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.

Python-разработчик и инженер-исследователь с 4+ годами опыта на стыке IT и геофизики. Специализируется на создании сложных систем для обработки и анализа больших объемов данных, от математических алгоритмов на Python до full-stack веб-приложений. Обладает глубоким предметным знанием в сейсмологии и успешным опытом реализации проектов от идеи до внедрения, включая победу в гранте «УМНИК». Владеет полным стеком технологий: от backend (Django, FastAPI) и Data Science (Pandas, PyTorch) до инфраструктуры (Docker, Linux). Имеет подтвержденный опыт работы в науке и экспедиционной деятельности.

Илья — опытный Data Scientist с навыками работы в сфере машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Pandas, PyTorch, Numpy, PostgreSQL, Tensorflow, Lightgbm, Scikit-learn, Plotly, Seaborn, beautifulsoup, CatBoost, Docker, FastAPI, langchain, Network, openAI, Psycopg2, Qdrant, Sklearn, Streamlit, XGBoost, Yandex Cloud. Илья участвовал в разработке и улучшении модели Catboost для прогнозирования числа гостей и чеков, а также в создании веб-приложения для машинного обучения. В рамках проектов он решал задачи классификации изображений товаров, разработки чат-ботов, создания RAG системы для поиска жилья на Бали, оптимизации обработки запросов пользователей к LLM. Опыт работы Ильи на проектах составляет 3 года.

Аналитик данных с опытом внедрения продуктов, упрощающих принятие ключевых бизнес-решений. С компетенциями в области классического МЛ и разработал модель классификации Яндекс Музыки. Благодаря опыту работы в Wildberries и Тинькофф я приобрел глубокое понимание бизнес-процессов и умение работать с большими объемами данных. В настоящее время являюсь ведущим аналитиком холдинга и отвечаю за всю систему аналитики в компании (аналитики полного цикла).

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; 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 опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

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

Начал карьеру с должности системного администратора и во время работы над внешним проектом, проходил аттестацию на Бизнес аналитика. Далее начал развиваться в направлении аналитики и искал то, что было бы больше всего интересно. Остановился на работе с данными и специальности Аналитик данных. Ищет для себя интересные и полезные ресурсы для своего совершенствования. Умеет быстро осваивать базу любого инструмента и затем, при необходимости, углубиться и использовать этот инструмент на высоком уровне. Опыт: - Есть базовый опыт использования инструментов Superset, DataLens (open source), PowerBI - Есть большой опыт в сфере взыскания просроченной задолженности (текущий проект связан с данной областью) - Опыт работы с low-code платформой Creatio

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.

развитые коммуникативные навыки; опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с большими данными, в том числе с помощью PySpark; работа с SQL на уровне продвинутых запросов: оконные функции, подзапросы, условные функции; опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций: опыт написания простых bash команд; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; участие в создании ETL\ELT процессов; опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); опыт работы с git; опыт работы с Apache Airflow; опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; умею читать техническую документацию на английском языке.

Виолетта — опытный IT-специалист, React-разработчик с навыками работы в сферах маркетинга, рекламы и дизайна, а также электронной коммерции. Она обладает глубокими знаниями и опытом работы с различными технологиями и инструментами, такими как BEM, Bootstrap, CSS, Figma, Git, HTML, Illustrator, JavaScript, Material UI, MUI, Next.js, Plotly, React, Redux, REST API, Sass, SCSS, TypeScript, Wordpress, REST, Styled Components. Виолетта имеет опыт работы на двух проектах: TechCrew и SoftTech. В рамках проекта TechCrew она занималась разработкой и оптимизацией платформы, включая создание компонентов, интеграцию с Telegram, разработку аналитических инструментов и оптимизацию кода. На проекте SoftTech она работала над созданием и продвижением сайта для компании Omni Shop Technologies. Её опыт и навыки делают её ценным кандидатом для компаний, ищущих опытных разработчиков.

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.

Александра — опытный Java-разработчик с 18-летним опытом работы в различных проектах. Она обладает навыками работы с генераторами отчётов, Gitlab CI, Hibernate, MyBatis, Tomcat, Confluence и другими инструментами. Александра работала над проектами в таких отраслях, как RnD, логистика и транспорт, финтех и банкинг, государственный сектор и геймдев. Она участвовала в разработке модулей на платформах Documentum и Capital Project, личного кабинета по закупке ГСМ, системы опросов по типу «Feedback 360», процессингового сервиса для POS-терминала, информационно-аналитической системы на основе ФГИС ЕРП, портала одной из подсистем Госуслуг и онлайн-игры Panzerwar. В работе Александра уделяет внимание исправлению ошибок, разработке нового функционала и доработке существующих систем.

Разработчик программного обеспечения с 4+ годами опыта. Разработчик программного обеспечения с более чем 4 годами опыта, специализирующийся на frontend-разработке с использованием Angular (до версии 18), NgRx, RxJS и других технологий современного веб-стека. Эксперт в создании архитектур SPA-приложений с глубоким использованием реактивного программирования, управления состоянием, механизмов Angular Forms, а также Angular Router с ленивой загрузкой, Guards и Resolvers. Опыт работы с Ivy Engine, standalone-компонентами, Signals и Change Detection Strategy (OnPush). Создавал адаптивные интерфейсы, административные панели, real-time чаты и системы аналитики. Активно применяет CSS-переменные, разрабатывает с учётом мультиязычности (i18n), PWA и UX/UI стандартов. Работает с библиотеками UI-компонентов, включая Angular Material, Ag-Grid, а также PrimeNG (p-table, dialog, формы). Имеет уверенный опыт тестирования с Karma, Jasmine, Cypress и Jest. Ориентирован на качество, производительность и масштабируемость решений.

Разрабатывал rest сервисы для оркестрации платежных систем. Данный сервисы имел интеграцию со следующими платежными системами: PayPal, Stripe, Tinkoff, Tinkoff Credit и Yoomoney. Для правильной работы статусной модели была реализована проверка статусов транзакции по расписанию с помощью celery. Занимался разработкой Telegram ботов, которые интегрировались с различными сервисами в том числе с искусственного интеллекта.

Data Engineer с более чем 3 годами опыта в автоматизации ETL-процессов и проектировании аналитических хранилищ данных (DWH). Специализируется на построении витрин данных (raw, ODS, data marts) с использованием Apache Airflow, Python, SQL и GreenPlum. Оптимизировал SQL-запросы, внедрил проверку качества данных (Great Expectations) и разработал архитектуру для BI-дашбордов (Power BI, Apache Superset). Имеет опыт работы с большими данными (Hadoop, Spark) и интеграции данных между PostgreSQL, GreenPlum и BI-решениями. Обладает навыками настройки DAG’ов Airflow, контейнеризации (Docker) и анализа данных с использованием Pandas, NumPy и Scikit-learn. Коммуникабелен, ориентирован на улучшение процессов и командное взаимодействие.

- работа с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора, джоины, CTE); - выполнение ad-hoc запросов, в том числе на Python; - опыт работы с BI-системами (Power BI, Datalens, Форсайт), разработка дашбордов; - работы с API Яндекс.Метрики; - опыт работы с Clickhouse (создание витрин, воронок, материализованных представлений); - участие в ручном тестировании разметки сайта; - участие в разработке пирамиды метрик; - дизайн, запуск и анализ A/B тестов; - участие в создании ETL/ELT процессов; - опыт работы с большими данными в Hadoop и PySpark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive; - участие в проектировании и анализе DWH хранилищ; - опыт работы с Apache Airflow; - опыт работы с Python для анализа и визуализации данных (pandas, numpy, matplotlib, plotly, seaborn, statsmodels, scipy, sklearn); - опыт работы с Docker в рамках локального запуска контейнеров; - опыт взаимодействия с другими направлениями data (DE/DS); - опыт написания тестов для разработанного функционала (pytest, unittest); - опыт структурирования скриптов в GitLab; - ведение Confluence, написание документации, составление ТЗ для фронтенд-разработчиков на трекинг сайта и внутренних продуктов; - создание ноутбуков в Google Colab/Jupiter Notebook, в т.ч. для отчётности и для анализа A/B тестов; - создание прототипов дашбордов в Miro; - определение узких мест и предложений по оптимизации; - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - проведение интервью с пользователями с целью выявления их потребностей; - развитые коммуникативные навыки