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)

Начал карьеру с должности системного администратора и во время работы над внешним проектом, проходил аттестацию на Бизнес аналитика. Далее начал развиваться в направлении аналитики и искал то, что было бы больше всего интересно. Остановился на работе с данными и специальности Аналитик данных. Ищет для себя интересные и полезные ресурсы для своего совершенствования. Умеет быстро осваивать базу любого инструмента и затем, при необходимости, углубиться и использовать этот инструмент на высоком уровне. Опыт: - Есть базовый опыт использования инструментов Superset, DataLens (open source), PowerBI - Есть большой опыт в сфере взыскания просроченной задолженности (текущий проект связан с данной областью) - Опыт работы с low-code платформой Creatio

Сбор и анализ требований по задачам для мобильной и web разработки (взаимодействие с клиентом, изучение макетов и спецификаций) Поиск оптимальных решений задачи Постановка задач дизайнерам и разработчикам Написание функциональных требований Проектирование API (документирование REST, описание методов, создание UML-диаграмм) Понимание микросервисной архитектуры и взаимодействия между сервисами Написание сценариев использования и пользовательских историй Создание проектной документации - сопровождение разработки Работа с технической документацией Опыт построения BPMN Создание диаграмм в нотации UML (диаграммы последовательностей, активности, состояний) Опыт работы с системами логгирования Опыт работы с большими объемами данных Развитые коммуникативные навыки Менторство нового аналитика

У специалиста большой опыт в аналитике данных и продуктовой аналитике. Есть опыт работы с А\Б тестированием, с BI инструментами, СlickHouse, MS SQL. Также у кандидата хорошие навыки работы с Python (numpy, pandas, scipy, sklearn, pyspark, plotly) - пишет скрипты, может написать чистый и читаемый код, а также уверенные знания SQL, которые он применял на проектах.

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

Санжар — опытный IT-специалист, продуктовый аналитик с навыками программирования на Python и работы с базами данных. Имеет опыт работы в проектах для e-commerce и retail. В своей работе Санжар использует различные инструменты и технологии, такие как Power BI, Airflow, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Clickhouse, Apache Cassandra, MariaDB, Cron, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Sqlite 3, Stats, Amplitude, Google Analytics. На своих проектах Санжар занимался анализом поведения пользователей, автоматизацией информационных панелей, аудитом данных и обеспечением их качества. Он также имеет опыт разработки моделей машинного обучения для выявления аномальных транзакций и оптимизации процессов обработки данных.

Дата-аналитик с опытом работы более 4 лет. Высококвалифицированный и компетентный профессионал с глубоким пониманием различных технологий и их применения. Моя экспертиза позволяет мне быстро и эффективно создавать инновационные решения, используя инструменты и технологии из моего арсенала. Языки программирования Python. BI Power BI, DAX, Tableau, LOD, Data (Looker) Studio. Инженерия данных Apache Spark, PySpark, Apache Airflow, Apache NiFi. Data science Scikit-learn, Pandas, Dask, NumPy, Matplotlib, Plotly, Seaborn. Cloud GCP(BigQuery, BigTable, Cloud Storage, Cloud Functions, Dataflow, Datastore, Vertex AI и т.д.), AWS(EC2, RDS, Lambda, Kinesis, S3, Databricks, Athena, QuickSight, EKS, Redshift, DynamoDB и т.д.). Базы данных Greenplum, PostgreSQL, MySQL, Redis, MongoDB. DevOps Docker, Docker Compose. Брокеры сообщений Kafka. Системы контроля версий Git, GitHub, GitLab.

Дата-аналитик с опытом работы более 4 лет. Квалифицированный дата-аналитик. Специализируюсь на преобразовании неструктурированных данных в ценную информацию, а также на разработке и реализации стратегий анализа для обеспечения принятия обоснованных бизнес-решений. Также владею различными инструментами для обработки больших данных.

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.

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

· Владение методами статистического анализа данных; · Опыт работы с большими данными, использование методов для их очистки, обработки и визуализации; · Знания в области вероятностных моделей и их применений; · Разработка и оптимизация моделей ML; · Опыт работы с библиотеками машинного обучения; · Владение Python для анализа данных; Опыт работы с SQL для извлечения и управления данными из БД; · Работа с библиотеками для анализа данных (pandas, numpy) и визуализации (matplotlib, seaborn, plotly); · Опыт работы с инструментами для управления проектами и отслеживания версий кода; · Знание и опыт работы с облачными платформами для анализа данных и машинного обучения; · Разработка и развёртывание моделей; · Бизнес-аналитика и работа с заинтересованными сторонами; · Оптимизация моделей и гиперпараметров, использование методов перекрестной проверки и оценки производительности моделей. · Опыт работы в команде. Udemy: Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT Prize[2004], Deep Learning: Recurrent Neural Networks in Python

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.