Каталог специалистов

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.

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Михаил — системный аналитик уровня Senior из Тулы. Специализируется на анализе и проектировании систем с использованием различных технологий и методологий. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking, HRTech, E-commerce & Retail, Media. Участвовал в разработке масштабируемой системы выявления фрод-активности на основе AI и анализа поведения устройств, где провёл аудит архитектуры антифрод-платформы и сформировал техническое видение масштабируемой системы обработки до 10 млн событий в сутки. Принимал участие в создании цифровой платформы для поиска вакансий и специалистов в области беспилотных систем, где разработал архитектуру API-слоя между UI, ML-модулями и микросервисами. Работал над внутренней платформой для автоматизации инженерных и закупочных процессов в производственной компании, где провёл аудит бизнес-процессов проектирования и закупки, зафиксировал узкие места и предложил улучшения. Также участвовал в разработке in-house платформы для автоматизации работы редакции: от хранения и обработки материалов до публикации контента. Общая продолжительность работы на проектах — 6 лет 11 месяцев.

Специализируюсь на работе с Large Language Models (LLM), RAG-системами, семантическим поиском, генерацией текстов и классическим ML. Разрабатываю и внедряю end-to-end решения: от оптимизации inference-пайплайнов до интеграции моделей в production. Работал в Agile-командах (2–10 человек), фокусируясь на стабильности продукта, раннем обнаружении ошибок и улучшении производительности. Мои ценности ориентированы на решение задач клиентов и бизнеса через технологическую экспертизу

Ключевые навыки: Внедрение и администрирование СЭДО: Опыт работы с Tessa (4 года), включая внедрение, администрирование, техподдержку, оптимизацию ролевой модели, автоматизацию интеграций. Бизнес-анализ: Анализ и оптимизация бизнес-процессов документооборота и архива в банковской сфере. Работа с базами данных: Уверенное знание SQL (SELECT, JOIN, EXISTS, WITH, OVER), опыт работы с PostgreSQL, MS SQL, Vertica. Автоматизация процессов: Опыт автоматизации процессов, интеграций, нагрузочного тестирования. Техническая документация: Навыки написания и дополнения технических заданий, сопровождение продуктов. Инструменты и технологии: Python, BPMN, UML, COBIT, Git, Docker, Tableau, Naumen Service Desk, Redmine. Администрирование ОС: Опыт работы с Astra Linux, Debian, построение корпоративных сетей. Data Science: навыки работы с NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow, Scikit-learn.