Каталог специалистов ML разработчик

Отрасли: data science, machine learning, web, android

Junior+ ML-инженер, специализирующийся на задачах Анализа Данных, Computer Vision, NLP.

Олег — ML-разработчик уровня Middle. Специализируется в области AI & Robotics и Urban technology. Имеет высшее образование по специальности «IT-сервисы и технологии обработки данных на транспорте» Российского университета транспорта. Владеет английским языком на уровне B2. Ключевые навыки включают: Python, SQL, Machine Learning, PostgreSQL, scraping, статистику, Pandas, Jupyter, Data Science, математическую статистику, MS SQL Server, MongoDB, Sklearn, Numpy, Matplotlib, CatBoost, XGBoost, аналитическое мышление, анализ данных, Requests, beautifulsoup, TeleBot, NLP, Linux, PyTorch, Computer Vision. Имеет опыт работы на проектах: - В АО «Компасс» в роли NLP engineer с мая 2023 года по июль 2025 года (2 года 2 месяца). Задачи включали дообучение и внедрение LLM в микросервисы, решение NLP-задач, multitask learning, поиск и чистка данных для задач NLP, pruning и quantization, работа с ONNX, разработка приложения на Rust с мультипоточностью для захвата кадра с видео и распознавания объектов. - В ЦОДД в роли ML engineer с сентября 2022 года по февраль 2023 года (5 месяцев). Разработка модели предсказания ДТП на основе погодных данных, анализ данных с помощью Pandas, Matplotlib, Seabon, Plotly, Numpy, работа с SQL, агрегирование данных, feature engineering.

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.

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.

Вячеслав — опытный ML-разработчик с глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения и статистического анализа. Он обладает навыками работы с Python, ML, SQL и инструментами для построения data-pipeline. Вячеслав имеет опыт работы в проектах по страхованию и логистике, где он успешно решал задачи по прогнозированию оттока клиентов, стоимости страховых полисов и расхода/запаса авиационных запчастей. В одном из проектов Вячеславу удалось повысить точность закупки, снизить потребность в аренде на 90% и сократить существенные финансовые затраты на хранение, логистику и простой ВС. До этого Вячеслав работал главным инженером в RnD-проекте, где руководил научной лабораторией, курировал выпускников и младших инженеров, а также занимался разработкой математических моделей прогноза поведения материалов в Mathcad и программированием контроллеров для автоматизации работы собираемых установок на Python.

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.

Обладаю сильной академической базой в области компьютерных наук, статистики и программирования. Увлекаюсь анализом данных и выявлением скрытых закономерностей для решения сложных задач. Идеальная роль для меня — работа, где я смогу применять свою любовь к статистике, проверке гипотез и предиктивному моделированию. Имею опыт работы с базами данных и SQL. В последние годы активно занимаюсь разработкой систем, использующих технологии обработки естественного языка (NLP), направленные на анализ, понимание и генерацию человеческой речи. Готова расширять знания и навыки в области обработки изображений.

Machine Learning Engineer с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области построения и оптимизации ML-моделей, обработки изображений и NLP. Обладаю глубокими знаниями в Python, TensorFlow, PyTorch, MLFlow, ONNX. Имею опыт работы с LLM, RAG, RuBERT, Whisper, Vosk, а также в развертывании ML-сервисов в Kubernetes. Активно использую инструменты Docker, Git, AWS, Azure, GCP.

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

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.

Навыки: моделирование динамических систем, оптимизация, программно-апаратные интерфейсы, программирование микроконтроллеров, создание моделей для 3D-печати. Отрасли: Машинное обучение, алгоритмическая и алгебраическая топология, компьютерное зрение, всплесковые нейросети, робототехника, аддитивные технологии

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

Богдан — опытный ML-разработчик с навыками работы в различных отраслях: Social Networking, E-commerce & Retail, FinTech & Banking и EdTech. Он обладает глубокими знаниями языков программирования Python, Java, SQL, Go, а также инструментов машинного обучения MLflow, airflow и других. Свободно владеет английским языком на уровне C1 и русским языком на уровне С2. Богдан имеет опыт работы на проектах VK ZEN, OZON, СБЕР и Тинькофф, где он занимался разработкой и поддержкой моделей машинного обучения, анализом данных и созданием систем рекомендаций. На проекте StudyApp он работал frontend-разработчиком. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, занимающихся разработкой продуктов и сервисов на основе машинного обучения.

Специализируюсь на кейсах с LLM под капотом, которые встраиваются в продукты или оптимизируют бизнес-процессы в компаниях. Моя цель - применять AI-технологии так, чтобы бизнес мог осваивать ранее недоступные для него возможности. Кроме того, владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Есть опыт работы с FastAPI, SQLAlchemy, Celery, RabbitMQ, а также опыт написания юнит-тестов с помощью PyTest. Совершенствую свои навыки, участвуя в профессиональном сообществе, читая новую литературу и побеждая в международных соревнованиях.