Каталог специалистов

Алексей — ML-разработчик уровня Junior+. Имеет опыт работы на проектах в сфере AI & Robotics: - «Цыфротех» (роль — ML engineer): занимался настройкой алгоритмов машинного обучения, работал над проектами по обнаружению болезни Паркинсона, поиску зависимости выручки торговых точек и предсказанию выручки будущих магазинов, а также создавал чат-боты с внедрением ИИ в Telegram. - «Aston» (роль — Data Scientist): работал на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности входили сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование.

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

Любящий жизнь и людей бизнес-ориентированный лидер с 20+ летним опытом. ✓ Умею запускать и масштабировать цифровые продукты для увеличения клиентской удовлетворённости, захвата доли рынка и роста выручки. ✓ Умею управлять внутренним ИТ (стратегия, IT-инфраструктура, кибербезопасность, управление проектным офисом внедрения on-premise & коробочных решений) для повышения операционной эффективности и оптимизации затрат. ✓ Работал в зрелых компаниях и стартапах в различных отраслях (B2B, B2C).

Я специалист в области науки о данных, с аналитическим складом ума и глубокими знаниями математике статистике. Имею опыт работы смежных сферах IT, что обеспечивает мне широкую перспективу понимание технологических процессов компании. Знаком компьютерным зрением обработкой естественного языка на теоретическом уровне, имею реализации академических проектов этих областях. В своём профессиональном пути, начав с автоматизации процессов помощью RPA, я постепенно приближался к науке о данных, увлекаясь её мощным потенциалом в преобразовании данных ценные знания и решения. Этот интерес ведёт меня желанию глубже изучить развиться этой области. Убеждён, что наука открывает новые горизонты для инноваций эффективности любой сфере, стремлюсь стать частью этого процесса, внося свой вклад создание передовых решений. Я готов приложить все усилия достижения профессионального мастерства, сопровождаемого постоянным обучением совершенствованием

Андрей — опытный специалист уровня Senior в области Data Science. Обладает навыками работы с Python, FastAPI, PyTorch, Tensorflow, Numpy, Pandas, SciPy, а также знаниями в сфере NLP, Machine learning, Docker, Kubernetes и Git. Имеет опыт работы с SQL, Linux, MLflow и Deep Learning. Владеет языком программирования GOlang и разбирается в компьютерном зрении и нейронных сетях. Принимал участие в проекте по исследованиям и разработкам в области системного анализа и сетевого взаимодействия в роли Data Scientist. Занимался воспроизведением и проверкой гипотез из научных статей для классификации в системном анализе, разработкой систем трансляции, работой с системами обработки аудио и трансформерами. В рамках проекта по оптимизации процессов ремонта колёсных пар и мониторингу износа компонентов в роли ML-Engineer занимался разработкой и внедрением моделей временных рядов, регрессии и классификации, оптимизацией конвейеров обработки данных и интеграцией компьютерного зрения. Также работал над проектом по разработке систем обнаружения аномалий в телеметрической информации для повышения надёжности космических аппаратов в роли ML-Engeneer. Отвечал за разработку и поддержку ПО для систем управления самолётами и анализа телеметрии, прогнозирование отказов и выявление аномалий.