Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Исабек — ML-разработчик уровня Middle+ из Алматы, Казахстан. Специализируется на разработке AI-систем, Computer Vision и Machine Learning. Имеет высшее образование по специальности «Промышленная электроника» Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет опыт работы на проектах в области разработки AI-систем для автономных устройств и промышленного анализа с обработкой видеопотоков в реальном времени. Участвовал в создании production-ready решений с микросервисной архитектурой и масштабируемой инфраструктурой. Работал над проектами по разработке AI/ML решений для анализа изображений и прогнозирования энергетических систем с высокой точностью. Реализовал систему сегментации дефектов солнечных панелей и модель прогнозирования выработки электроэнергии. Также имеет опыт работы в качестве Product Data Analyst, где провёл инициативный data-driven проект по оптимизации YouTube-канала, увеличив органический трафик на 50% за 6 месяцев без привлечения дополнительных ресурсов. Общая продолжительность работы на проектах составляет 2 года 4 месяца.

Senior DevOps-инженер с 6+ годами опыта построения и поддержки production-инфраструктуры для высоконагруженных сервисов и ML-пайплайнов. Специализируюсь на развёртывании GPU-кластеров, настройке MLOps-практик и работе с on-prem инфраструктурой для задач машинного обучения. Имею практический опыт: Развёртывания и обслуживания GPU-серверов (NVIDIA CUDA, nvidia-device-plugin) для training и inference Настройки CI/CD пайплайнов для ML-моделей с версионированием данных и моделей (DVC, MLflow) Построения инфраструктуры для training и inference workloads на Kubernetes с GPU scheduling Работы с on-prem стеком: bare metal provisioning, GPU passthrough, CUDA toolkit management Интеграции Triton Inference Server и TorchServe для production serving ML-моделей Оркестрации ML-пайплайнов через Airflow и Kubeflow Работал с Kubernetes, GitLab CI/CD, Docker, Nginx, PostgreSQL, Prometheus/Grafana, ELK Stack в проектах с нагрузкой 300K+ транзакций ежемесячно. Строил отказоустойчивые системы с балансировкой трафика, автоматическим масштабированием и мониторингом для B2B SaaS и consumer-продуктов. Containerization & Orchestration Kubernetes (production clusters, HPA, GPU scheduling, nvidia-device-plugin, node selectors, taints/tolerations) Docker (multi-stage builds, image optimization, registry management, GPU-enabled containers) Docker Compose (local development environments, ML service stacks) CI/CD & Automation GitLab CI/CD (pipeline design, runners, artifacts, caching, ML model build pipelines) GitHub Actions DevOps Engineer (ML Infrastructure / MLOps) 1 Automated deployments (blue-green, canary, rolling updates) Ansible (playbooks for provisioning, GPU server configuration, CUDA toolkit installation) Terraform (infrastructure as code, GPU cluster provisioning) Bash + Python scripting (automation, ML pipeline glue code) ML Infrastructure & MLOps MLflow (experiment tracking, model registry, model serving) Kubeflow (pipeline orchestration, training jobs on Kubernetes) DVC (data versio

Мариан — AI-разработчик уровня Senior из Минска, Беларусь. Специализируется на разработке AI-решений, имеет глубокие знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Владеет английским языком на уровне C1. Имеет опыт работы на следующих проектах: 1. Fluor / AI Platform: разработка AI runtime layer для LLM-агентов, включая создание Python-сервисов и библиотек для запуска LLM-агентов, управления tool/function calling, execution pipelines, контекстом, памятью, логированием и структурированными результатами. 2. CA solutions / Retail Company: проектирование и реализация end-to-end ML-пайплайна для прогнозирования спроса, NLP-аналитики и RAG-ассистента. 3. BrightSenso / Retail company: разработка сервиса валидации данных из PDF-документов с использованием методов компьютерного зрения и библиотеки обработки PDF. 4. LCtech / Software development company: создание автоматизированного пайплайна для обработки и валидации заявок на участие в тендерах. Общая продолжительность работы на проектах составляет 3 года и 3 месяца.