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

Обо мне Проектирую сценарии и интерфейсы, исходя из бизнес-требований, технических ограничений и здравого смысла. Умею логически мыслить, собирать, обрабатывать и структурировать большой объем данных. Рассматриваю продукт не как набор статичных состояний, а как отдельные цепочки сценариев. Внимателен к мелочам. Открыт к вызовам и сложным задачам — воспринимаю их как челендж и отличную возможность. Ссылка на портфолио: https://andreydsgn.notion.site/c54c2f05501e44ef9032ecda1d511106

Лев — опытный IT-специалист, Golang-разработчик с опытом работы более трёх лет. Он обладает навыками работы с Docker, Git, Kafka, MariaDB, MongoDB, MySQL, Node.js, PostgreSQL, Redis, REST, SOLID, Solidity, 1С, Apache Kafka и другими технологиями. Лев работал над проектами в сфере подбора персонала и блокчейна. В одном из проектов он разработал сервис индексации вакансий и резюме на Manticore Search с Kafka и плагином Debezium. В другом проекте он создал backend API для криптообменника, а также разработал инструмент для предварительной продажи NFT. Ещё в одном проекте он написал логику mev-бота для торговли на DEX в сети Binance Smart Chain и разработал смарт-контракт для проведения сделок. Навыки Льва в области Golang, блокчейна и разработки высоко ценятся в IT-индустрии.

Дмитрию удобно работать по часовому поясу МСК. О Дмитрие: Проявляю большой интерес к своей профессиональной деятельности, и в свободное время посвящаю себя развитию как в рамках своей профессии, так и вне ее. Активно прокачиваю свои софт скиллы, участвую в интеллектуальных играх и увлекаюсь изучением физики. Открыт для новых знаний и опыта. В работе придерживаюсь оперативного подхода, строго соблюдаю установленные дедлайны. В случае возникновения непредвиденных ситуаций с моей стороны, готов дорабатывать в нерабочее время, чтобы сохранить план и качество работы. Обладаю высокими навыками коммуникации, что позволяет эффективно взаимодействовать с заказчиками. Могу ясно объяснить логику моих решений и подходов, что способствует пониманию и уверенности со стороны заказчика.

- Финалист хакатона "Лидеры цифровой трансформации 2023", 5 место - Преподаю Laravel в Онлайн-школе - Опыт работы с Cloud сервисами AWS, Oracle - Опыт администрирования Linux-серверов

Backend разработчик (основной язык golang). Работал в командах от 2 до 20 человек. На проектах выполняет аналитику и реализовывает задачу до выкладки на "бой". Часто работал с инженерами данных для реализации хранилища данных. В основном с high-load проектами. Менторил стажеров, довел трёх стажеров до уровня джуна.

Инженер-программист с опытом работы 4 года. Как инженер-программист с четырехлетним опытом работы, я обладаю навыками создания высокопроизводительных приложений и сервисов. Мой опыт включает разработку и внедрение сложных систем, оптимизацию кода для повышения эффективности, поддержку масштабируемых и надежных архитектур. Кроме того, имею большой опыт работы с языком программирования Go, с различными видами баз данных и некоторыми аспектами ДевОпс. Также владею навыком создания чистого, хорошо документированного и протестированного кода, и всегда стремлюсь к постоянному обучению и совершенствованию. Языки программирования Go, Bash. Бэкенд Gin, goose, gRPC, protobuf, gRPC-gateway, sqlx, testify, go-mock, zap, pprof, Swagger, Dockertest, go-migrate, GraphQL. Брокеры сообщений Kafka, RabbitMQ. Базы данных PostgreSQL, ClickHouse, Redis, ElasticSearch, MongoDB. Облачные сервисы AWS(Lambda, API Gateway, ECS, S3, Cognito, etc.). ДевОпс Nginx, Docker, Docker Compose, Grafana, Prometheus, Gitlab CI/CD, Kubernetes, Kibana. Системы контроля версий Git, Gitlab. Операционные системы Linux. Достижения Сокращение времени отклика API Оптимизация работы сервисов посредством индексации PostgreSQL, улучшение запросов и кэширование Redis, а также обновление настроек микросервисов, что привело к сокращению времени отклика API на 20%. Усовершенствование процессов развертывания в кластерах Kubernetes Добился увеличения скорости процессов развертывания в кластерах Kubernetes на 15% за счет оптимизации выделения ресурсов, эффективного управления конфигурацией и автоматизации пайплайнов деплоя, что привело к более быстрому и надежному развертыванию приложений. Домены Менеджмент, Финансы

Инженер-программист с 4-летним опытом. Квалифицированный инженер-программист с более чем 4-летним опытом в разработке на языке Go. Моя специализация – создание эффективных и надежных приложений. Умею работать с многопоточностью, с реляционными и нереляционными базами данных и высоконагруженными системами. Мой подход основан на стремлении к чистому, понятному и тестируемому программному обеспечению. Я готов к новым вызовам и постоянно развиваюсь в мире Go-разработки. Языки программирования Go. Бэкенд Gin, goose, gRPC, protobuf, sqlx, GinkGo, Gomega, zap, pprof, Swagger, go-migrate, gorilla/websocket, testify, go-mock, Gorilla/mux, Dockertest, mockgen. Брокеры сообщений Kafka, RabbitMQ. Базы данных ElasticSearch, PostgreSQL, Clickhouse, Redis, MongoDB, Cassandra. Облачные сервисы AWS(Lambda, API Gateway, EC2, EKS, S3, SSO,EC2, RDS,ECS). ДевОпс Grafana, Prometheus, Kibana, Logstash, Nginx, Docker, Docker Compose, GitHub Actions, Kubernetes, Linux. Системы контроля версий Git, GitHub. Достижения: Оптимизация производительности Реализована оптимизация производительности - механизмы кэширования, индексация базы данных и балансировка нагрузки, для обеспечения быстрого отклика и удобства работы пользователей даже в периоды пиковой нагрузки. Повышение эффективности развертывания Разработал пайплайны CI/CD, повысив эффективность развертывания кода на 20% и заметно сократив количество ошибок при развертывании. Эффективность совместной работы Инициировал кросс-функциональные митинги разработчиков, способствуя созданию среды открытого общения и обмена идеями, мы сократили время от разработки идеи до реализации почти на 25%.

Инженер-программист с 6-летним опытом. Как инженер-программист с 6-летним опытом работы, я являюсь высококвалифицированным и ответственным специалистом с опытом работы в области Go и микросервисной архитектуры. Знание SQL и NoSQL баз данных позволяет мне подходить к проектам разносторонне и эффективно. Я стремлюсь к достижению и превышению поставленных целей и всегда добиваюсь успеха во всем, что делаю. Языки программирования Go, TypeScript. Бэкенд Gin, viper, golangci-lint, logrus, testify, asynq, mikro-orm, testcontainers-go, zap, gjson, backoff, gorm, pq, pgx, ipfs, Firestore, npm, pnpm, yarn, gRPC, protobuf, go-mock, sqlx, stripe, Swagger, go-rabbitmq, godotenv, GinkGo, go-swagger, SoaJS, Gorilla/mux, goose, Makefile, Dockertest. Брокеры сообщений Redis Pub/Sub, RabbitMQ, Kafka. Базы данных PostgreSQL, Redis, ElasticSearch, MongoDB. Облачные сервисы Azure(Azure Virtual Machines, Blob Storage, Azure Functions), AWS(S3, SNS, RDS, EC2, EKS, etc.). ДевОпс Docker, Datadog, Grafana, Prometheus, Docker Compose, Docker swarm, Kubernetes, Github Actions, NGINX, Gitlab CI/CD, New Relic, TravisCI, Traefik, CircleCI, DockerHub, Coveralls. Блокчейн go-ethereum, ganache, OpenZeppelin. Системы контроля версий Git, Github, Gitlab. Операционные системы Linux. Домены Блокчейн, Фудтех,Услуги доставки,Развлечения,Путешествия. Достижения Мониторинг и настройка алертов Внедрение решения для мониторинга и оповещения, которое позволило отлавливать критические ошибки и оперативно их исправлять, что привело к повышению отказоустойчивости и надежности сервисов. Гибкие варианты бронирования Реализованы гибкие возможности бронирования, включая повторяющиеся бронирования, индивидуальные временные интервалы и модификации бронирования, для удовлетворения различных потребностей и предпочтений пользователей платформы бронирования.