer-based модели (YouTube DNN, SASRec) — учет последовательностей взаимодействий пользователей. Глубокое понимание алгоритмов RecSys и бустинга (LightGBM, CatBoost, XGBoost). Разработка и деплой моделей (классификация, регрессия, ранжирование) с использованием: PyTorch, TensorFlow; Triton Inference Server, TorchServe, TF Serving Feature engineering для RecSys и других задач; Проведение A/B-тестирования рекомендательных моделей и новых фич; Построение end-to-end ML пайплайнов, автоматизация CI/CD; Опыт с высоконагруженными и распределёнными системами (Spark, Dask, Ray); Разработка REST API (Flask, FastAPI), опыт работы с облаками (AWS, GCP, Yandex Cloud); Использование LLM (в т.ч. RAG) для бизнес-задач и интеграции с рекомендательными системами; Уверенное владение Python, Docker, Kubernetes; Анализ и визуализация данных (NumPy, SciPy, Pandas, Plotly).

ML инженер с более чем 7-летним опытом в разработке высоконагруженных систем и алгоритмической торговли. Специализируюсь на Python (FastAPI), микросервисной архитектуре, базах данных (MongoDB, PostgreSQL, Redis) и брокерах сообщений (RabbitMQ, Kafka). Имею опыт создания IT-продуктов с нуля, включая проектирование архитектуры и управление командами. Опыт: 7+ лет ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка микросервисов на Python (FastAPI) ● Проектирование баз данных (MongoDB, PostgreSQL, Redis) ● Работа с API (REST) ● Очереди сообщений (RabbitMQ, Redis, Kafka) ● Мониторинг (Grafana) ● Контейнеризация и оркестрация (Docker, Kubernetes) ● Машинное обучение (Torch, MLFlow, Huggingface, OpenAI) ● Руководство командами разработчиков ● Дедупликация (стэкинг + файнтюнинг BERT) ● Сентимент (стэкинг BERT) ● Суммаризация (Openai + резервирование huggingface моделью) ● Машинный и API ревью