Каталог специалистов

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.

● Python ● Разработка ETL/ELT-пайплайнов ● Умение писать многоразовый код ● Опыт работы с инструментами DevOps ● Экспертное знание SQL ● Разработка пайплайна данных ● Обработка больших данных ● Управление облачными сервисами ● Практики DevOps/MLOps

Дмитрий — DevOps-инженер уровня Senior из Ростова-на-Дону. Специализируется на автоматизации процессов разработки и эксплуатации программного обеспечения. Имеет опыт работы с широким спектром технологий, включая Azure DevOps, CI/CD, Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI, Jenkins и другие. За время своей карьеры Дмитрий участвовал в нескольких проектах в сфере FinTech & Banking и Manufacturing. Среди проектов — работа над системой аналитики блокчейна и платёжной системой, разработка и поддержка инфраструктуры для инвест-банкинга, миграция инфраструктуры на OpenShift/Kubernetes, настройка IaC с помощью Ansible, внедрение системы мониторинга Grafana, настройка Nginx как реверс-прокси и балансировщика нагрузки. Также имеет опыт работы с микросервисной архитектурой и написанием микросервисов на Spring Boot/Java. Владеет английским языком на уровне B2.

5+ лет опыта в ML и анализе данных, включая продакшн-разработку моделей. Коммерческий опыт с рекомендательными системами (Implicit, LightFM, SVD, DL-based), включая: Collaborative Filtering (ALS, LightFM, SVD); Matrix Factorization (SVD, ALS); Two-Tower Model (Deep Learning) — моделирование с использованием контентных признаков (тексты, эмбеддинги видео/аудио/изображений); Hybrid Model (CF + Content-Based) — интеграция поведенческих и контентных фич для рекомендаций; Transformer-based модели (YouTube DNN, SASRec) — учет последовательностей взаимодействий пользователей. Глубокое понимание алгоритмов RecSys и бустинга (LightGBM, CatBoost, XGBoost). Разработка и деплой моделей (классификация, регрессия, ранжирование) с использованием: PyTorch, TensorFlow; Triton Inference Server, TorchServe, TF Serving Feature engineering для RecSys и других задач; Проведение A/B-тестирования рекомендательных моделей и новых фич; Построение end-to-end ML пайплайнов, автоматизация CI/CD; Опыт с высоконагруженными и распределёнными системами (Spark, Dask, Ray); Разработка REST API (Flask, FastAPI), опыт работы с облаками (AWS, GCP, Yandex Cloud); Использование LLM (в т.ч. RAG) для бизнес-задач и интеграции с рекомендательными системами; Уверенное владение Python, Docker, Kubernetes; Анализ и визуализация данных (NumPy, SciPy, Pandas, Plotly).