Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 28150 проверенных специалистов
banner
Найдено 80 специалистов в публичном доступе
Новые специалисты
Ключевые навыки
Частичное совпадение Полное совпадение
Цена, ₽/час
Цена включает НДС
Дата бронирования
Подкатегории
Страна
Город
Опыт работы
Формат работы
Тип занятости
Готов выйти в штат
Отрасли работы
Готов работать на зарубежных проектах
Владение языком
Пол
Возраст
Найдено 80 специалистов в публичном доступе
Sklearn
AI & Robotics • E-commerce & Retail
МЛ
Максим Л.
Москва
ML разработчик
Junior+
1 571,43 Р/час
PyTorch
CNN
YOLO
Git
Linux
Python
Pandas
Tensorflow
Numpy
Docker
+19

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.

Подробнее
AI & Robotics • Urban technology
ОЗ
Олег З.
Москва
ML разработчик
Middle
2 077,92 Р/час
Python
SQL
Machine learning
PostgreSQL
scraping
статистика
Pandas
Jupyter
Data Science
Математическая статистика
+26

Олег — ML-разработчик уровня Middle. Специализируется в области AI & Robotics и Urban technology. Имеет высшее образование по специальности «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» Российского университета транспорта. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки включают: Python, SQL, Machine Learning, PostgreSQL, scraping, статистику, Pandas, Jupyter, Data Science, математическую статистику, MS SQL Server, MongoDB, Sklearn, Numpy, Matplotlib, CatBoost, XGBoost, аналитическое мышление, анализ данных, Requests, beautifulsoup, TeleBot, NLP, Linux, PyTorch, Computer Vision. Имеет опыт работы на проектах: - В АО «Компасс» в роли NLP engineer с мая 2023 года по июль 2025 года (2 года 2 месяца). Задачи включали дообучение и внедрение LLM в микросервисы, решение NLP-задач, multitask learning, поиск и чистка данных для задач NLP, pruning и quantization, работа с ONNX, разработка приложения на Rust с мультипоточностью для захвата кадра с видео и распознавания объектов. - В ЦОДД в роли ML engineer с сентября 2022 года по февраль 2023 года (5 месяцев). Разработка модели предсказания ДТП на основе погодных данных, анализ данных с помощью Pandas, Matplotlib, Seabon, Plotly, Numpy, работа с SQL, агрегирование данных, feature engineering.

Подробнее
Government & Public Sector • Insurance
АТ
Артур Т.
Москва
Инженер сопровождения
Middle
2 568,95 Р/час
Python
Git
SQL
PostgreSQL
ClickHouse
Vertica
Collection Framework
Data Analysis
Data Mining
Pandas
+22

Среди своих сильных сторон могу выделить: - Стрессоустойчивость; - Хорошо развитые коммуникативные навыки; - Умение эффективно взаимодействовать с командой; - Стремление к развитию; - Умение находить эффективные и нестандартные решения для достижения результата. Обязанности / навыки: - Создание конвейеров обработки данных от источника до аналитической базы; - Настройка систем для извлечения данных из API, баз данных, файлов, Kafka и других источников; - Оптимизация ETL/ELT-процессов для повышения производительности и надежности; - Автоматизация обработки данных с использованием Airflow; - Проектирование и настройка хранилищ данных (PostgreSQL, ClickHouse, Hive и др.); - Интеграция потоковых систем (Apache Kafka, Spark Streaming); - Решение инфраструктурных инцидентов, связанных с обработкой данных; - Развертывание и поддержка инфраструктуры в Docker и Kubernetes; - Мониторинг и настройка алертинга для процессов обработки данных; - Работа с распределенными системами для обработки больших данных (Apache Spark).

Подробнее
    Показывать по
    18