Каталог специалистов

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.

Отрасли: data science, machine learning, web, android

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).

Опытный системный аналитик (9+ лет) с глубокой экспертизой в проектировании сложных систем (МИС, страхование, строительство). Умеет: Анализировать и формализовать требования (от бизнес-процессов до API). Проектировать архитектуру (UML, C4, MSA) и данные (ERD, SQL). Интегрировать системы (Kafka, gRPC, REST). Внедрять решения (от ТЗ до тестирования и релиза). Примеры проектов: Разработка медицинской ИС с гибкими настройками (МИС). Личный кабинет для страховой компании (PWA, Югория). Система документооборота для девелопера (FastAPI, Kubernates). Сильные стороны: Гибкость (Agile/Waterfall), менторинг, работа с иностранными заказчиками. Технический бэкграунд (Fullstack-курсы, Python, Kafka).

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.

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.

Анастасия — data-аналитик уровня middle. Специализируется на машинном обучении, проектном менеджменте и управлении продуктом. Опыт работы: - PremierShow (2021–2023): в роли data scientist создала модель оценки влияния рекламного трафика на объём заказов, разработала модель ранжирования специалистов/заказчиков, участвовала в создании чат-бота. - «Фотосклад» (2023–2023) в роли ML Engineer: разработала модель прогнозирования спроса на товары для маркетплейсов, создала аналитическую модель оценки отзывов и распознавания ботов в отзывах. - GlowByte Consulting (2023–2024) в роли Data Scientist: приняла участие в нескольких крупных проектах финтех-компаний, разработала модели склонности к кредитным продуктам и лояльности сотрудников. - Московская Биржа, ОАО (с июля 2024 года) в роли Senior ML Engineer: внедрила 6 моделей склонности для финансовых продуктов, разработала рекомендательную систему персональных советов и модель ранжирования кредитных предложений.

Александра — специалист уровня Middle в области Data Science. Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая AIogram, Apache AirFlow, API, CatBoost, Docker, FAISS, GitHub, HuggingFace, Linux, Machine learning, Matplotlib, NLP, Numpy, OpenCV, Pandas, Power BI, PySpark, Python, PyTorch, Sklearn, SQL, Superset и другими. В проектах для компании «Росбанк» в роли Analyst занималась управленческой отчётностью, анализировала данные о рисках, распределении капитала и концентрации рисков, автоматизировала процессы отчётности с помощью макросов на VBA и R Shiny, разрабатывала интерактивные дашборды. В роли Data Scientist работала над стресс-тестированием, переводила отчётность в Power BI, создавала сложные дашборды, взаимодействовала с аудиторской проверкой.