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

Ирода — QA Automation Engineer с опытом работы более 4 лет. Специализируется на тестировании ПО для e-commerce & retail. Ирода обладает навыками работы с инструментами автоматизации тестирования: Jira, TestRail, Maven, Jenkins, Allure, Selenium Web Driver, Cucumber, Selenium Grid, Postman, Rest Assured. Также имеет опыт работы с различными СУБД (MySQL, PostgreSQL) и опыт написания SQL запросов. На проектах Ирода активно участвовала в разработке и тестировании жизненного цикла ПО, планировании и разработке тестовых сценариев, создании тестового набора, включающего SMOKE, REGRESSION, 2E2 тесты. Занималась автоматизацией тестов, проверкой кроссбраузерности, настройкой и использованием Jenkins для автоматизации CI/CD. Принимала участие в код ревью коллег, самостоятельно изучала новые инструменты.

Владимир — опытный Java-разработчик уровня Senior. Обладает навыками работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Apache, Apache Kafka, API, boot, CI/CD, Confluence, CSR, Elasticsearch, ER, Git, GitHub, GitLab, Hibernate ORM, Java, Jenkins, Jira, JPA, Junit, Kotlin, Liquibase, Maven, Microservices, Mockito, MySQL, PostgreSQL, Postman, REST, SOLID, Spring, Swagger, web3 и другие. Владимир имеет опыт работы на проектах в сфере FinTech & Banking и Insurance. Он участвовал в разработке мобильного банковского приложения для физических лиц, платформы для виртуальных мероприятий и конференций, а также интернет-магазина курительных принадлежностей. На проектах Владимир выполнял задачи по разработке и поддержке приложений, интеграции с продуктами банка, проектированию БД, настройке репликации и миграции данных, разработке микросервисов, рефакторингу кода, написанию и интеграции аспектов, настройке интеграций с внешними сервисами, отладке кода и тестированию API.

Ищу для себя новые горизонты развития в сфере IT. Все что умею - научился всему сам, и готов дальше учиться и узнавать что-то новое. Планирую дальше развиваться в области аналитики и прокачивать свои навыки(hard/soft). Рассматриваю только удаленный формат работы.

Роман — опытный QA FullStack-специалист с навыками работы в проектах FinTech & Banking. Обладает глубоким знанием языков программирования и инструментов тестирования, включая Java, OpenAPI generator, REST Assured, Kafka, Schema-registry, Postgres, Kafka-connect, Allure, JDBC, Gitlab-ci, Avro, Maven, Junit 5, Kafka-clients, Kafka-avro-serializer. Имеет опыт работы на проекте Тинькофф Центр Разработки Chrono, где он внедрил АТ и интегрировал его в процесс разработки через триггеры в пайплане. На проекте ФФЛ Роман занимался обслуживанием клиентов — физических лиц, разрабатывал фреймворк тестирования на Python и покрывал тестами REST API. Также Роман работал над автоматизацией тестирования на курсе SkillFactory и обучался основам ручного тестирования и автоматизации на курсе Academ IT School. Общая продолжительность работы Романа на проектах составляет 3 года и 2 месяца.

Артур — опытный системный аналитик с навыками работы в сфере FinTech & Banking. Он обладает глубокими знаниями и опытом в области системного анализа, проектирования архитектуры, разработки и тестирования высоконагруженных систем. Артур работал над проектами для Альфа-Банка, AO Anor Bank, АКБ «TBC BANK» и OOO «Unitel» (Beeline Uzbekistan). В его обязанности входило: разработка бизнес-процессов, проектирование API, интеграция систем, разработка требований, постановка задач на разработку, контроль разработчиков, тестирование и приёмка разработанного функционала, а также анализ данных и разработка стратегий. На проектах Артур использовал такие инструменты и технологии, как SQL, Apache AirFlow, Oracle, Hadoop, ML Flow, Seldon, Kubernetes, Minio, REST API, BPMN, UML, FSD, ETL, Python, Qlik Sense, Apache Kafka, Apache Spark, Hive, Kafka, Spark, NumPy, Pandas и другие.