Каталог специалистов

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.

Backend-разработка Python (Django, FastAPI) Проектирование Баз Данных (16 лет опыт работы, в т.ч с БД объемом 8 000 таблиц) Оптимизация запросов в БД Навыки написания unit-тестов: pytest, unittest Управление отделом распределенной командой разработки Опыт работы с Machine Learning Опыт проектирования и разработки ERP систем более 15 лет Базовый уровень frontend.

Олег — опытный QA FullStack специалист с опытом работы более 3 лет. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Nginx, CSS, HTML5, Selenium WebDriver, Pytest, Jira, Postman, SQL, Git, Linux, Python, React, API и другими инструментами. Олег работал на нескольких проектах в сфере E-commerce & Retail, где он занимался тестированием фронтенд, бэкенд, API, мобилок (iOS, Android, React Native), а также автотестами (Python, Selenium, PyTest, Requests). Он также имеет опыт работы с ML продуктами и промышленными протоколами обмена данными. На последнем месте работы Олег выполнял обязанности QA Engineer, где занимался тестированием различных задач по фронту, бэкенду и API.

Никита — опытный Python-разработчик уровня Senior. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с различными фреймворками и библиотеками Python, такими как Django, Flask, PyTorch, TensorFlow и другие. Также он имеет опыт работы с системами управления проектами, базами данных, микросервисной архитектурой и REST API. Никита участвовал в разработке корпоративной платформы по документообороту и управлению проектами. В рамках проекта он разработал ERP-систему по работе с корреспонденцией, принимал решения в направлении разработки, занимался разработкой архитектуры всего проекта и плотно работал с Frontend-разработчиками. Также Никита разрабатывал виджеты для AmoCRM и Pipedrive, логику звонков на базе TWIML (Twilio API) и микросервисную архитектуру на базе Python, Django и Flask. Кроме того, он занимался разработкой систем телефонии на TWIML, Twilio с использованием Python и созданием бизнес-автоматизаций на Python.

Разработка мобильных приложений и библиотек • Разработка автоматизированных тест систем • Создание и Конфигурация автоматизированных билд систем

Разработка серверной логики и API Работа с базами данных и ORM Реализация аутентификации и авторизации Работа с кешированием и сессиями Написание и выполнение SQL-запросов Работа с брокерами сообщений Реализация микросервисной архитектуры Проектирование, реализация и документирование API-методов Реализация кеширования с использованием (Redis, Memcached etc...) Использование асинхронных задач с использованием Celery, asyncio Настройка очередей задач для фоновых процессов Профилирование системы и улучшение её быстродействия Реализация ролевой модели для доступа к данным внутри системы Обработка, агрегация, визуализация больших объемов данных Разработка миграций схем БД Интеграция с API сторонних сервисов Реализация функционала связанного с потоковой и пакетной обработкой данных Профилирование системы и улучшение её быстродействия Обработка, агрегация, визуализация больших объемов данных Покрытие тестами всего приложения Библиотеки: Django/ RestAPI/ Web-sockets (Django-channels) /ORM SQLAlchemy/ FastApi Системы управления версиями: GIT, GITLAB, GITHUB Операционные системы и сторонний софт: Linux/ Cron Linux/ Nginx/ Gunicorn/ Daphne/ Uvicorn Сервисы: Celery/ Redis/Docker/ Docker-compose/ RabbitMQ Базы данных: PostgreSQL Уверенные знания в ООП Опыт работы в командах до 10 человек

6 лет опыта в бэкенд-разработке. Более 4 лет создает микросервисные системы, интеграции с банковскими и корпоративными системами и оптимизирует высоконагруженные сервисы. Высшее образование в области информационных технологий. Специализируется на асинхронных решениях, кешировании и оптимизации производительности (Redis, Kafka, ClickHouse). Имеет богатый опыт работы с FastAPI, Flask, Django и реляционными/NoSQL базами данных (PostgreSQL, MongoDB, Redis). Внедрял CI/CD (GitLab CI, Jenkins), оптимизировал кодовую базу с помощью современных инструментов (Poetry, Ruff, Mypy) и проводил нагрузочное тестирование (JMeter, K6, Py-spy, Memray). Разрабатывал и оптимизировал микросервисы для онлайн-кинотеатров, финансового скоринга, внутренней экосистемы Сбера, ML-платформ и программных роботов.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Специализируется на Java разработке [Spring Framework]. Исполнителен, коммуникабелен, высокий уровень ответственности. Опыт наставничества и team lead. Опыт работы в ИТ более 11 лет.

Олег — опытный QA-инженер с навыками работы в различных областях IT. Он специализируется на тестировании мобильных приложений и API, а также имеет опыт работы с автоматизированными тестами на Python, Cypress, PyTest и Requests. Олег работал над проектами для компаний из сфер телекоммуникаций и медиа. В его обязанности входило тестирование frontend, backend, API и мобильных приложений на iOS, Android и React Native. Также он занимался исследовательским тестированием ПО для управления промышленными объектами и разработкой автотестов на Python и Tesseract. Опыт Олега включает работу с ML-продуктами, промышленными протоколами обмена данными (OPC, OPC UA), базами данных PostgreSQL и NoSQL (Qdrant). Он владеет инструментами Grafana, DevTools, Git, Postman, Linux (Fedora, Debian) и Windows.

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

Опыт в тестировании более 4 лет. Поднимал на проектах автоматизацию с нуля самостоятельно, выстраивал процессы в команде. Так же были разработаны несколько методов, для того, чтоб внедрить большие api запросы в концепцию bdd. Разворачивал в Docker и виртуальных машинах Asterisk и FreePBX для тестирования распределения звонков в очереди и передачи данных в CRM.

грейд специалиста: middle+/senior О Марии: Ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

В последнее время занимаюсь архитектурной разработкой новых проектов, поэтому хочется развиваться в направлении архитектуры. Быстро соображаю, математический склад ума, делаю задачи быстро и качественно учитывая крайние случаи. Работаю быстро, в новые технологии вливаюсь без проблем, сам предлагаю новые штуки использовать.

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab