Каталог ИТ-специалистов Разработка. ML разработчик

Отрасли: data science, machine learning, web, android

Junior+ ML-инженер, специализирующийся на задачах Анализа Данных, Computer Vision, NLP.

Опытный ML-разработчик, специализирующийся на сложных проектах в области телекоммуникаций, производства, логистики, городской инфраструктуры, медиа и блокчейна. Обладает глубокими знаниями и навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Python 3, C++, Docker, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, Kafka, Hadoop, RabbitMQ, FastAPI и др. Имеет опыт работы с библиотеками визуализации данных и их характеристик (Seaborn, Plotly), в т.ч. с построением веб-интерфейсов (дашбордов) управления и обработки данных (Streamlit). Успешно реализовал несколько проектов, включая разработку модуля для интеграции в среду UE, создание программно-аппаратного комплекса для обнаружения включений шлака в струе жидкой стали, разработку серверного модуля нейросетевого шумо-эхоподавления для ВКС крупного российского банка, а также создание интеллектуальной системы классификации и распознавания аномалий во временных рядах (ИСКРА). Опыт работы специалиста включает в себя разработку и тестирование гипотез систем компьютерного зрения, реализацию алгоритмов и нейросетевых компонентов для сегментации и классификаций областей на снимках, анализ и визуализацию данных инвестиций в проекты, в blockchain. Cпособен эффективно решать сложные задачи, связанные с машинным обучением и анализом данных, и обладает навыками разработки и тестирования гипотез, построения архитектуры систем и обеспечения коммуникации с заказчиком. Имеет глубокое понимание принципов работы LLM и построения проектов на их основе. Имеет большой опыт работы в направлениях анализа данных в направлении DataScience - глубоко погружен в понимание принципов работы БД, теорию реляционных БД, теорию декларативных языков (SQL) и неформализованных данных. Глубоко понимает принципы математической статистики, умеет применять наборы инструменты анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, др.) Имеет высшее образование по специальности на стыке Программной Инженерией и Прикладной Математикой (Математическое Обеспечение).

Я перешёл с Game Developer Unity C# в Data Science/Machine Learning, потому что я очень сильно влюбился в эту область. В IT опыта около 4 лет как программист. Присутствуют практические знания статистики, линейной алгебры и математики в общем, но хочу знать больше. Люблю Математику, программирование, науку. Я крайне добр и не вспыльчивый. Говорю на Русском и на Английском свободно. Моя сильнейшая сторона: умею уделять работе всё время и постоянно обучаться новому.

Вячеслав — опытный ML-разработчик с глубоким пониманием алгоритмов машинного обучения и статистического анализа. Он обладает навыками работы с Python, ML, SQL и инструментами для построения data-pipeline. Вячеслав имеет опыт работы в проектах по страхованию и логистике, где он успешно решал задачи по прогнозированию оттока клиентов, стоимости страховых полисов и расхода/запаса авиационных запчастей. В одном из проектов Вячеславу удалось повысить точность закупки, снизить потребность в аренде на 90% и сократить существенные финансовые затраты на хранение, логистику и простой ВС. До этого Вячеслав работал главным инженером в RnD-проекте, где руководил научной лабораторией, курировал выпускников и младших инженеров, а также занимался разработкой математических моделей прогноза поведения материалов в Mathcad и программированием контроллеров для автоматизации работы собираемых установок на Python.

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Навыки: моделирование динамических систем, оптимизация, программно-апаратные интерфейсы, программирование микроконтроллеров, создание моделей для 3D-печати. Отрасли: Машинное обучение, алгоритмическая и алгебраическая топология, компьютерное зрение, всплесковые нейросети, робототехника, аддитивные технологии

Богдан — опытный ML-разработчик с навыками работы в различных отраслях: Social Networking, E-commerce & Retail, FinTech & Banking и EdTech. Он обладает глубокими знаниями языков программирования Python, Java, SQL, Go, а также инструментов машинного обучения MLflow, airflow и других. Свободно владеет английским языком на уровне C1 и русским языком на уровне С2. Богдан имеет опыт работы на проектах VK ZEN, OZON, СБЕР и Тинькофф, где он занимался разработкой и поддержкой моделей машинного обучения, анализом данных и созданием систем рекомендаций. На проекте StudyApp он работал frontend-разработчиком. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, занимающихся разработкой продуктов и сервисов на основе машинного обучения.

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и CV – 2,5 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2 года Опыт разработки на Python - 2,5 года Опыт разработки и построения веб-сервисов

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с RAG, NLP, анализ таблиц – 1.5 года Опыт работы с ML и CV – 2 года Опыт работы с данными - 3.5 года Опыт разработки на Python - 3.5 года Опыт разработки и построения веб-сервисов

Профессиональный опыт: Архитектура и реализация интегрированной системы биометрического распознавания, Разработка мобильных приложений для Ios/Android, обрабатывающих изображения/видео, Руководство группой разработчиков приложений для обработки видео, Расширение и внедрение Mediapipe, Конвертация нейросетевых моделей в мобильные бэкенды, Построение конвейеров для обучения и вывода моделей детекторов, регрессоров и классификаторов. Оптимизация нейронных сетей на основе задач. Награды ● Хакатон "Цифровой прорыв 2020" 3-е место в задаче видеонаблюдения за сдачей экзаменов ● Хакатон "Цифровой прорыв 2021" 2-е место в командном зачете в задаче CardioSpike Специалистом написано множество научных работ и статей.

грейд специалиста: middle+/senior О Марии: Ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.