Каталог специалистов

Евгений — опытный .NET-разработчик с навыками в широком спектре технологий, включая C#, JavaScript, Docker, Kubernetes и другие. Опыт работы на проектах: - Модуль интеграции с СБП (FinTech & Banking): интеграция с системой СБП внутри банковской системы, разработка модуля B2B-оплаты, повышение конверсии оплат на 15% за счёт добавления функционала обеспечения идемпотентности. - Система обработки данных в реальном времени (IoT): автоматизация процесса лицензирования в Jenkins. - Система верификации результатов распознавания экзаменационных бланков (EdTech): создание Angular-приложения и REST API с помощью ASP.NET Boilerplate. - Интернет-магазин программных продуктов (E-commerce & Retail): расширение функционала публичного сайта и админпанели, добавление функционала сезонных скидок. - ETL-сервис (Cloud Services): реализация более 10 сервисов-интеграций. - Система распознавания автомобильных номеров (Logistics & Transport): разработка модуля распознавания, обучение моделей машинного обучения. - Внутренняя CRM-система (RnD): расширение функционала системы, перенос трудно вычисляемых задач в фоновый режим.

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

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