Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 18700 проверенных специалистов от 479 IT‑компаний
banner
Найдено 30 специалистов в публичном доступе
Новые специалисты
Ключевые навыки
Частичное совпадение Полное совпадение
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 30 специалистов в публичном доступе
Plotly
FinTech & Banking
ДХ
Дмитрий Х.
Оренбург
Бизнес/системный аналитик
Middle+
2 597,4 Р/час
Написание ТЗ
Бизнес-анализ
SQL
Jupiter Notebook
Pandas
PostgreSQL
Python
Atlassian
Confluence
Аналитика
+32

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

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • HRTech • Logistics & Transport
ДМ
Данила М.
Санкт-Петербург
Data инженер
Middle+
3 339,64 Р/час
Linux
macOS
MS Windows
Python
SQL
Apache AirFlow
Apache Superset
Docker
Git
Jinja
+30

Данила — опытный Data инженер с опытом работы более 3,5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в области работы с данными, включая Linux, macOS, MS Windows, Python, SQL, Apache AirFlow, Apache Superset, Docker, Git, Jinja, Jupyter и другие инструменты. Данила работал над несколькими проектами в таких отраслях, как eFinTech (банки, инвестиции), Toll Road (платные автодороги), MedTech (медицинские учреждения), Retail (магазины). На проектах он занимался разработкой и поддержкой витрин данных, ETL/ELT процессов, а также решением инцидентов и ad-hoc задач. Среди реализованных проектов Данилы можно выделить: - приложение инвентаризации для крупных складов; - анализ и планирование выручки и трафика платной автодороги; - система торговли на фондовых рынках; - приложение для рекомендации изображений; - систему матчинга резюме и вакансий. Профессиональные навыки: - менторство младших разработчиков; - ставил задачи в канбан; - работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, подзапросы.); - опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; - развитые коммуникативные навыки; - 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 - участие в проектировании и анализу DWH хранилищ - опыт работы с Apache Airflow - опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Подробнее
Marketing, Advertising & Design • RnD
КК
Кирилл К.
Астана
Data инженер
Middle
3 376,62 Р/час
Apache AirFlow
API
Big Data
Bitbucket
CI/CD
code
Docker
EViews
Flake8
Git
+62

● data scientist / ML engineer с опытом коммерческой разработки 3.5 года; ● технологический стек: python - pandas, numpy, scikit-learn, tensor flow, PyTorch, OpenCV; SQL; Spark; Linux; Docker. ● опыт оптимизации вычислений. ● запустил с нуля до стадии продукта 3 проекта; ● есть опыт наставничества (студенты, junior-разработчики); ● опыт бэкенд разработки на python. ● отличный системный и ML дизайн ● знание архитектуры нейронных сетей. Понимание механизма внимания и трансформатора; ● опыт использования TensorFlow и PyTorch для экспериментов с архитектурой; ● опыт использования NGC; Примечание - если речь идет про облачный сервис NVIDIA NGC, то его конкретно не использовал, но он мало чем отличается от используемых аналогов; ● понимание основ MLOps; ● опыт разработки конструкции систем машинного обучения в различных областях – CV/NLP/ML

Подробнее
    Показывать по
    18