Каталог ИТ-специалистов

4+ года опыта работы. В РФ работал на таких проектах, как: - Суперапп (одно из самых популярных приложений такси (и не только) в России) - Госуслуги в топовом банке РФ - IoT проект по управлению шлагбаумами в Москве и Санкт-Петербурге. В рамках проекта, в том числе, сделал полный рефактор совместно с младшим разработчиком, переведя с MVP на MVVM - Участвовал в разработке небольших приложений как старший разработчик. Например, приложение для пользователей игры. Имеет опыт менторства сотрудников и доведения их до высокого уровня за короткий период. В Узбекистане с нуля поднял большие проекты Ипотека и ~Госуслуги. Занимался поддержкой мобильного приложения ТУРКИСТОН в единственном числе. Также есть ряд небольших реализованных проектов, в том числе для учебного центра. Заинтересован в техническом развитии, позитивно относится к получению нового опыта. Примечание: не хотел бы работать с кредитными продуктами.

Геннадий имеет опыт работы в области Information, особенно в Data Processing, Hosting, and Related Services. и в настоящее время работает на текущее время

Ключевые навыки и достижения: 1) Глубокие знания и практический опыт работы с Kotlin, Java и современными фреймворками, включая Android Jetpack, MVVM, Retrofit, Room и Dagger. 2) Опыт разработки с использованием принципов Clean Architecture, OOP, SOLID, MVP и MVVM, что обеспечивает создание удобных в поддержке и расширении приложений. 3) Работа с различными API и технологиями, включая Firebase, NFC, Bluetooth и Camera2, обеспечивая разработку многофункциональных приложений. 4) Разработка приложений с поддержкой WearOS, расширяющих функционал на устройствах носимой электроники. Личные качества: 1) Стремление к постоянному самосовершенствованию и изучению новейших технологий в области мобильной разработки. 2) Умение работать как самостоятельно, так и в команде, быстрая адаптация к изменениям и новым задачам. 3) Креативный подход к решению задач, ориентация на качество и детали.

Анна — опытный бизнес-аналитик и системный аналитик с пятилетним опытом работы в различных отраслях, таких как медицина, образование, недвижимость, финансы и страхование. Она обладает навыками работы с инструментами управления проектами, такими как Jira, Confluence и Teamly. Анна также имеет опыт работы с BPMN 2.0, UML, SQL, API, а также языками программирования Julia и Kotlin. Она умеет работать с базами данных, системами управления проектами и процессами, а также с различными инструментами проектирования и разработки. В своей работе Анна уделяет внимание анализу бизнес-процессов, разработке требований к системам, проектированию пользовательских интерфейсов и взаимодействию с заказчиками. Она способна самостоятельно выполнять проекты от начала до конца, включая стратегические сессии, анализ текущей ситуации, подбор инструментов оптимизации, проектирование новой структуры и технологии работы бизнеса, внедрение инструментов оптимизации и обучение сотрудников. Анна работала над проектами по реализации внутренних закрытых ресурсов для медицины и научных сотрудников ФМБА РФ, а также над проектами комплексной или частичной оптимизации бизнес-процессов.

Ведение ML проектов, ML-разработка (CV, NLP), внедрение ML решений в production. организация разметки данных на платформах Яндекс.Толока с контролем качества. Менеджмент ML проектов (ML canvas, бизнес-метрики, GLUE) Большой практический опыт ведения исследовательской работы, работы с научным рисками. Руководство исследовательским коллективом в 3-7 человек (ML разработчиков). Семантический поиск (текст, картинки). Рекомендательные системы, Аналитические системы, ETL Автор более 20 научных статей, индекс Хирша - 6 (https://scholar.google.ru/citations?user=-DRUghEAAAAJ&hl=ru&authuser=1)

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично