Каталог ИТ-специалистов Аналитика

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)

- опыт работы с Python для разработки, сбора данных, анализа данных, работы с (большими) данными, обработка данных, машинное обучение; - опыт написания тестов для разработанного функционала; - опыт рефакторинга кода; - опыт работы с git; - опыт работы с большими данными в экосистеме Hadoop (PySpark, Hive); - развитые коммуникативные навыки;

Елена отличается способностью анализировать факты, собирать необходимую информацию и на основании этого принимать взвешенные решения. Елена умеет планировать свою работу и определять цели. Правильно расставляет приоритеты. Редко оставляет дела на последнюю минуту. Внимательна не только к задаче в целом, но и к деталям работы.

Более 3 лет опыта работы в области python разработки. Большой интерес к Data Mining и анализу, AI технологиям, машинному обучению. Хорошие аналитические навыки и умение решать проблемы. Ориентирован на результат, способен быстро вникать в новые технологии. Есть опыт как самостоятельной работы на проекте, так и в составе команды.

Аналитик с лидерскими качествами и практическим опытом в управлении и приоритезации задач. Занимался лидированием проектов от стадии зарождения идеи до стадии их реализации, а также поддержанием legacy-проектов. В качестве инструментов аналитики и автоматизации использует Python c перечнем библиотек: pandas, numpy, sklearn, xgboost, keras, matplotlib, tf, multiprocessing, asyncio, bs4, selenium, pytest, fastai. Для работы с базой данных использует SQL с группировочными, оконными, аналитическими, а также вспомогательными и процедурными функциями и представленями.

Кирилл — data-инженер из Ростова-на-Дону. Обладает опытом работы на проектах в сферах FinTech & Banking, Government & Public Sector и E-commerce & Retail. На проекте для компании из сферы FinTech & Banking занимался обработкой больших объёмов информации, анализом данных, разработкой дата-пайплайнов и организацией data quality. Использовал Python, bash, Hadoop, Greenplum, Postgresql, Atlassian, Jupyter, Hue, Hive, Airflow, Superset, Power Bi, PySpark, Pandas, PyArrow. Для государственной компании разрабатывал детальный слой и строил витрины, писал пайплайны по доставке и обработке данных. Использовал Python, Apache Airflow, Git, Posgresql. В качестве python-разработчика для госструктуры создавал скрипты для автоматизации бизнес-процессов и администрирования оборудования, а также писал процедуры для баз данных. В работе использовал Python, Bash, FastAPI, Sqlalchemy, ansible, postman, Git, pgsql, Linux, Docker, Prometheus, Grafana, ПАК Скала-Р. Опыт работы на позиции python-разработчика в Министерстве обороны РФ включал аналитику данных и контроль data quality, разработку скриптов по автоматизации и эксплуатацию измерительной техники. Использовал Python, bash, MySQL, Postgresql, Astra Linux, SecretNet. На последнем месте работы в сфере E-commerce & Retail занимался интеграцией реляционных и нереляционных источников, настройкой мониторинга и алертинга, нормализацией и очисткой данных. Работал со стеком из MongoDB, Postgres, S3, Greenplum, Python, SQL, Ni-Fi, Airflow, Kafka, k8s, Jenkins, Github, ELK, Grafana, Vault.

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.

В моих прямых обязанностях запуск и доработка информационных систем по желанию клиента. В проекте транскрибации голоса были использованы многоточность и обращение к API для получения удобочитаемых диалогов с расстановкой пунктуации и различением собеседников. Python\GoogleApi Для проекта анализа панорамных изображений были задействованы нейронные сети при определении расстояния и графических образцов. Python\Tensorflow\AWS\GoogleAPI\Linux В мобильном приложении по замещению соцсетей опросниками были использованы служебные процессы андроид. Java\Design Разработка системы и датасета для определения последовательности движений потребовала интесивных геометрических расчетов, которые удалось значительно упростить используя функционал свободного ПО. Blender \Tensorflow\Python\AWS\Linux Веб-приложение для генерации возможных проектов использует многопоточность и доступ к БД-google. Flutter\Firebase\Design\UI ПО дополненной реальности для взаимодействия с генерируемым окружением использует взаимодействие с TOF- камерой для точного детектирования фигур людей и генерации виртуальной картинки. Unity\C#\Design Консультант в области бюджетного учета, разработчик программного обеспечения с успешным опытом внедрения и сопровождения программных продуктов в бюджетных организациях. Specialties: Парус, бюджетный учет, Oracle, Sqlplus, Crystal reports

Data scientist с опытом 6+ лет в профессии в консалтинге и финансовом секторе. Начинал карьеру в компании-разработчике систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения, работал над проектами классического ML, NLP и CV. Затем перешел в крупнейший российский банк, разработал и поддерживал модели для различных сервисов экосистемы. Последние 2 года работаю на проектах в сфере страхования, вырос до тимлида Data science, управлял командой из 4 человек. Под моим руководством был выстроен процесс скоринга для CRM с оборотом более 1 млрд рублей и разработана рисковая модель для ДМС. Имею высшее математическое образование, также окончил магистратуру Data science НИУ ВШЭ.

Опыт разработки в data science, разработке и аналитике более 6 лет Участие в проектах классического ML, NLP, CV Аналитика, разработка ML решения, тестирование и выкатка в прод Аналитические и организационные навыки Опыт руководства коллективом 3мя разработчиками

Опыт работы 6 лет Опыт работы с языками: Скриптовые: Bash, Python, Node.js Конфигурации: YAML, TOML, JSON Веб: Javascript ES6, Typescript, CSS3, HTML5 Приложения: C, C++, Python, Go Работа с данными: SQL, pg/plSQL, Python(pandas), Dataweave Опыт работы с фреймворками: Vue.js, Quasar; Django, Django DRF, Flask, FastAPI, SQL Alchemy, Pytest; Опыт работы с веб библиотеками и технологиями: Vue.js, Vite, Quasar, Vuex, Pinia, Axios, Vue router, Moment, Material Design, Antd, Taiga UI, SCSS, Styled-components, Web components, OpenAPI, Telegram InstantView Опыт работы с инструментами и платформами: Docker, Docker-compose, Kubernetes, Helm, Nginx, HAProxy, Kafka, RabbitMQ, Celery, Redis, Cassandra, Git, GitLab CI/CD, Jenkins, Ansible, Terraform, Java Virtual Machne, JNI, JVM TI, Alpine, Debian, Fedora Linux, Amazon Web Services, Google Cloud Platform Опыт работы с инструментами мониторинга и логирования: Grafana, Prometheus, Loki, Datadog Опыт работы с инструментами визуализации и аналитики: TIBCO Spotfire (конкурент Power BI), Charts.js Опыт работы с инструментами по конвейеру данных: Mule ESB, WSO2, Dataweave, Pandas, ELK stack, OpenSearch, PostgreSQL, SQLite, DuckDB, Clickhouse Также опыт работы c: Jira, Confluence, BPMN 2.0, DFD, SOA, Бессерверные вычисления, Git Flow, Trunk-based development

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

Опыт как дата аналитика/инженера, так и разбирается в DevOps части, что бывает плюсом на проектах.

· 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