Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Владислав — DevOps-специалист уровня Middle+ из Сочи. Специализируется на администрировании инфраструктуры и приложений, настройке CI/CD процессов, контейнеризации и автоматизации. Имеет опыт работы с Ansible, ArgoCD, AWS, Bash, Docker, GitLab CI, Helm, Jenkins, Kubernetes, Linux, Prometheus, Terraform и другими инструментами. Участвовал в проектах по развёртыванию и сопровождению инфраструктуры для внутренних и внешних продуктов в отраслях IoT и FinTech & Banking. Занимался администрированием инфраструктуры и приложений в prod/dev средах, внедрением и управлением мониторингами качества работы проектов, масштабированием и резервированием, предотвращением сбоев, реакцией на инциденты и последующим анализом. Имеет опыт работы DevOps/SRE инженером, SRE-инженером, инженером и системным администратором. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 9 месяцев.

Опыт работы: c 2005 (Frontend), с 2018г (Python). ● Python 3+, FastAPI, Django, DRF, Flask, AIOHTTP, Celery; ● AsyncIO, SQLAlchemy, pytest; ● Selenium, NumPy, XGBoost, BeautifulSoup4, Pyppeteer, Telethon; ● GraphQL, Websocket, Socket.IO; ● RabbitMQ, Apache Kafka; ● JavaScript, jQuery, React; ● Strawberry, ffmpeg; ● kvm, qemu ● PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, GINO; ● СI/CD, BashShell, Nginx, Docker, Docker Compose, Docker Swarm, Jenkins, Openshift, ALM; ● Микросервисная архитектура; ● ActiveDirectory, Keycloak. ● MLOps;

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.

Более 5 лет опыта работы в области Data Science и python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт самостоятельной работы на проекте и в составе команды разработчиков. Является senior data engineer, но при этом активно развивает свои навыки и участвует в проектах в области data science.

Более 3 лет опыта работы в области python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

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

КОММЕНТАРИИ • Занимался разработкой сайтов Front-end, Back-end; • Занимался внедрением нового функционала в системах SAP SRM/ERP/RCM Сбербанка; • Отвечал за направление автоматического тестирования; • Занимался автоматизацией процессов инкассации в IT департаменте МКБ; • Дополнительные навыки: MATLAB, WEB, SQL, C++, Python, Ms Excel.

Middle Data Scientist с опытом работы 3 года. Специалист в области анализа данных с глубокими знаниями математики и уверенными навыками программирования. Специализируюсь на предиктивном моделировании, аналитике и рекомендательных системах в различных бизнес-доменах. Имею практический опыт на всех этапах цикла Data Science — от постановки задачи и исследования данных до внедрения моделей машинного обучения в продакшн.

Middle Data Scientist по работе с данными с опытом работы 3 года. Специалист по обработке данных, специализирующийся на разработке эффективных проектов, ориентированных на данные, и уделяющий особое внимание использованию передовых методов прогнозного моделирования, аналитики и рекомендательных систем. Я обладаю проверенным опытом в выявлении и решении бизнес-проблем с помощью стратегического применения Data Science. Кроме того, у меня есть практический опыт, охватывающий весь жизненный цикл работы с данными - от понимания проблем и разработки функциональных возможностей до внедрения моделей машинного обучения в производство. Для этого я использую различные инструменты, такие как Python, Pandas, пакеты визуализации данных, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Boruta для обработки данных, моделирования и оценки; FastAPI для серверной разработки, Docker и k8s для задач DevOps, облачные сервисы AWS и Azure.

▪ Data Scientist c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

Более 7 лет опыта работы в сфере IT, включая разработку Python и смежных технологий. Сильные знания в следующих областях: Python, Django, Django REST framework, Flask, Celery, управление сервером Linux, процессах и методологиях разработки программного обеспечения. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт работы в роли тимлида.

Python разработчик с 6-и летнем опытом. Могу написать и задеплоить любой бекенд: с нуля или поддерживать уже существующую систему. Много работал с большими нагрузками (в частности в Онлайн играх), писал крипто платёжки (в блокчейне TON). Есть опыт в разработке ИИ сервисов (ML-Ops) Владение навыками: PostgreSQL - 5+ Mysql - 5+ Redis - 5+ Programming Languages Python - 5+ Golang - 3+ Frameworks/Tech/APIs FastAPI - 5+ Flask - 5+ Platforms AWS - 5+ Docker - 5+ Git - 5+

Люблю совершенствовать рабочие процессы, фокусируюсь на клиенте

GIT: https://github.com/Leotiv-Vibs Дополнительная информация Закончил бакалавриат с красным дипломом Базовые знания: Java, C#, С++, JavaScript, CSS, HTML, PHP. Создавал простые игры и сайты. Победы в хакатонах как местных так и региональных масштабов.

За всю карьеру было реализовано большое количество проектов. Начиная от систем контроля доступа, заканчивая разработкой LLM моделей для автоматизации работы менеджеров и ОКК. Также разрабатывал архитектуру для высоконагруженных систем. Разрабатывал DataLake и DWH для дальнейшего построения системы аналитики данных. Разрабатывал системы отчетности. Работал с машинным зрением (классификация изображении). Реализовывал системы речевой аналитики на Pytorch (как самостоятельно разрабатывал сети, так и использовал BERT модели). В работе обычно использую Python, PSQL, Mongo, Redis, Kafka, Airflow, Docker, K8s По мимо этого, руководил проектом по внедрению VDI для работы удаленных пользователей.

Герман — ML-разработчик уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на разработке и внедрении решений в области машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Имеет опыт работы с LLM и RAG-пайплайнами, а также с интеграцией языковых моделей в бизнес-процессы. Ключевые навыки: Python, PyTorch, TensorFlow, NLP, MLops, Docker, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Redis, RabbitMQ, Asyncio, ONNX, OpenVINO, Speech, Text. Герман участвовал в трёх проектах в сфере e-commerce & retail, где занимался разработкой микросервисов на Python, интеграцией LLM для обработки и анализа текстовых и аудиоданных, реализацией RAG-подходов для поиска релевантной информации и генерации ответов на основе внешних источников. Достижения включают автоматизацию обработки текстовых и аудиоданных, внедрение модульной архитектуры для быстрого масштабирования сервисов, разработку системы логирования для контроля качества обработки данных и работы RAG-процессов.

Евгений — опытный IT-специалист, архитектор с более чем 10-летним опытом работы в сфере FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки и архитектуры программного обеспечения, информационной безопасности, управления интеграциями и сервисов. Евгений работал над рядом проектов, включая разработку платформы APICLOUD для централизованного управления жизненным циклом API, партнёрство с компанией Gravitee в рамках консалтинговых задач внедрения одноимённой API Management платформы, а также привлечение технологических партнёров с платформой Accelera для реализации систем, в основе которых лежит событийная модель управления и машина состояний. В качестве главного архитектора и CTO он отвечал за инфраструктуру, архитектуру, информационную безопасность, заказную разработку, in-house разработку и R&D, технологический консалтинг. В рамках проекта по сбору произвёл миграцию инфраструктуры компании в Yandex.Cloud, внедрил практики и средства защиты, выстроил работу с подрядчиком в части SOC. . Как корпоративный архитектор в Сбере управлял архитектурой 6 стримов домена Фабрика Данных, разрабатывал платформенные стандарты, стандарты информационной безопасности, проектировал и защищал архитектуры продуктовых и технологических сервисов стримов. Построил и внедрил систему аналитики архитектурного процесса, которая позволила детектировать узкие места и сократить время на 20% от постановки задач до выхода на архком. Задал тренд на AaC (Architecture as Code). Работая техлидом/архитектором в X5 Retail Group, участвовал в разработке DWH, aCRM (единый профиль, сегментация, каналы, контактная политика), CEP (real-time), ClickStream (real-time) и ML/MLOps. Руководил отделом разработки и сопровождения аналитического DWH и aCRM.