Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

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.

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и CV – 3 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2 года Опыт разработки на Python - 3 года Опыт разработки на C++ - 1 лет Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с асинхронными библиотеками Опыт разработки MLOps инструментов/платформ Опыт разработки NLP/NLU платформ

Опытный специалист по машинному обучению (ML) с углубленной специализацией в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP), а также многолетним опытом работы в качестве Full Stack разработчика. Умение создавать прототипы, управлять проектами и командами. Активное участие в сообществе Data Science и постоянно исследую новые подходы.

Инженер с 4х-летним опытом работы в создании и управлении инфраструктурой веб-приложений. Специализируюсь на разработке облачной инфраструктуры в Amazon Web Services с использованием следующих сервисов и технологий : E, S3 , VPC, ECS, Route53 , CloudFront, IAM, and etc, Terraform, Docker, Nginx, JSON, MySQL, PostgreSQL, Aurora, Kibana, Jenkins, Linux, Zabbix, Prometheus, Grafana. Так же имею опыт работы с сетевыми устройствами : роутеры и коммутаторы. Имею сертификат CCNA. Имею уверенный опыт в создании CI/CD для приложений разработанных на Java. В работе над проектами пишу документацию. Работал с развертыванием и настройкой инфраструктуры (сервер, ОС, среда проекта и т. д.) . Иван имеет опыт работы в области Information, особенно в Computer Network Architects. и в настоящее время работает как IT-услуги в Индустрия последние 0.3 лет.

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 4 года ● Опыт в аналитике данных 5 лет ● Опыт руководства командами разработчиков 3 года ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, детекция, трекинг ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: распознавание именованных сущностей, классификация, генерация текста ● Оптимизация инференса нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Разработка алгоритмов интерпретации результатов нейросетевых моделей ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка интеллектуальных диалоговых ассистентов ● Разработка AI агентов

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Кандидат физико-математических наук - Институт прикладной физики Российской академии наук Диссертация: "Методы повышения частоты и мощности нерелятивистских медленноволновых устройств" (2013 год)

Общие сведения: Беспилотные транспортные средства, системы ADAS, компьютерное зрение, наука о данных, алгоритмы, алгебра и геометрия, теория вероятности, численные методы, методы оптимизации Достижения: Финалист конкурса "Зимний грод" Научная работа "Разработка системы помощи водителю при парковке для коммерческих транспортных средств" Научная работа: "Plotting Vehicle Trajectories in Assisted Parking" Участин Intel Summer School 2017 Проект: Media SDK Задача: "Acceleration of image recognition in video stream"

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.

Профессиональные навыки: ● Беспилотные транспортные средства, системы ADAS, компьютерное зрение, наука о данных, алгоритмы, алгебра и геометрия, теория вероятности, численные методы, методы оптимизации Программирование: C++ (C++98, C++11, C++14, C++17), Python, Bash Дополнительно: ● Git, docker, docker registry, CMake, qmake, gdb ● Google Protobuf, MQTT, UDP, OSC (open sound control) ● ROS (robotic operating system), Qt ● OpenCV, STL, Boost, PCL (point cloud library), Eigen ● OpenVINO, Keras, ultralytics, CVAT, LabelImg ● Цветные/монохромные/темральные камеры, лидары, лазерная подсветка, релейные платы

Data Scientist с опытом работы более 10 лет в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Специализируется на разработке алгоритмов машинного обучения, интеграции no-code решений на основе LLM (RAG, LangChain) и создании пайплайнов OCR и предпроцессинга, обеспечивших качество извлечения данных до 85% и mAP до 90%. Владеет Python, PyTorch, TensorRT, ONNX, OpenVINO, NVIDIA Jetson, Docker и другими технологиями, применяя их в проектах по распознаванию документов, детекции БПЛА и разработке систем реального времени. Руководил командами до 8 человек, обеспечивая эффективную реализацию проектов в области обработки данных и компьютерного зрения.

Роман — ML-разработчик уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы с широким спектром технологий и инструментов, включая C++, Python, TensorFlow, PyTorch, OpenCV и другие. Обладает высшим образованием в области мехатроники и робототехники, а также технологий компьютерной визуализации, оба полученных в Университете ИТМО. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет опыт работы на проектах в отраслях E-commerce & Retail и LifeStyle. Среди проектов, над которыми работал Роман, можно выделить: - Контроль размеров шин на производстве. - Семантическая сегментация палеорусел на полихромных изображениях. - Решение задачи полноволновой инверсии (Full-Waveform Inversion). - NLP-помощник по работе с намерениями (интенты). - Дефектоскопия поверхности металлизированной ленты. - Поиск дефектов на нагревательных баках. - Анализ игры в бильярд. Общая продолжительность работы на проектах составляет 3 года и 7 месяцев.

Senior/Architect Python (ML). Опыт в области след направлений: Машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети, метод конечных элементов, метод конечных объемов, системы дифференциальных уравнений в частных производных, Level Set методы. Также, имеет опыт преподавания дисциплины по машинному обучению и глубокому обучению в Центральном университете (от Т-Банка, https://centraluniversity.ru/). Проведение семинаров и практических занятий по машинному обучению, глубокому обучению и компьютерному зрению (в свободное от работы время). Организация и проведение углубленных воркшопов по Deep Learning.