Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 17300 проверенных специалистов от 468 IT‑компаний
banner
Найдено 2 специалиста в публичном доступе
Новые специалисты
Специализация
Ключевые навыки
Частичное совпадение Полное совпадение
Грейд
Цена, ₽/час
Цена включает НДС
Дата бронирования
Подкатегории
Страна
Город
Опыт работы
Формат работы
Тип занятости
Отрасли работы
Готов работать на зарубежных проектах
Владение языком
Пол
Возраст
Найдено 2 специалиста в публичном доступе
GridSearch
Telecom • Travel, Hospitality & Restaurant business
СЧ
Салман Ч.
Москва
Data Scientist
Senior
3 750 Р/час
Numpy
Pandas
Python
SciPy
XGBoost
SQL
Data Analysis
Machine learning
Computer Vision
Matplotlib
+28

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.

Подробнее
E-commerce & Retail • Hardware
ГЧ
Григорий Ч.
Москва
Data Scientist
Senior
5 558,33 Р/час
Apache AirFlow
Azure
Bash
C++
Docker
FastAPI
FFmpeg
GitHub
GridSearch
Jenkins
+34

Григорий — опытный Data Scientist с навыками в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием Apache AirFlow, Azure, C++, Docker, FastAPI и других технологий. Григорий успешно работал над проектами в сфере Hardware и E-commerce & Retail. В рамках одного из проектов он разработал систему автоматического выявления дефектов на производственной линии, используя архитектуру YOLO V5. Это позволило повысить точность обнаружения дефектов до 89%. В другом проекте Григорий создал модель прогнозирования продаж для ритейл-сети, используя комбинацию алгоритмов Prophet и XGBoost. Это помогло снизить MAPE с 15% до 8%. Также Григорий разработал автоматизированный классификатор товаров для e-commerce платформы, что позволило сократить затраты человекочасов на категоризацию на 30%.

Подробнее
Нет подходящего специалиста?
Создайте бесплатный запрос на поиск в закрытом каталоге платформы