Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

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.

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.

Middle+ Data Engineer и аналитик с почти 4 годами опыта в разработке и оптимизации процессов обработки данных в финансовом секторе и ритейле. Специализируется на проектировании и реализации ETL/ELT-процессов, создании корпоративных хранилищ данных (S3, Apache Iceberg, ClickHouse), интеграции через Kafka и Debezium, а также разработке BI-дашбордов (Streamlit, Power BI, Grafana). Имеет опыт работы с большими объемами данных (таблицы до 2 ТБ), оптимизации процессов с использованием Polars, PySpark и Airflow, а также внедрения CI/CD и контейнеризации (Docker). Реализовал проекты по автоматизации отчетности, прогнозированию продаж и интеграции данных, что привело к значительным улучшениям бизнес-показателей, включая сокращение затрат и повышение точности прогнозов.

Санжар — опытный IT-специалист, продуктовый аналитик с навыками программирования на Python и работы с базами данных. Имеет опыт работы в проектах для e-commerce и retail. В своей работе Санжар использует различные инструменты и технологии, такие как Power BI, Airflow, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Clickhouse, Apache Cassandra, MariaDB, Cron, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Sqlite 3, Stats, Amplitude, Google Analytics. На своих проектах Санжар занимался анализом поведения пользователей, автоматизацией информационных панелей, аудитом данных и обеспечением их качества. Он также имеет опыт разработки моделей машинного обучения для выявления аномальных транзакций и оптимизации процессов обработки данных.

Достижения: - Участвовал в DS-хакатоне GLOWBYTE AUTUMN HACK 2023 в составе команды, занявшей первое место - Выполнил более 20 исследований в сфере Data Science - Провел анализ коллекции текстов на основе тематического моделирования и написал статью на английском языке в престижный научный журнал квартиля Q1 - Победитель Autumn Hack 2023 Обучение: - 2024, PyMagic MLOps. Промышленный ML - 2023, Нейролис Программная Платформа Аналитики медиаданных в реальном времени RTMIP (Real Time Media Identification Platform) для детекции и идентификации объектов с использованием комплекса технологических решений на основе нейротехнологий и алгоритмов искусственного интеллекта (СПО «RTMIP»)

Лев — бизнес/системный аналитик с 4-летним опытом работы в проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области разработки и анализа программного обеспечения, а также в смежных областях, таких как бизнес-анализ, управление проектами и психология. Лев работал над проектами в различных отраслях, включая e-commerce & retail, fintech & banking и manufacturing. В его портфолио есть проекты по интеграции искусственного интеллекта в индустрии дейлифэнтэзи спорта, диджитал-трансформации в Sberbank CIB и автоматизации отчётности в «Сибинтеке» (Роснефть). На каждом проекте Лев выполнял широкий спектр задач, включая анализ требований, разработку технических спецификаций и требований, тестирование, анализ данных, взаимодействие с заказчиками и пользователями, дизайн баз данных и интерфейсов.

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.

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 Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с RAG, NLP, анализ таблиц – 1.5 года Опыт работы с ML и CV – 2 года Опыт работы с данными - 3.5 года Опыт разработки на Python - 3.5 года 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

Архитектор программного обеспечения Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных; Глубокое знание ML алгоритмов, математического моделирования, методов обработки изображения, прикладной разработки Опыт работы с 3D технологиями, шейдерами, игровыми движками Эксперт в области нейронных сетей; Знание основных алгоритмов и структур данных; Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования; Понимание принципов работы трансформеров; Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов; Опыт работы с RAG, NLP, анализ таблиц Опыт работы с ML и CV – 7 лет; Опыт работы с данными - 8 лет; Опыт разработки на Python - 7 лет; Опыт разработки и построения веб-сервисов;

Дмитрий — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, обработка данных и программирование на Python. Дмитрий работал над проектами для различных отраслей, включая электронную коммерцию, производство, IoT и телекоммуникации. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, от разработки алгоритмов до внедрения систем машинного обучения. В своей работе Дмитрий уделяет особое внимание точности и эффективности решений. Он успешно внедрял инновационные подходы для повышения точности обнаружения аномалий, оптимизации рабочих процессов и улучшения пользовательского опыта. ДОСТИЖЕНИЯ Победитель MLHack В команде, занявшей первое место на хакатоне MLHack, организованном Botan Investments 1-е место на хакатоне «BlackDay» Победитель хакатона T-Systems «Black Day» с проектом Blockchain ЛИЧНЫЕ ПРОЕКТЫ Приложение для незрячих людей, которое решает задачу субтитрования изображений, используя модель внимания с LSTM и CNN, получая изображения с камеры телефона и превращая их в связный текст, а затем текст в аудио. Решение задачи генерации, не защищенных авторским правом изображений из предложений, благодаря AttnGAN. Это решение заняло первое место на хакатоне MLHack.