Каталог специалистов направления Разработка и ИТ

Максим — backend-разработчик уровня Junior+ из Нижнего Новгорода. Специализируется на разработке серверной части приложений. Имеет высшее образование по специальности «Прикладная математика и информатика» ННГУ им. Лобачевского. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки: aiogram, API OpenAI, Python, Flask, FastAPI, Django, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Pandas, Matplotlib, Git, Linux, AI, OpenCV, Tesseract, torch, Data Analytics, алгоритмы и структуры данных. Работал над проектами в отраслях e-commerce & retail и government & public sector. Участвовал в разработке сервисов для селлеров на маркетплейсе Wildberries, где занимался созданием структуры личного кабинета селлера, разработкой Telegram-бота для отчётов по статистике, советов и прогнозов с помощью ИИ, а также созданием парсера для сбора информации из карточек товара. Также принимал участие в проекте по разработке формы обратной связи со сложной логикой и высокими требованиями к информационной безопасности для государственной организации.

Я профессиональный бэкенд-разработчик, работающий с Python/Django, с коммерческим опытом работы более 4 лет. Я трудолюбивый и амбициозный разработчик, и большую часть своего свободного времени я провожу, изучая новые практики и технологии, чтобы улучшить свои навыки и написать чистый код. Я очень энергичен и готов сделать все возможное, чтобы реализовывать идеи заказчиков.

Backend-разработчик с более чем 3-летним опытом, специализируюсь на создании масштабируемых микросервисных систем. Работаю с Python и FastAPI, уделяя особое внимание архитектуре приложений. Имею большой опыт в разработке API, интеграции внешних сервисов, упаковыванию сервисов в контейнеры, а также во внедрении ML-моделей в production. Уверенно работаю с асинхронным программированием (asyncio, aiohttp), с реляционными базами (PostgreSQL, SQLAlchemy) и с NoSQL-хранилищами (MongoDB, Redis). Ключевые компетенции: - Проектирование и разработка микросервисов - FastAPI, Python, asyncio, aiohttp - PostgreSQL, SQLAlchemy, MongoDB, Redis - Контейнеризация и деплой (Docker) - Интеграция внешних API и систем - Внедрение ML-моделей в production

Python Spark SciPy Spacy PyMystem3 Pandas SkLearn Seaborn XGBoost LightGBM Статистический анализ A/B тесты SQL Keras torch pytorch MySQL PostgreSQL Git Hadoop Data Analysis HuggingFace

О себе: Постоянно учусь и стремлюсь к знаниям. Высокий уровень самоорганизации и любовь к делу помогают каждый день узнавать что-то новое. Воспринимаю сложные задачи и трудности как очередную ступень на пути вверх. Стек компетенций: • Python (Matplotlib, Numpy, Pandas, Google.colab, Tensorflow, Keras, Torch и др.); • SQL/NoSQL (MySQL, PostgreSQL, MongoDB, SQLite); • BI платформы (Tableau, Qlik Sense, Power BI); • Сбор данных (Scrapy, Selenium, BeautifulSoup, Xpath); • Методы аналитики маркетинговойактивности, системы web-аналитики; • GIt; • Bash Первую программу для управления заказами и складом для компании занимающийся доставкой воды и кулеров, написал в 2005 году. Работает до сих пор. Писал роботов для биржевой торговли на mql4. Заинтересовался ИИ и пошел учиться в Университет ИИ. Хобби - искусство, графический дизайн, фотография.

Я специалист в области науки о данных, с аналитическим складом ума и глубокими знаниями математике статистике. Имею опыт работы смежных сферах IT, что обеспечивает мне широкую перспективу понимание технологических процессов компании. Знаком компьютерным зрением обработкой естественного языка на теоретическом уровне, имею реализации академических проектов этих областях. В своём профессиональном пути, начав с автоматизации процессов помощью RPA, я постепенно приближался к науке о данных, увлекаясь её мощным потенциалом в преобразовании данных ценные знания и решения. Этот интерес ведёт меня желанию глубже изучить развиться этой области. Убеждён, что наука открывает новые горизонты для инноваций эффективности любой сфере, стремлюсь стать частью этого процесса, внося свой вклад создание передовых решений. Я готов приложить все усилия достижения профессионального мастерства, сопровождаемого постоянным обучением совершенствованием

Александр — опытный специалист в области Data Engineering с более чем 13-летним опытом работы на различных проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, анализ данных, программирование на Python и работа с большими данными. В своей работе Александр участвовал в разработке сервисов для быстрого поиска информации по Confluence компании, решения для оптимизации продаж в электронной коммерции с помощью умного поиска и умных рекомендаций, а также в научно-исследовательском проекте по обнаружению объектов на моментальных снимках физических процессов. Кроме того, он работал над многофункциональным приложением для инженеров, которое использует данные промышленного производства для расчёта оставшегося жизненного цикла устройства и вероятности отказа оборудования. Александр также имеет опыт работы в качестве разработчика клиентской части, где он занимался созданием конструктора бизнес-рассылок, дизайном и прототипом рекламных писем. Больше всего ему нравилось заниматься исследованиями пользовательского опыта, UX-анализом продуктов и проведением интервью с пользователями. Я ML-инженер с более чем двухлетним опытом. В IT, в целом, 10+ лет. До Data Science занимался Front-End разработкой в EPAM Systems. Обладаю успешным опытом как разработки ML-приложений на Python, так и всестороннего анализа данных.

ML инженер с более чем 7-летним опытом в разработке высоконагруженных систем и алгоритмической торговли. Специализируюсь на Python (FastAPI), микросервисной архитектуре, базах данных (MongoDB, PostgreSQL, Redis) и брокерах сообщений (RabbitMQ, Kafka). Имею опыт создания IT-продуктов с нуля, включая проектирование архитектуры и управление командами. Опыт: 7+ лет ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка микросервисов на Python (FastAPI) ● Проектирование баз данных (MongoDB, PostgreSQL, Redis) ● Работа с API (REST) ● Очереди сообщений (RabbitMQ, Redis, Kafka) ● Мониторинг (Grafana) ● Контейнеризация и оркестрация (Docker, Kubernetes) ● Машинное обучение (Torch, MLFlow, Huggingface, OpenAI) ● Руководство командами разработчиков ● Дедупликация (стэкинг + файнтюнинг BERT) ● Сентимент (стэкинг BERT) ● Суммаризация (Openai + резервирование huggingface моделью) ● Машинный и API ревью