Каталог специалистов

Аналитик данных с опытом внедрения продуктов, упрощающих принятие ключевых бизнес-решений. С компетенциями в области классического МЛ и разработал модель классификации Яндекс Музыки. Благодаря опыту работы в Wildberries и Тинькофф я приобрел глубокое понимание бизнес-процессов и умение работать с большими объемами данных. В настоящее время являюсь ведущим аналитиком холдинга и отвечаю за всю систему аналитики в компании (аналитики полного цикла).

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.

Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.

Александр — ML-разработчик уровня Senior из Москвы. Обладает опытом работы на проектах в сферах EdTech, FinTech & Banking, AI & Robotics и IoT. На проекте для компании «Компьютерная академия “Топ”» занимался разработкой методических материалов по курсу «Базы данных и SQL для аналитиков данных», а также созданием курса «Продвинутые модели машинного обучения». В рамках проекта по риск-модели предсказания цен на недвижимость и системы видеоконтроля стройготовности объектов выполнял функции Data Scientist. Занимался разработкой моделей прогнозирования цен на квадратный метр жилья и новых клиентов банка, а также разработкой Marketing Mix Modeling для распределения рекламных бюджетов и созданием моделей распознавания. Как Python / ML Engineer работал над проектом Urana AI — системой генерации видеоряда по музыке. В рамках этой задачи занимался разработкой пайплайна генерации видео, созданием алгоритмов выявления звуковых эффектов и доработкой GAN-моделей. Также имеет опыт работы над проектами по разработке розничных продуктов для физических лиц, где создавал скоринговые модели для анализа клиентов и занимался построением моделей оттока клиентов. И опыт работы над задачами, связанными с умным домом, IoT и спутниковым телевидением, включая построение моделей оттока, CV-моделей и предсказание аномалий.