Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Обладает опытом более трёх лет в оценке генеративных моделей и работе с LLM, включая разметку, фильтрацию и анализ качества текстов. Участвовал в проектах по борьбе с галлюцинациями моделей, а также структурировал данные из открытых источников по заданным параметрам. Выполнял промпт-инжиниринг, оптимизацию выводов LLM и автоматизацию на базе RPA. Имеет практические навыки работы с Python, SQL, REST API и Postman. Проявляет внимательность, ответственность и системный подход в аналитических задачах.

Являюсь backend-разработчиком. Имею широкий спектр навыков в разработке веб-приложений и API, работе с базами данных и оптимизации производительности приложений. Изучаю новые фреймворки под необходимые задачи, стараюсь сделать код чистым и легко поддерживаемым, чтобы обеспечить простоту дальнейшей разработки

Иван — DevOps-инженер уровня Middle из Екатеринбурга. Специализируется на администрировании и стандартизации инфраструктуры. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и Travel, Hospitality & Restaurant business. Ключевые навыки: Agile, Ansible, Apache, ArgoCD, AWS S3, Bash, CI/CD, Docker, Docker Compose, ELK Stack, Git, GitLab, Jenkins, Kubernetes, Linux, Prometheus, Scrum и другие. Участвовал в следующих проектах: - Администрирование и стандартизация Kubernetes‑кластера банка. Задачи включали масштабирование кластера, стандартизацию конфигураций с Ansible, мониторинг в Grafana и Prometheus, администрирование PostgreSQL и Redis. - Развёртывание и сопровождение инфраструктуры для внутренней метавселенной банка. Задачи: разворачивание Kubernetes‑стендов, автоматизация конфигурации с Ansible, создание GitLab CI/CD пайплайнов, мониторинг в Prometheus и Grafana. - Инфраструктура поискового сервиса по заведениям Коста‑Рики. Задачи: администрирование Docker‑кластеров, настройка Traefik и Nginx, разработка GitLab CI пайплайнов, развёртывание MinIO и PostgreSQL. Общая продолжительность работы на проектах — 1 год 8 месяцев.

Диджитал дизайнер (или мультидисциплинарный дизайнер - умею сайты, брендиг, визуал, ux; то есть всё, что связано с цифровым оформлением и подачей бизнеса) Работал в med-tech & farm-tech индустрии продуктовым дизайнером в RnD команде, которая помогает оформлять фармацевтические и медицинские бренды. За время работы набрался опыта в Digital дизайне продуктов. Делал всё что связано с дизайном: начиная с упаковок для таблеток, заканчивая интерфейсами софта для современных клиник и лабораторий.

Макар — опытный IT-специалист, специализирующийся на Python разработке. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Python, Git, PostgreSQL, Docker, ABAP, GitLab CI/CD, а также имеет опыт работы с чат-ботами и языковыми моделями. Макар работал над проектом NeuroSMM, где занимался разработкой архитектуры backend-а и структуры базы данных, реализацией backend-а, интеграцией соцсетей и языковых моделей. Также он получил опыт работы в стартапе, планирования и выполнения задач с использованием Kanban доски по методологии TBD. На другом проекте Макар разрабатывал сервис распознавания и поиска по изображению «Шерлок». В рамках проекта он занимался разработкой архитектуры проекта, backend-а и структуры БД, развёртыванием (Docker, GitLab Runner, CI/CD), реализацией backend-а основного сервиса, прокси nginx и грабберов изображений. Также Макар имеет опыт разработки CRM систем в качестве разработчика ABAP. Он работал с GENIL моделью, создавал и дорабатывал UI компоненты, настраивал навигацию между компонентами, программировал BOL, работал с таблицами и деревьями в CRM, создавал отчёты с использованием ALV Grid и сложные отчёты, реализовывал взаимодействие систем с помощью RFC.

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.

Senior QA Engineer с 6+ годами опыта в тестировании веб- и мобильных приложений. Строил автоматизацию с нуля на Java и Kotlin (Selenium, RestAssured, Appium, JUnit), настраивал CI/CD пайплайны (GitLab, Jenkins), повышал стабильность и покрытие автотестов. Имею опыт в финтехе, телекоммуникациях, e-commerce и страховании. Работал в Scrum-командах, уверенно оцениваю задачи, оптимизирую процессы и беру ответственность за качество. Активно применяю ИИ-инструменты (GPT-4o, Claude, Gemini) для генерации тесткейсов, выявления флейков, анализа логов, улучшения стабильности регресса и документации. Интегрировал LLM-модели через OpenAI SDK, применял prompt engineering для ускорения и повышения точности QA-процессов. ✅Многократно получал признание за вклад в качество продукта 🏆Признан лучшим автоматизатором 2023 года в Intetics 🥇Участник лучшей мобильной команды года в Альфа-Банке (2024) — за эффективность тестирования, минимальное количество багов и качественное взаимодействие с разработкой

Компетентный и ответственный разработчик, специализирующийся на создании Back-end приложений на Node.js. Обладаю глубокими знаниями архитектуры веб-приложений, умею выстраивать гибкие и масштабируемые системы. Владею современными технологиями разработки, активно участвую в проектировании архитектуры, выборе технологий, написании документации и оптимизации кода. Отличные коммуникативные навыки позволяют эффективно взаимодействовать с командой и заказчиками.

Data Engineer с более чем 7 годами опыта в разработке ETL-процессов, аналитических витрин и интеграций данных. Специализируется на автоматизации пайплайнов данных с использованием Apache Airflow, Apache NiFi, dbt и других инструментов. Имеет опыт работы с MPP-базами (Greenplum, Snowflake, Teradata), большими данными (Hadoop, Kafka) и BI-инструментами (Datalens, Power BI, Looker). Разрабатывал решения для классификации контента с использованием ML-моделей (CatBoost) и LLM, а также интеграции с 1С, Salesforce и Zendesk. Руководил командами, оптимизировал процессы миграции данных и обеспечивал контроль качества данных. Обладает навыками построения дашбордов, оптимизации производительности баз данных и разработки методологий валидации данных.

Machine Learning Engineer с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области построения и оптимизации ML-моделей, обработки изображений и NLP. Обладаю глубокими знаниями в Python, TensorFlow, PyTorch, MLFlow, ONNX. Имею опыт работы с LLM, RAG, RuBERT, Whisper, Vosk, а также в развертывании ML-сервисов в Kubernetes. Активно использую инструменты Docker, Git, AWS, Azure, GCP.

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%.

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)

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.

Специализируюсь на работе с различными базами данных, настройкой ETL процессов, построением интеграций с различными ресурсами, а также автоматизированном сборе (парсинг, скраппинг) структурированной/неструктурированной информации. Принимал участие в проектах компаний широкого перечня отраслей: видеохостинги, коммерческие банки, агентства недвижимости, а также финтех и производственные стартапы. Осуществлял разметку контента с помощью искусственного интеллекта, настраивал пайплайны для машинного обучения, оптимизировал отказоустойчивость процессов, аналитически собрал процесс для динамической сверки строимости разметки ручной и LLM. Разработал бэкенд коммерческого приложения для корпоративных клиентов банка. Руководил командой хранилища данных европейского стартапа для постройки архитектуры хранилища данных, подготовки к масштабированию, настройки системы качества данных и разработки интеграций с внешними сервисами.

Специалист по разработке широкого профиля с более чем 13-летним опытом коммерческой разработки во фронтенде, бэкенде, iOS разработке, Android разработке, реверс инжиниринге, геймдеве, разработке ботов. За плечами более 15 проектов в таких сферах как одиночные и многопользовательские игры, социальные сети, e-commerce, blockchain, автоматизация бизнес-процессов, LLM. Работал как над стартапами, так и над продуктами крупного бизнеса. Занимался как разработкой «с нуля», так и переработкой и улучшением существующих продуктов. Имею хороший опыт работы на всех этапах разработки ПО: определение требований, создание плана разработки, проектирование архитектуры, детальное проектирование, написание документации, кодирование и отладка, тестирование, интеграция, корректирующее сопровождение. Работал над проектами таких компаний как МТС, Газпром нефть, СберБанк, ZeptoLab.

Инженер с глубокими знаниями в DevOps, MLOps, инфраструктуре высокой доступности и поддержке моделей LLM. Его карьерный путь охватывает несколько технологических вертикалей. Алексей демонстрирует зрелую техническую экспертизу в построении сложных платформенных решений. Он уверенно работает как с высокоуровневыми ML-задачами, так и с низкоуровневой настройкой систем, что делает его сильным кандидатом на роли, связанные с инфраструктурой ИИ, высоконагруженными сервисами и инженерией производительности.