Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

Максим — backend-разработчик уровня Junior+ из Нижнего Новгорода. Специализируется на разработке серверной части приложений. Имеет высшее образование по специальности «Прикладная математика и информатика» ННГУ им. Лобачевского. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки: aiogram, API OpenAI, Python, Flask, FastAPI, Django, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Pandas, Matplotlib, Git, Linux, AI, OpenCV, Tesseract, torch, Data Analytics, алгоритмы и структуры данных. Работал над проектами в отраслях e-commerce & retail и government & public sector. Участвовал в разработке сервисов для селлеров на маркетплейсе Wildberries, где занимался созданием структуры личного кабинета селлера, разработкой Telegram-бота для отчётов по статистике, советов и прогнозов с помощью ИИ, а также созданием парсера для сбора информации из карточек товара. Также принимал участие в проекте по разработке формы обратной связи со сложной логикой и высокими требованиями к информационной безопасности для государственной организации.

Максим — ML-разработчик уровня Junior+ с опытом работы на проектах в сферах AI & Robotics и E-commerce & Retail. На проекте по разработке системы алготрейдинга на основе новостного анализа выполнил следующие задачи: - разработал прототип системы для алготрейдинга акциями; - реализовал парсинг новостей из Telegram-каналов; - выполнил предобработку и семантическую классификацию новостей; - спроектировал и обучил модель прогнозирования; - настроил автоматическую отправку уведомлений о торговых сигналах в Telegram. В роли ML engineer в проекте Mars работал над следующими задачами: - разработка, обучение, валидация и развёртывание моделей машинного обучения; - проектирование и реализация пайплайнов (MLOps) для автоматизации процессов; - проведение A/B-тестирований; - анализ данных и проверка статистической значимости результатов; - интеграция разработанных моделей в существующую IT-инфраструктуру компании; - взаимодействие с кросс-функциональными командами и представление результатов работы бизнес-стейкхолдерам.

Отрасли: data science, machine learning, web, android

Ольга — бизнес/системный аналитик уровня Middle+. Имеет высшее образование в области финансов и процессного управления, а также в области права. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Python, SQL, ClickHouse, Power BI, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib и другие. Имеет опыт работы на проектах: - в проекте NDA (Government & Public Sector) в роли менеджера по финансам и анализу занималась бизнес-планированием, внедрением аналитических инструментов на Python, созданием предиктивных и оптимизационных моделей, разработкой автоматизированных систем анализа данных, управлением операционными рисками (продолжительность работы — 2 года 8 месяцев); - в ОМА ООО (E-commerce & Retail) в роли руководителя службы внутреннего аудита занималась оценкой и управлением проектами, оптимизацией бизнес-процессов, анализом данных, внедрением методологий для оптимизации использования ресурсов (продолжительность работы — 8 лет); - в НП-Сервис OOO (Urban technology) в роли менеджера проектов занималась планированием и контролем внедрения проектов, сбором и анализом требований, тестированием решений, управлением рисками и проблемами проектов (продолжительность работы — 1 год). Общий опыт работы на проектах — 11 лет 8 месяцев.

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).

Data Scientist с сильной математической базой и практическим опытом построения end-to-end решений. Уверенно использую Python, SQL, машинное обучение, A/B тестирование и инструменты деплоя. Работал над реальными задачами бизнеса: ценообразование, автоматизация оценки авто, прогноз цен на недвижимость. Уверен в регрессии, классификации, кластеризации, временных рядах и NLP. Ориентирован на продукт, умею превращать данные в решения.

Олег — ML-разработчик уровня Middle. Специализируется в области AI & Robotics и Urban technology. Имеет высшее образование по специальности «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» Российского университета транспорта. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки включают: Python, SQL, Machine Learning, PostgreSQL, scraping, статистику, Pandas, Jupyter, Data Science, математическую статистику, MS SQL Server, MongoDB, Sklearn, Numpy, Matplotlib, CatBoost, XGBoost, аналитическое мышление, анализ данных, Requests, beautifulsoup, TeleBot, NLP, Linux, PyTorch, Computer Vision. Имеет опыт работы на проектах: - В АО «Компасс» в роли NLP engineer с мая 2023 года по июль 2025 года (2 года 2 месяца). Задачи включали дообучение и внедрение LLM в микросервисы, решение NLP-задач, multitask learning, поиск и чистка данных для задач NLP, pruning и quantization, работа с ONNX, разработка приложения на Rust с мультипоточностью для захвата кадра с видео и распознавания объектов. - В ЦОДД в роли ML engineer с сентября 2022 года по февраль 2023 года (5 месяцев). Разработка модели предсказания ДТП на основе погодных данных, анализ данных с помощью Pandas, Matplotlib, Seabon, Plotly, Numpy, работа с SQL, агрегирование данных, feature engineering.

React-разработчик с опытом работы более 10 лет. Принимал участие в разработке веб-приложения для track&trace системы в качестве frontend-разработчика в проекте Utrace (отрасль E-commerce & Retail). Занимался построением архитектуры приложения, выполнял рефакторинг кода. В рамках проекта «ЭВРИКА, Санкт-Петербург» (Government & Public Sector) разрабатывал веб-приложение для мониторинга сотрудников, занимался рефакторингом и ревью кода, а также визуализацией данных с помощью d3.js. Для «Специальной астрофизической обсерватории Российской» разрабатывал web-приложения на Javascript, node.js, chart. js для визуализации данных, проводил их анализ. Получил первую премию в традиционном конкурсе-конференции научно-технических и научно-популярных работ САО РАН, был соискателем стипендии им. С. Э. Хайкина. Работал техником-программистом над проектом по исследованию венозных заболеваний в ФГБНУ «НИИ экспериментальной медицины» (RnD). Разрабатывал ПО на c#, matlab, python по обработке изображений. Победа в конкурсе У. М. Н. И. К. 2014 и получение гранта на развитие проекта от фонда содействия малых форм предприятий в научно-технической сфере.

Константин — Python-разработчик уровня Middle. Специализируется на backend-разработке и имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами, включая Kubernetes, Elasticsearch, Prometheus, Grafana, RabbitMQ, SQLAlchemy, Redis, PostgreSQL, Docker, PyTest, Pandas, Matplotlib, WebSockets, Stripe, PayPal, Юкасса, REST API, Telegram API, Flask, FastAPI, Django, JSON, S3, OAuth 2.0, Pydantic. Участвовал в разработке платформы для благотворительных сборов и пожертвований, где занимался созданием API для управления транзакциями и поддержки мультивалютных операций, интеграцией с платёжными шлюзами, настройкой и оптимизацией кэширования данных через Redis, разработкой аналитических дашбордов. Также работал над проектом по наблюдению за осадком в ёмкости, где реализовал алгоритм анализа осадка и генерации GIF-анимаций с использованием OpenCV, настроил Telegram-уведомления для передачи результатов анализа. Имеет опыт разработки панели администратора для управления каталогом запчастей, создания API-эндпоинтов для работы с контекстом диалогов, внедрения RabbitMQ для асинхронной обработки данных, проведения модульного тестирования с использованием PyTest.

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Среди своих сильных сторон могу выделить: - Стрессоустойчивость; - Хорошо развитые коммуникативные навыки; - Умение эффективно взаимодействовать с командой; - Стремление к развитию; - Умение находить эффективные и нестандартные решения для достижения результата. Обязанности / навыки: - Создание конвейеров обработки данных от источника до аналитической базы; - Настройка систем для извлечения данных из API, баз данных, файлов, Kafka и других источников; - Оптимизация ETL/ELT-процессов для повышения производительности и надежности; - Автоматизация обработки данных с использованием Airflow; - Проектирование и настройка хранилищ данных (PostgreSQL, ClickHouse, Hive и др.); - Интеграция потоковых систем (Apache Kafka, Spark Streaming); - Решение инфраструктурных инцидентов, связанных с обработкой данных; - Развертывание и поддержка инфраструктуры в Docker и Kubernetes; - Мониторинг и настройка алертинга для процессов обработки данных; - Работа с распределенными системами для обработки больших данных (Apache Spark).

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.