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.

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.

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

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.

Backend Python разработчик специализирующийся на создании микросервисной архитектуры, REST API, интеграции с Telegram и голосовыми помощниками, парсинге данных, а также разработке backend-части веб и мобильных приложений. Работает с Django, FastAPI, Celery, Docker, PostgreSQL, Redis, RabbitMQ, Elasticsearch и Telethon. Участвовал в проектах в сферах HRTech, EdTech, e-commerce, browser extensions, AI/ML интеграциях и голосовых интерфейсах. Следует принципам чистого кода и использует модульное тестирование для обеспечения стабильности сервисов.

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.

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.

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.

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.

Я Python-разработчик с четырьмя годами опыта. За это время я приобрел широкий спектр навыков, позволяющих успешно реализовывать сложные проекты. Мои ключевые компетенции включают: * Языки программирования: Python, Bash * Веб-фреймворки и библиотеки: Django, Django Rest Framework, FastAPI, Flask, Tornado, MLflow, TensorFlow, SQLAlchemy, Alembic, Pandas * Базы данных: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, MongoDB * Контейнеризация и DevOps: Kubernetes, Docker, CI/CD-процессы, Nginx, MinIO * Сообщения и очереди: Redis, RabbitMQ * Системы контроля версий: Git, GitLab, SVN * API и интеграции: REST API * Архитектурные подходы: SOLID, Clean Architecture, MVVM, MVC * Операционная система: Linux Я уверен, что мой опыт и навыки позволят внести значительный вклад в развитие ваших проектов.

Михаил — системный аналитик уровня Senior из Тулы. Специализируется на анализе и проектировании систем с использованием различных технологий и методологий. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail, Media. Участвовал в разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств, где провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий в сутки. Принимал участие в создании цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем, где разработал архитектуру API-слоя между UI, ML-модулями и микросервисами. Работал над внутренней платформой для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании, где провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения. Также участвовал в разработке in-house платформы для автоматизации работы редакции: от хранения и обработки материалов до публикации контента. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 11 месяцев.

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.

Инженер-программист с глубоким опытом разработки распределённых систем, ML-инфраструктуры и высоконагруженных backend-сервисов. Работал в продуктивных командах крупных ИТ-компаний (Авито, Яндекс, Тинькофф Банк), сейчас занимается разработкой аналитических платформ в сфере финтеха (Silver Mont). Специализируется на Python и Golang, уверенно применяет Kubernetes, Kafka, PostgreSQL и DevOps-инструменты.

Главное о специалисте Старший инженер-программист и архитектор решений с более чем 20-летним опытом в разработке корпоративных систем, построении аналитических платформ, обработке данных и управлении проектами. Специализация в интеграции больших данных (Big Data), облачных решениях AWS и архитектуре высоконагруженных систем. Ведет разработку от проектирования архитектуры до промышленной эксплуатации. Имеет опыт управления командами разработки и данными, успешно реализовывал проекты в финансовом секторе, телекоммуникациях и системной интеграции. Ключевые навыки Языки: Python, SQL, Java, Scala, Bash Big Data: Hadoop, Spark, Hive, Impala Потоковые данные: Kafka, Spark Streaming Оркестрация: Airflow, Oozie, Kestra Облачные технологии: AWS (S3, Lambda, Redshift, DynamoDB, CDK, boto3) Инфраструктура: Terraform, Docker, Linux Базы данных: PostgreSQL, Snowflake, Neo4j BI-системы: Oracle BI EE DevOps: Mlflow, DBT Портальные решения: MS SharePoint, IBM WebSphere Portal Администрирование кластеров: Hortonworks, Cloudera CDH (установка, настройка, поддержка)

ML Engineer с 3+ годами опыта в разработке end-to-end решений для задач классического ML, компьютерного зрения и NLP. Ключевые экспертизы: — Разработка различных ML моделей для решения бизнес задач. — Внедрение ML-моделей в продакшн. — Построение MLOps-инфраструктуры: CI/CD пайплайны (Docker, Airflow), трекинг экспериментов (MLFlow). — Оптимизация бизнес-метрик через ML: снижение CAC на 35%, увеличение конверсии на 12%.