Каталог ИТ-специалистов

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

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

фронтенд-специалист с хорошим опытом работы с Shopify. Быстро учится, прекрасные софт скилы

· Опыт работы – более 3 лет; · Опыт разработки фронтенд части проекта; · Уверенное владение ReactJS (компоненты, жизненный цикл, состояния, контекст и хуки); · Глубокое понимание основ JavaScript и современных возможностей ES6+; · Оптимизация продукта; · Умение создавать семантически правильный HTML и использовать CSS для стилизации интерфейсов; · Опыт работы с управлением состоянием приложения с использованием Redux или альтернативных решений; · Знание принципов работы с RESTful API и опыт интеграции их в React приложения; · Опыт работы с маршрутизацией в ReactJS с помощью React Router или аналогичных библиотек; · Понимание архитектурных паттернов веб-приложений и их применение в ReactJS проектах; · Навыки создания адаптивных интерфейсов с использованием CSS и библиотек, таких как Bootstrap или Material UI; · Знание принципов и методов тестирования React компонентов (юнит-тестирование с помощью Jest или аналогичных инструментов); · Опыт работы с системой контроля версий Git и уверенное владение основными командами; · Опыт работы в команде; · Понимание практик UX/UI; · Организация структуры проекта и модульной разработки в ReactJS приложениях; · Понимание работы в различных методологиях разработки ПО

HTML5 CSS3 Linux Bootstrap jQuery JavaScript Gulp Sass Less Liquid Shopify Git Figma Zeplin Redux Styled Components Webpack PHP React AlpineJs GraphQL Typescript Sanity Node.js NextJs ES6+ Apollo Babel SCSS Frontend

aiogram aiohttp asyncio beаutiful-sоuр blacksheepubuntu, docker, postgresql, postgis, sqlalchemy, rest, python, mapbox, waitress, flask, sanic django docker flask folium git gRPC gunicorn jinja jsonRPC jupyter_notebook jwt kafka latex mapbox matplotlib nuitka numpy pandas plotly poetry postgis postgresql pulsar lxc pydantic pytorch redis