Каталог специалистов

Евгения — React-разработчик уровня Middle. Специализируется на разработке программного обеспечения с использованием современных технологий и инструментов, таких как React, Node.js, Python, MongoDB и других. Опыт работы: - Платформа для автокредитования малого и среднего бизнеса (FinTech & Banking). Занималась разработкой и поддержкой функционала платформы, включая внешний вид приложения и динамическое формирование документов с использованием Carbone.js. Участвовала в Agile-процессах, проводила ручное тестирование функционала, работала с ORM Prisma. Внедрение автоматизированных процессов и оптимизация бизнес-логики позволили сократить среднее время обработки заявки с 15 минут до 3 минут. - Платформа для инвестирования (FinTech & Banking). Рефакторинг существующего кода, разработка функционала динамического формирования документов, создание отчётов разного уровня сложности. Успешно внедрила автоматизированные процессы и оптимизировала бизнес-логику, что сократило среднее время обработки заявки на 30%. - Платформа для бронирования мест проведения мероприятий с использованием ИИ (Travel, Hospitality & Restaurant business). Подключение и настройка ИИ-системы, разработка и оптимизация промптов для ИИ, интеграция ИИ-агентов. Успешно настроила ИИ-систему, которая значительно упрощает процесс поиска и бронирования мест для мероприятий. - Платформа для аутстаффинга с использованием ИИ (HRTech). Разработка и внедрение алгоритмов для проверки соответствия специалистов и вакансий с использованием ИИ, оптимизация процесса подбора персонала, интеграция ИИ-компонентов. Успешно внедрила алгоритмы, которые значительно повысили точность подбора кандидатов на вакансии.

Есть опыт работы с финансовыми данными, интеграцией с платежными системами, эквайрингом и АБС. Опыт работы с юнит, приемочными и функциональными тестами. Опыт работы в больших командах.

ML инженер с опытом полного цикла ML-разработки — от подготовки данных и выбора алгоритмов до их оптимизации и интеграции в production. Люблю работать в команде, делиться знаниями и вносить вклад в реализацию проектов.

За прошедшие годы, наравне с основной деятельностью, я занимал ключевую роль в разработке и поддержке программ на VBA, направленных на усовершенствование бизнес-процессов предприятия. Моя страсть к улучшениям побуждала меня непрерывно совершенствовать алгоритмы, повышать производительность и делать программы максимально интуитивно понятными. Моя цель — вносить вклад в развитие организации, помогая ей достигать стратегических целей и раскрывать свой потенциал. Ведь меняя мир вокруг, меняется мир внутри. Мой путь в мир IT пережил переломный момент после знакомства с языком Python, который произвел на меня неизгладимое впечатление своей гибкостью, мощью и простотой. Это открытие заставило меня углубиться в изучение Python, и на этом пути я разработал ряд проектов, которые помогли мне понять его истинную ценность. Мой опыт с Python укрепил убеждение в его ключевой роли в будущем программирования и в моём.

Я перешёл с Game Developer Unity C# в Data Science/Machine Learning, потому что я очень сильно влюбился в эту область. В IT опыта около 4 лет как программист. Присутствуют практические знания статистики, линейной алгебры и математики в общем, но хочу знать больше. Люблю Математику, программирование, науку. Я крайне добр и не вспыльчивый. Говорю на Русском и на Английском свободно. Моя сильнейшая сторона: умею уделять работе всё время и постоянно обучаться новому.

Разрабатывал rest сервисы для оркестрации платежных систем. Данный сервисы имел интеграцию со следующими платежными системами: PayPal, Stripe, Tinkoff, Tinkoff Credit и Yoomoney. Для правильной работы статусной модели была реализована проверка статусов транзакции по расписанию с помощью celery. Занимался разработкой Telegram ботов, которые интегрировались с различными сервисами в том числе с искусственного интеллекта.

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

Data Scientist с опытом работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и Manufacturing. На позиции Data Analytics & Machine Learning Specialist в IT-компании выполнял полный цикл разработки, занимался аналитикой и обработкой данных, разработкой и оптимизацией моделей машинного обучения. Разработал предиктивные модели для обнаружения возможных сбоев двигателя внутреннего сгорания карьерных самосвалов. Автоматизировал сбор данных со SCADA. В роли Data Science & Analytics Engineer в ПАО «Калужский Турбинный Завод» проводил аналитику и обработку исходных данных, разрабатывал и оптимизировал модели машинного обучения, работал с данными предприятия для аналитики и создания дешбордов в Power BI. Создал программу для распознавания основной информации на чертежах изделий и обнаружения на них эскизов. Работая на позиции Data Scientist в AlphaAdept group, создавал основные модели для прогнозирования лучших точек входа/выхода на фондовом рынке, внедрял ML решения в backend. Разработал процедуры A/B testing, увеличив виртуальный капитал на 35%. Будучи Python-разработчиком в ИП, разработал рекомендательную систему подбора лучших автомобилей по параметрам, что повысило вовлечённость пользователей на 20% и продажи работодателя на 17%.

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka

Сергей — опытный IT-специалист, специализирующийся на Python разработке. Имеет опыт работы в таких отраслях, как Social Networking, Manufacturing и Cloud Services. В портфолио Сергея есть проекты по созданию платформы для автоматизации рутинных задач сетевых интеграций, системы для отслеживания и управления инцидентами, а также системы сбора и анализа данных о состоянии сетевых устройств и сервисов. На одном из проектов Сергей занимался интеграцией с внешними сервисами, работал в команде, тестировал и улучшал код, управлял релизами. На другом проекте он разрабатывал и поддерживал микросервисы, проектировал асинхронную работу микросервисов, интегрировал систему с внешними сервисами. Также Сергей участвовал в создании приложения по верификации проведённой кассовой операции. Опыт работы Сергея составляет 4 года и 9 месяцев.

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Python backend-разработчик, Data Scientist В сфере интересов ИИ и машинное обучение, окончила магистратуру по этому направлению и применяю знания в работе. Мне нравится писать понятный код с хорошей логикой и структурой. Общие навыки программирования: – Пишу на Python, использовала раньше: C++, PHP, TypeScript (в учебе и в начале работы); – Хорошее понимание применимости архитектурных решений, закончила курс по микросервисам в ИТМО; – Также из курсов брала по BigData (Hadoop, Spark, Kafka), есть общее представление (не пишу на Scala, поэтому опыт ограничен); – Могу работать в МЛ на всех этапах, от сбора и разметки данных до деплоя в прод. Работала с CV моделями и языковыми, разворачивала opensource LLM, углубленно изучала GANы; – Есть опыт написания модуля для Drupal сайта; – Умею работать с Docker контейнерами, разворачивать на серверах с видеокартами – Знакома с VK API, Whatsapp API; – Умею работать в команде. Неконфликтна и легко нахожу общий язык с людьми. – Активное использование HugginFace моделей; – Читаю документацию на английском, аудирование уровень B1-B2. Опыт участия в профильной деятельности во время учебы: – Участвовала в составе команды в ICPC, RuCode, Demidov Open IT Cup. – Прошла отборы «Я – профессионал» по направлениям: «Программная инженерия» и «Программирование и информационные технологии». – Победитель вузовского отборочного этапа WorldSkills Russia по компетенции «09 Программные решения для бизнеса». – Принимала участие в хакатоне от RuCode в области Natural language processing. – Участвовала в летней школе РАИИ в июле 2021 (направление «Логика в искусственном интеллекте»). Занимались классическим машинным обучением с использованием python. – Работала в команде на образовательном модуле в центре Сириус («Большие данные и машинное обучение в когнитивных и социальных науках», октябрь 2021). – Прошла курс Технологии Анализа Данных в ИТМО (2024 год)

Ключевые навыки: BPMN UML ML DML API gRPC User Story ARIS EPC REST open API SQL Python Service-Based Architecture. Бизнес и системный анализ Статистический анализ Прогнозирование Глубокое машинное обучение Нейронные сети Формирование технического задания для разработки Системная интеграция