Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Екатерина — бизнес- и системный аналитик с опытом работы более трёх лет. Она обладает навыками в области анализа, проектирования и разработки информационных систем. Екатерина работала над проектами в сфере FinTech & Banking, Travel, Hospitality & Restaurant business и E-commerce & Retail. В её обязанности входило: сбор функциональных требований у заказчика, аналитика UX/UI дизайна, проектирование предметной области, консультирование и решение блоков разработки, написание документации для бизнеса и для разработки. На проектах Екатерина продемонстрировала умение анализировать требования заказчика и вести протоколы встреч, создавать технические задания для разработчиков, проектировать REST API, тестировать функционал. Она также проводила анализ и оптимизацию бизнес-процессов, моделирование системы с помощью UML, верхнеуровневое моделирование процессов с помощью нотации BPMN.

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

Опыт работы в сфере IT более 3х лет Участие в роли бизнес-аналитика в проекте с клиентами из США Участвовала в качестве менеджера исследовательских проектов для государственного проекта. Работала в качестве информационного менеджера, вела процессы отделов продаж и маркетинга в IT сфере Опыт проведения исследований, анализа и выявления требований, организации рабочих процессов

Я Data Scientist с высшим техническим и экономическим образованием. Имею широкий спектр навыков в области сбора, агрегации и предварительной обработки данных, а также в применении алгоритмов машинного и глубокого обучения, решения задач CV и NLP. Отлично понимаю основы теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, я обладаю навыками визуализации данных с использованием библиотек, таких как matplotlib, seaborn. С университета занимался научно-исследовательской работой. Участвовал в научных конференциях. Вошел в список "100 молодых инновационных лидеров России".

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.