Каталог ИТ-специалистов Аналитика

Илья — опытный Data Scientist с навыками работы в сфере машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Pandas, PyTorch, Numpy, PostgreSQL, Tensorflow, Lightgbm, Scikit-learn, Plotly, Seaborn, beautifulsoup, CatBoost, Docker, FastAPI, langchain, Network, openAI, Psycopg2, Qdrant, Sklearn, Streamlit, XGBoost, Yandex Cloud. Илья участвовал в разработке и улучшении модели Catboost для прогнозирования числа гостей и чеков, а также в создании веб-приложения для машинного обучения. В рамках проектов он решал задачи классификации изображений товаров, разработки чат-ботов, создания RAG системы для поиска жилья на Бали, оптимизации обработки запросов пользователей к LLM. Опыт работы Ильи на проектах составляет 3 года.

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)

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

Data Scientist c 3 годами опыта. Работал как в финтехе, так и в коммерции. Делал исследования с компьютерным зрением и текстами на русском языке, разрабатывал систему рекомендаций в e-commerce. Знаком с особенностями и методологиями разработки продукта, имею опыт работы по методологии Scrum. Умею эффективно работать в команде и взаимодействовать с другими отделами для достижения общих целей компании. Готов к коммуникации на английском языке.

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

работал в связке Python + PostgreSQL для написания самообновляющихся в Apache Airflow скриптов для дашбордов MS PowerBI, Redash, Metabase, поддерживал их состояние, исправлял ошибки в случае их возникновения; построение отчетов в вышеуказанных пакетах визуализации согласно ТЗ; участвовал в дизайне и проверке результатов простых A/B-тестов (сравнение конверсий, изменений средних значений), обсуждал их результаты с внутренними заказчиками; выполнял ad-hoc запросов внутренних заказчиков в формате .csv/.xlsx/.pkl по мере необходимости; поиск инсайтов и точек роста на проектах совместно с командой (brainstorm); оценивал качество моделей машинного обучения - самостоятельно построенных или предобученных; участвовал в code review коллег по команде; участвовал в обучении / менторстве коллег; опыт работы с библиотеками машинного обучения; тесное взаимодействие с QA / backend-разработчиками

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.

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.

● 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

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.

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.

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.