Каталог специалистов

Данила — опытный Data инженер с опытом работы более 3,5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области работы с данными, включая Linux, macOS, MS Windows, Python, SQL, Apache AirFlow, Apache Superset, Docker, Git, Jinja, Jupyter и другие инструменты. Данила работал над несколькими проектами в таких отраслях, как eFinTech (банки, инвестиции), Toll Road (платные автодороги), MedTech (медицинские учреждения), Retail (магазины). На проектах он занимался разработкой и поддержкой витрин данных, ETL/ELT процессов, а также решением инцидентов и ad-hoc задач. Среди реализованных проектов Данилы можно выделить: - приложение инвентаризации для крупных складов; - анализ и планирование выручки и трафика платной автодороги; - система торговли на фондовых рынках; - приложение для рекомендации изображений; - систему матчинга резюме и вакансий. Профессиональные навыки: - менторство младших разработчиков; - ставил задачи в канбан; - работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, подзапросы.); - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - развитые коммуникативные навыки; - 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 - участие в проектировании и анализу DWH хранилищ - опыт работы с Apache Airflow - опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

В моих прямых обязанностях запуск и доработка информационных систем по желанию клиента. В проекте транскрибации голоса были использованы многоточность и обращение к API для получения удобочитаемых диалогов с расстановкой пунктуации и различением собеседников. Python\GoogleApi Для проекта анализа панорамных изображений были задействованы нейронные сети при определении расстояния и графических образцов. Python\Tensorflow\AWS\GoogleAPI\Linux В мобильном приложении по замещению соцсетей опросниками были использованы служебные процессы андроид. Java\Design Разработка системы и датасета для определения последовательности движений потребовала интесивных геометрических расчетов, которые удалось значительно упростить используя функционал свободного ПО. Blender \Tensorflow\Python\AWS\Linux Веб-приложение для генерации возможных проектов использует многопоточность и доступ к БД-google. Flutter\Firebase\Design\UI ПО дополненной реальности для взаимодействия с генерируемым окружением использует взаимодействие с TOF- камерой для точного детектирования фигур людей и генерации виртуальной картинки. Unity\C#\Design Консультант в области бюджетного учета, разработчик программного обеспечения с успешным опытом внедрения и сопровождения программных продуктов в бюджетных организациях. Specialties: Парус, бюджетный учет, Oracle, Sqlplus, Crystal reports

Data scientist с опытом 6+ лет в профессии в консалтинге и финансовом секторе. Начинал карьеру в компании-разработчике систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения, работал над проектами классического ML, NLP и CV. Затем перешел в крупнейший российский банк, разработал и поддерживал модели для различных сервисов экосистемы. Последние 2 года работаю на проектах в сфере страхования, вырос до тимлида Data science, управлял командой из 4 человек. Под моим руководством был выстроен процесс скоринга для CRM с оборотом более 1 млрд рублей и разработана рисковая модель для ДМС. Имею высшее математическое образование, также окончил магистратуру Data science НИУ ВШЭ.

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.

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 – 2 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2.5 года Опыт разработки на Python - 2.5 года Опыт разработки на Java - 0,5 года Опыт разработки на С++ - 1 год Опыт разработки и построения веб-сервисов

● Опыт разработки более 6 лет ● Участие в проектировании архитектуры продукта ● Код-ревью, рефакторинг ● Уверенное знание фреймворка Streamlit ● Опыт использования GIT и Docker ● Аналитические и организационные навыки ● Опыт менторства начинающих специалистов