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

Опыт работы в сфере IT-технологий составляет 10 лет. Участвовала как java back-end разработчик в нескольких проектах. Опыт программирования на java и работы с различными СУБД(MS SQL Server, PostgreSQL):написание sql скриптов. Небольшой опыт front-end разработки(angular страниц).

Более 5 лет опыта работы с JAVA/JAVA EE/Spring framework. 2 года управления людьми (до 5 человек), создания планов личного развития, карьерных предложений, развития навыков и т. д. Большой опыт внедрения и обслуживания сложных распределенных корпоративных систем. Хорошее понимание принципов ООП, ООД, SOLID, принципа инверсии управления и т. д. Умение писать чистый и удобный в сопровождении код с помощью автоматизированных модульных и интеграционных тестов. Аналитические навыки и навыки решения проблем Хорошие коммуникативные навыки и навыки межличностного общения Высокая мотивация, организованность и энергичность НАВЫКИ Академические дисциплины Прикладные науки:Шаблон микросервисной архитектуры, чистый код, внедрение зависимостей, REST Инженерные практики Продвинутая технология: Базовая разработка Java, разработка Java, веб-разработка Java, оценка и планирование работ Инженерия качества:Модульное тестирование Отрасли Страхование: Медицинское страхование Управленческий Общее руководство: Scrum Технологии Data:MySQL, MongoDB, RabbitMQ, SQLyog, Amazon RDS, Amazon DynamoDB, Apache Kafka, PostgreSQL Framework:Spring Data, JUnit, JUnit 5, Apache Commons, Angular, Hibernate, Gradle, Spring Core, Mockito, Spring WebFlux, Spring Boot, Apache Log4j 2, Spring Security, Apache Maven, Jackson, jQuery, Spring, Spring MVC Standard:AJAX, Jakarta EE, WebSockets, Git, GraphQL IDE:IntelliJ IDEA, Eclipse Other:REST API, Amazon Web Service Java SDK, JOOQ, AWS CodeCommit, KeyCloak, AWS CodeDeploy, AWS CodePipeline, Spring Cloud OpenFeign, Java 17, Amazon VPC Library: Gson, jQI Web/Application Server: Apache Tomcat Computer Language: Java 8, Java 11, Java 17 Solution:AWS Lambda, IntelliJ Platform SDK, Amazon Elastic Container Service, Jira, AWS Simple Email Service, AWS Elastic Beanstalk, Liquibase, Amazon CloudWatch, AWS CloudFormation, Splunk, Grafana, Apache POI, Amazon CloudFront, Kibana, Lombok, Amazon Route 53, Thymeleaf , Amazon S3, Jenkins, AWS Simple Notification Service, Amazon

Более 4х лет успешного участия в больших проектах, есть опыт управления командой, работал с такими языками программирования как Java, Kotlin, Go, Solidity. Инициативность, готовность к задачам любой сложности, стремление к достижению высоких результатов, нацеленность на личное и профессиональное развитие. В свободное время читаю техническую литературу, изучаю новые технологии и тренды технологического развития.

▪ Разработчик программного обеспечения с более чем 5 летним опытом коммерческой разработки корпоративных приложений и стартапов ▪ Разработка и проектирование систем различной степени сложности в соответствии с техническими требованиями и поставленными задачами ▪ Знание и опыт применения основных парадигм и принципов объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, наилучших мировых практик в области разработки программного обеспечения. ▪ Создание и улучшение микро сервисных приложений ▪ Опыт разработки с использованием облачных сервисов (AWS) ▪ Опыт использование и настройка CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins) ▪ Анализ и оптимизация существующих систем: рефакторинг кода, написание модульных и интеграционных тестов. ▪ Коммуникабелен, мотивирован, быстро осваивается и погружается в текущие процессы любой команды.