Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

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.

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc

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.

Опытный специалист по машинному обучению (ML) с углубленной специализацией в области компьютерного зрения (CV) и обработки естественного языка (NLP), а также многолетним опытом работы в качестве Full Stack разработчика. Умение создавать прототипы, управлять проектами и командами. Активное участие в сообществе Data Science и постоянно исследую новые подходы.

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 4 года ● Опыт в аналитике данных 5 лет ● Опыт руководства командами разработчиков 3 года ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, детекция, трекинг ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: распознавание именованных сущностей, классификация, генерация текста ● Оптимизация инференса нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Разработка алгоритмов интерпретации результатов нейросетевых моделей ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка интеллектуальных диалоговых ассистентов ● Разработка AI агентов

Senior Data Scientist с опытом работы более 5 лет. Обладаю знаниями в областях: табличные данные, ком- пьютерное зрение, A/B тестирование и временные ряды. Работал в крупных банках, IT и консалтинге. Есть опыт управления командой из 4+ человек. Ориентирован на предоставление измеримой ценности для бизнеса посредством инновационных и эффективных решений.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Кандидат физико-математических наук - Институт прикладной физики Российской академии наук Диссертация: "Методы повышения частоты и мощности нерелятивистских медленноволновых устройств" (2013 год)

● Опыт в обучении нейросетевых моделей 5 лет ● Опыт в аналитике данных 15 лет ● Опыт менторства 5 лет ● Обучение моделей компьютерного зрения: классификация, сегментация ● Обучение текстовых нейросетевых моделей: классификация, генерация текста, анализ текста, обобщение текста ● Оптимизация нейросетевых моделей ● Развёртывание нейросетевых моделей в промышленной среде ● Построение векторных представлений текстовых данных ● Разработка графов знаний ● Разработка графовых нейронных сетей

Герман — ML-разработчик уровня Senior из Санкт-Петербурга. Специализируется на разработке и внедрении решений в области машинного обучения и обработки естественного языка (NLP). Имеет опыт работы с LLM и RAG-пайплайнами, а также с интеграцией языковых моделей в бизнес-процессы. Ключевые навыки: Python, PyTorch, TensorFlow, NLP, MLops, Docker, FastAPI, Flask, PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Redis, RabbitMQ, Asyncio, ONNX, OpenVINO, Speech, Text. Герман участвовал в трёх проектах в сфере e-commerce & retail, где занимался разработкой микросервисов на Python, интеграцией LLM для обработки и анализа текстовых и аудиоданных, реализацией RAG-подходов для поиска релевантной информации и генерации ответов на основе внешних источников. Достижения включают автоматизацию обработки текстовых и аудиоданных, внедрение модульной архитектуры для быстрого масштабирования сервисов, разработку системы логирования для контроля качества обработки данных и работы RAG-процессов.

Data Scientist с опытом работы более 10 лет в области компьютерного зрения и обработки естественного языка. Специализируется на разработке алгоритмов машинного обучения, интеграции no-code решений на основе LLM (RAG, LangChain) и создании пайплайнов OCR и предпроцессинга, обеспечивших качество извлечения данных до 85% и mAP до 90%. Владеет Python, PyTorch, TensorRT, ONNX, OpenVINO, NVIDIA Jetson, Docker и другими технологиями, применяя их в проектах по распознаванию документов, детекции БПЛА и разработке систем реального времени. Руководил командами до 8 человек, обеспечивая эффективную реализацию проектов в области обработки данных и компьютерного зрения.

КЛЮЧЕВЫЕ НАВЫКИ Разработка и внедрение ML/CV моделей в продакшн Компьютерное зрение: классификация, детекция, сегментация, OCR, трекинг объектов Оптимизация и ускорение инференса моделей (TensorRT, Triton) Подготовка и обработка больших датасетов: сбор, очистка, аугментации, балансировка данных, постановка задач для разметчиков (CVAT). Разработка и интеграция алгоритмов в бизнес-процессы Настройка пайплайнов обработки данных (GStreamer, ClearML) Анализ метрик качества моделей Менторство и наставничество специалистов SOFT SKILLS Коммуникабельность Быстрая обучаемость Ответственность Внимательность Аналитическое мышление Наставничество и работа с командами