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

Ультра быстро вливается в коллектив, может самтостоятельно организовать процессы, в работе сдача лучших тест кейсов, баг репорты на высочайшем уровне. SOAP REST SQL Git XML Atlassian Jira ООП PostgreSQL MySQL JSON API Python Scrum Atlassian Confluence Agile Project Management Ведение переговоров Управление проектами Работа в команде postman graphql. Опыт управления командой из 3 человек.

QA-инженер с более чем 7-летним опытом, увлеченный задачей исправления ошибок в коде и поиском дефектов в функциональности программ. Обладает обширным опытом в ручном тестировании, обеспечивая соответствие созданного программного обеспечения требованиям и ожиданиям заказчика. Всегда участвует в анализе программного продукта и требований к нему для предотвращения проблем при передаче продукта заказчику. Имеет годовой опыт использования Gentoo Linux в качестве домашней ОС. Имеет опыт работы с pgAdmin, MySQL, DBeaver. Имеет богатый опыт написания тесткейсов. Имеет базовые знания по HTML/CSS, JS, Java, C#, Python. Имеет опыт автоматизации тесткейсов с помощью Selenium IDE.

Профессионал в области тестирования программного обеспечения. Организовала процесс обучения и развивает отдел тестирования. Внимательна к деталям, настойчивая, коммуникабельна. Умеет задавать правильные вопросы менеджерам, разработчикам и решать спорные вопросы с командой. Лидер команды тестирования. Основные направления: - Организация процесса тестирования - Описание стратегий и планов тестирования - Описание и согласование документации, регламентирующие организацию работ по тестированию на проекте - Постановка задач команде тестирования, разработчикам, аналитикам - Анализ и доработка требований - Оптимизация процессов, внедрение необходимых инструментов - Подготовка документации и выполнение приемочных испытаний - Релиз-менеджмент - Составление тестовой документации (чек-листы, тест-кейсы) - Проведение функционального тестирования ПО - Тестирование API (ручное/автоматизация коллекций в постмане); - Тестирование web\mobile - Usability - тестирование

● Интеграционное тестирование ● Функциональное тестирование ● Нагрузочное тестирование ● Смок тестирование ● Регрессионное тестирование ● Тестирование backend ● Тестирование frontend ● Тестирование Rest Api ● Тестирование SOAP ● Написание чек-листов ● Написание тест-кейсов ● Написание тест-планов ● Знание и опыт работы с форматами: XML, XSD, JSON, WSDL ● Чтение логов ● Знание техник тест-дизайна

Более 6 лет обширного опыта разработки веб-приложений в качестве бизнес-аналитика и менеджера проектов. Сбор, агрегирование и преобразование огромных объемов сложных данных. Выполнение бизнес-анализа функциональных требований для определения информации, процедур и потоков решений. Сотрудничество с представителями различных направлений бизнеса для выявления возможностей улучшения процессов и оказания помощи в разработке потенциальных решений. Декомпозиция бизнес-требований и пользовательских требований в спецификации требований до уровня детализации, подходящего для использования теми, кто должен основывать свою работу на требованиях. Разработка технического задания по типовым шаблонам, на естественном языке просто, понятно, однозначно и лаконично. Участие в экспертных оценках продуктов и документов. Ведение назначенных проектов до завершения, гарантируя, что все мероприятия будут скоординированы и завершены вовремя и в рамках бюджета. Отслеживание и составление отчетов о ходе проекта с использованием стандартных методов и процедур для отслеживания критических проблем проекта. Организация внутренних совещаний с менеджерами и другими членами команды. Координация и подготовка документации в ответ на запланированные и незапланированные отчеты, возвраты и наблюдения для информирования руководства о ходе проекта. Дополнительная информация: Понимание концепции системной инженерии и умение описать ее заказчику. Ориентация на клиента и результат. Внимание к деталям. Готовность двигаться и принимать изменения. Сильные организаторские способности и умение управлять командой. Agile with Atlassian Jira — Coursera

Ubuntu Server    JavaScript    Git    HTML    CSS    React    React router    Jest    TypeScript    Webpack    Redux    HTML5    CSS3    React.js    JSON API    SVG    JS    API    SPA    Agile    HTML/CSS    ReactJS

Flutter-разработчик. - BLoC + Provider. Код по SOLID и clean architecture. -RxDart для работы с реактивностью -google maps -google places, WebSockest, REST API -работа с firebase

Пример кода: (ссылка): https://github.com/JsYakuza/api-goods

Самая интересная и/или технически сложная задача из опыта? Самым интересным для меня было обходить ограничения фреймворка Cypress на проекте по телемедицине, прописывая код позволяющий реализовывать функции не реализованные в нем (наведение мыши, выриативность логики по рехкльтатаам нвхождения элемента и его значений на странице). Вторым могу отметить что в СберКорус для проекта развития отдела я самостиятельно изучал инструмент Sitespeed, и его скриптовый язык. Куда хотелось бы развиваться: технически или в менеджмент? Стремлюсь зазвиваться по технической линии (Software Developer Engineer in Testing). Чем хотелось бы заниматься (какими задачами)? на данный момент интересует в основном автоматизированное тестирование веба на Selenide и Джава, далее Load/Performance тестирование на JMeter, и ручное тестирование веба Чем не хотелось бы? (какими задачами) вопрос сложен т.к инженер должен уметь все, скорее всего Коммуникацией команд

Возраст 38 лет Опыт работы более 10 лет

SQL, BPMN, UML, API, Postman, Jira, Confluence, Базы данных, Системный анализ, Проектирование информационных систем, Спецификация программного обеспечения, Техническая документация, Системная интеграция, Анализ требований, Управление проектами, Микросервисная архитектура. Работа с требованиями к разрабатываемому продукту (выявление, формализация, анализ, управление); Разработка документации по проекту (ФТ, ТЗ, Методик тестирования и пр.); Знание SQL на уровне написания простых и сложных запросов; Опыт решения интеграционных задач (REST, SOAP, очереди сообщений); Опыт построения логических моделей данных (ER диаграммы); Знание основных нотаций моделирования (BPMN, UML и др.); Опыт работы с описанием API; Опыт работы с микросервисной архитектурой; Опыт составления User Story / Use Case, User Story Map.