Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Артём — backend-разработчик уровня Junior+ из Тольятти, Россия. Специализируется на веб-программировании, имеет опыт работы с Python, SQL, PostgreSQL, Git, HTML, CSS, Django, Flask, FastAPI, а также с инструментами для работы с данными, такими как Scikit-learn, Numpy и SciPy. Участвовал в разработке трёх проектов в отраслях E-commerce & Retail и AI & Robotics: - Barter Platform: разработал backend веб-приложения на Django для бартерной платформы обмена вещами с RESTful API и функциональностью регистрации пользователей, создания и управления объявлениями. - DBIM_bot: создал Telegram-бот для мониторинга цен на товары Ozon с уведомлениями об изменениях, используя Selenium, aiogram и asyncpg. - Handcrafted: разработал веб-приложение на Django для продажи изделий ручной работы с авторизацией и регистрацией пользователей, каталогом товаров, управлением корзиной и обработкой заказов.

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.

Максим — ML-разработчик уровня Junior+ с опытом работы на проектах в сферах AI & Robotics и E-commerce & Retail. На проекте по разработке системы алготрейдинга на основе новостного анализа выполнил следующие задачи: - разработал прототип системы для алготрейдинга акциями; - реализовал парсинг новостей из Telegram-каналов; - выполнил предобработку и семантическую классификацию новостей; - спроектировал и обучил модель прогнозирования; - настроил автоматическую отправку уведомлений о торговых сигналах в Telegram. В роли ML engineer в проекте Mars работал над следующими задачами: - разработка, обучение, валидация и развёртывание моделей машинного обучения; - проектирование и реализация пайплайнов (MLOps) для автоматизации процессов; - проведение A/B-тестирований; - анализ данных и проверка статистической значимости результатов; - интеграция разработанных моделей в существующую IT-инфраструктуру компании; - взаимодействие с кросс-функциональными командами и представление результатов работы бизнес-стейкхолдерам.

Ольга — бизнес/системный аналитик уровня Middle+. Имеет высшее образование в области финансов и процессного управления, а также в области права. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Python, SQL, ClickHouse, Power BI, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib и другие. Имеет опыт работы на проектах: - в проекте NDA (Government & Public Sector) в роли менеджера по финансам и анализу занималась бизнес-планированием, внедрением аналитических инструментов на Python, созданием предиктивных и оптимизационных моделей, разработкой автоматизированных систем анализа данных, управлением операционными рисками (продолжительность работы — 2 года 8 месяцев); - в ОМА ООО (E-commerce & Retail) в роли руководителя службы внутреннего аудита занималась оценкой и управлением проектами, оптимизацией бизнес-процессов, анализом данных, внедрением методологий для оптимизации использования ресурсов (продолжительность работы — 8 лет); - в НП-Сервис OOO (Urban technology) в роли менеджера проектов занималась планированием и контролем внедрения проектов, сбором и анализом требований, тестированием решений, управлением рисками и проблемами проектов (продолжительность работы — 1 год). Общий опыт работы на проектах — 11 лет 8 месяцев.

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).

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.

Есть опыт работы с финансовыми данными, интеграцией с платежными системами, эквайрингом и АБС. Опыт работы с юнит, приемочными и функциональными тестами. Опыт работы в больших командах.

Занимается программированием с 2011 года (Школа - нынешнее время), имеет опыт работы с 2018 года в рамках дипломной работы в сфере машинного обучения и по сей день. Писал код на разных языках: Pascal, c++, c#, java, python. Предпочтение отдал последнему, на данный момент является python backend разработчиком. Навыки владения английским языком на уровне чтения документации. Опыт в проектах: Разработка desktop приложения в сфере геофизики с использованием машинного обучения. Автоматизация и проектирование бизнес процессов с использованием сервиса Bitrix24. Контроль за проведением строительных работ в режиме реального времени (django + rest) https://stroykapp.ru/ Онлайн сервис для проверки домашних работ учеников с использованием алгоритмов машинного обучения в рамках гранта МинПросвещения РФ "Quick check". Автоматизация рабочего процесса с использованием restful api для ios\android. Научно-исследовательский проект (3d моделирование) в сфере медицины с использованием Unity (c#). Имеет опыт работы со следующими технологиями на python: django, djangorestframework, celery, numpy, pandas, openpyxl (и др. библиотеки для формирования документов), Scikit-learn, opencv, pyqt.

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

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.

Я - аналитик с 3-летним опытом работы в маркетинговой и продуктовой аналитике. Знаю Python для анализа и прогнозирования, хорошо владею SQL и строю удобные дашборды в Power BI, Looker Studio и Tableau. И