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.

Алексей — ML-разработчик уровня Junior+. Имеет опыт работы на проектах в сфере AI & Robotics: - «Цыфротех» (роль — ML engineer): занимался настройкой алгоритмов машинного обучения, работал над проектами по обнаружению болезни Паркинсона, поиску зависимости выручки торговых точек и предсказанию выручки будущих магазинов, а также создавал чат-боты с внедрением ИИ в Telegram. - «Aston» (роль — Data Scientist): работал на стыке программирования, машинного обучения и математики. В основные обязанности входили сбор и анализ данных, построение моделей, их обучение и тестирование.

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.

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.

Роман — опытный Python-разработчик уровня Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Django, Git, Bitbucket, Flask, QtPy5 и другими инструментами. В портфолио Романа есть проекты в сферах GameDev, FinTech & Banking и FoodTech. На них он занимался разработкой бэкенда для игровых ботов, интеграцией систем лояльности, разработкой финансовых ботов и переводом сайта компании на новую платформу. Опыт работы Романа составляет 4 года и 6 месяцев.

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.

Виктор — системный аналитик уровня Middle из Симферополя. Специализируется на анализе и оптимизации бизнес-процессов, разработке технических заданий и документации. Имеет опыт работы в отраслях LifeStyle, EdTech, Travel, Hospitality & Restaurant business, HRTech. Владеет английским языком на уровне B2. Участвовал в проектах по разработке IT-инфраструктуры, чат-ботов, маркетплейсов и веб-сервисов. Выполнял роли бизнес-аналитика, продуктового аналитика, системного аналитика и ведущего разработчика. Занимался сбором и анализом требований, проектированием моделей данных, разработкой REST API, пользовательских сценариев и историй, тестированием и контролем реализации проектов. Имеет опыт работы с инструментами и технологиями: Apache Kafka, Bitbucket, BPMN, CI/CD, Confluence, Docker, Elastic, Figma, Git, GitHub, GitLab, HTTP, JavaScript, Jira, JSON, JWT, MongoDB, MySQL, Next.js, NLP, OAuth 2.0, OpenAPI, PHP, PostgreSQL, Postman, Python, RabbitMQ, Redis, REST API, SOAP, SQL, Swagger, UML, User Stories, XML, Яндекс DataLens.

Григорий — специалист уровня Middle+ в области Data Science, работает в Москве. Имеет высшее образование по специальности «Экономист» в области международного энергетического бизнеса. Владеет английским языком на уровне B1. Обладает опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Участвовал в следующих проектах: 1. ФинТех проект (роль — Data Scientist, руководитель направления валидации): анализ и оценка модельных рисков, верификация процесса сбора данных и разработки моделей, формирование отчётов и рекомендаций для разработчиков. 2. Анализ кадровых данных (роль — Data Scientist): снижение текучести кадров через предиктивную аналитику и NLP, построение ETL-пайплайна обработки текстов, автоматизирование разметки данных через GigaChat API. 3. Система прогнозирования спроса (роль — Data Scientist): разработка ML-моделей прогнозирования спроса, автоматизирование ETL-процессов, внедрение алгоритма A/B-тестирования ценовых стратегий. Ключевые навыки: Analytics, API, AutoML, ETL, Forecasting, Git, Machine learning, NLP, Pandas, PostgreSQL, Power BI, Python, PySpark, Scikit-learn, SQL, XGBoost и другие.

Баглан — опытный системный аналитик с навыками в области разработки, управления и анализа. Он обладает глубоким пониманием бизнес-процессов и имеет опыт работы с микросервисной архитектурой. Баглан участвовал в проектах по разработке продуктов для сферы EdTech, включая проекты по кибербезопасности и gamedev. В его обязанности входило участие в стратегическом планировании, анализ рынка, разработка технических заданий и оптимизация процессов. Он также работал над проектами по сбору и анализу бизнес-требований, что позволило ему получить опыт в использовании разнообразных технологий. Баглан занимал ключевые роли в разработке передовых платформ EduTech и внедрении CRM для маркетинговой платформы.

Опыт разработки автоматизированных тестов на Python, а также опыт разработки сервисов (основной язык программирования) - 4 года Опыт интеграционного тестирования ручного и автоматизированного. Опыт автоматизации тестирования API: pytest, swagger, postman, soapui Опыт тестирования мобильных приложений, опыт использования Appium для тестирования мобильных приложений. Опыт разработки тестового framework для автотестирования. Опыт составления тестовой документации: тест-планов, чек-листов, тест-кейсов Понимание клиент-серверного взаимодействия, мискросервисов Опыт разработки и написания автотестов на Golang (опыт работы с GoLang 1,5 года). Опыт разработки простых UnitTest на GoLang Опыт работы с SQL DB: MySQL и PostgreSQL, опыт написания базовых SQL запросов (включая JOIN) Опыт работы с Kafak/Rabbit Опыт работы с Docker

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.

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 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)

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka