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.

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.