Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Краткая информация о специалисте Опыт работы системным аналитиком 3 года; Опыт работы с SQL на базовом уровне; Моделирование бизнес-процессов в нотации BPMN; Отрисовка диаграмм в UML.

На данный момент работает на одном ключевом проекте направления ML аналитиком. В коллективе коммуникабелен. Способен на принятие обдуманных самостоятельных решений. Ответственен за принятые решения и выполненные действия. Оправдывает доверие.

Уверенный Data Scientist, Ml Engineer (Опыт в CV, NLP) Фуллстек разработка (Java Spring\Python Flask, React, MySQL) Навыки использования HuggingFace и PapersWithCode

Рафаэль выполняет большой объем работы, принимает участие во многих крупных проектах, всегда укладывается в сроки, успевает присутствовать на всех митингах команды. Выполняемый им объем работ свидетельствует о высоком профессионализме.

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".

Обладая опытом в области машинного обучения и анализа данных, являюсь настоящим сторонником решения сложных задач и поиска эффективных решений. Мои подходы к решению задач улучшили бизнес-процессы в значительной степени.

Валерий — опытный специалист по Data Science с навыками работы в области машинного обучения, аналитики и моделирования. Обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Apache AirFlow, XGBoost, LightGBM и другие. Валерий успешно работал на проектах в различных отраслях, включая логистику, финансы, электронную коммерцию, телекоммуникации и медиа. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, связанных с анализом данных, машинным обучением, разработкой и внедрением моделей, а также общением с бизнесом и менторством младших специалистов. Опыт Валерия включает работу в качестве ведущего специалиста по машинному обучению и аналитике в компании KazanExpress, где он внедрил инструменты А/В анализа, создал матрицу компетенций для performance review сотрудников и разработал систему рекомендаций товаров. Также он работал старшим специалистом по машинному обучению в Альфа-Банке, где внедрил рекомендательную систему партнёров клиентам банка и систему повышенного кэшбэка. В X5 Group Валерий занимался предсказанием суммарных трат клиентов и внедрял рекомендательную систему категорий товаров в продуктовом ритейле. Кроме того, он реализовал рекомендательную систему в мобильном приложении Мегафона и строил прогнозные модели для Upgrade и Upsell. Также Валерий имеет опыт преподавания на платформе GeekBrains, где проводил лекции и семинары по Python и анализу данных. Дополнительное образование - BigData Team, bigdatateam.org. Практический курс по большим данным, 2020 - Построение выводов по данным, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - Прикладные задачи анализа данных Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Coursera (ВШЭ), Advanced Machine Learning Specialization, 2019 - Обучение на размеченных данных, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2019 - Математика

Повышение квалификации, курсы: 2023 MADE VK, DS 2019 coursera https://www.coursera.org/, ML, тер вер, лин алгебра Тесты, экзамены: 2019 Geekbrains Geekbrains, Python Для DS

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.

Роман — опытный системный аналитик с 16-летним опытом работы в различных проектах. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с API, языками программирования Python и SQL, а также инструментами Figma, UML и BPMN. В своей работе Роман занимается исследованием больших языковых моделей, проектированием информационно-аналитических систем, разработкой веб-сервисов для тематического анализа текстов и созданием сайтов онлайн-курсов. Также он участвует в анализе и оценке сложных систем автоматизации и управления инженерными системами зданий, производства электрической энергии на атомных электростанциях и других объектов. Кроме того, Роман имеет опыт работы в области RnD, где занимался исследованием и разработкой информационных и автоматизированных систем. В рамках этой деятельности он участвовал в создании системы определения габаритов и положения автомобиля для роботизированной автомойки, портативного измерительного комплекса для диагностирования электроприводной арматуры и модульного преобразователя напряжения измерительного (АЦП) с высокой степенью синхронности захвата сигналов. Также Роман работал в качестве Data Scientist в Мастерской Яндекс.Практикум, где участвовал в разработке ML-моделей для предсказания количества заказов такси, температуры расплавленного состояния сплава, возраста клиентов по фотофиксации и других задач.

Юрий — бизнес-аналитик с опытом работы более трёх лет. Он обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, включая AutoCAD, BPMN, C/C++, Delphi, Jira, Keras, Linux, Matplotlib, Microsoft, MySQL, Numpy, office, Oracle, Pandas, PostgreSQL, Python, SciPy, SQL, Tensorflow, UML, 1С:Предприятие, C++17, CatBoost. Юрий участвовал в проекте «Жилищный контроль», где занимался сбором, формализацией и анализом требований стейкхолдеров, моделированием бизнес-процессов в нотации BPMN 2.0, разработкой и согласованием ТЗ по автоматизации описываемых бизнес-процессов, тестированием работы готовых систем, ведением переписки с заказчиком, составлением технической документации, нормализацией, написанием триггеров, общением с руководством и отрисовкой диаграмм UML. В рамках проекта он систематизировал и формализовал процесс начальной оценки состояния объектов заказчика, что позволило существенно сократить трудозатраты и риски. Также Юрий внедрил SCADA систему автоматизированного контроля технологических процессов и учёта потребления различных энергоресурсов, а также ELMA 365 для оптимизации работы по эксплуатации объектов заказчика.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

5 лет в создании AI, высшее техническое образование. Опыт в нишах AdTech, FinTech, Телеком, Искусства. Проекты управления рекламными кампаниями, прогнозирования оттока клиентов, в Big Data, в банковских рисках.