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

Игорь — опытный Java-разработчик уровня Middle. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, включая C++, MPI, impex, CronJob, Hybris, Spring Data, Groovy, Spring MVC, k6, REST, JSON, Git, JMeter, SAP, lxml, STL, OpenMP, Web Services, Ant, Docker Compose, GOlang, Docker, SQL, SOAP, Spring Security, Hibernate, E-commerce, HSQLDB, Core Java, Maven, MySQL, PostgreSQL, Load Testing, Spring Boot, Unit testing. Имеет опыт работы на проекте по развитию e-com платформы для крупного телемагазина одежды в роли backend-разработчика. В его обязанности входило решение задач развития и поддержки третьей линии, интеграция с системами ERP, Mercator, PayAnyway, Долями, генерация товарных фидов, разработка нового функционала для колл-центра и другие задачи. Энергичный и коммуникабельный командный игрок. Общий стаж работы на проектах — 3 года и 4 месяца.

Опыт в разработке Android 5+ лет и более 13 лет опыта программирования в других областях. Хороший член команды, целеустремленный, всегда достигающий поставленных целей. Глубокое понимание цикла разработки мобильных устройств. Хорошие коммуникативные навыки, высокая мотивация, готовность быстро приобретать новые навыки и совершенствоваться. Следит за обновлениями в области новых технологий. Я бы предпочел решать сложные задачи и внедрять уникальные функции в приложения.

- Опыт разработки на Java более 4х лет, на Kotlin 1 год 7 мес; - Большой опыт работы с БД (Ключевые: MySql, Postgresql, Oracle, дополнительно: Firebird, Cassandra, Liquibase); - Опыт использования Docker, docker-compose; - Знание Spring 5.x (MVC, DATA, Security, WebFlux, JPA); - Опыт работы со сборщиком Gradle; - Умение работать с чужим кодом, проведение код-ревью; - Опыт написания модульных тестов (JUnit,Spring Test); - Знание принципов DI, SOLID; - Опыт разработки API (Swagger); - Опыт профилирования и поиска узких мест; - Опыт использования и настраивания CI/CD. Образование: Гродненский Государственный Технологический колледж УО “ГрГУ им. Я. Купалы” Среднее специальное, Программное обеспечение информационных технологий

Профессиональный опыт: Архитектура и реализация интегрированной системы биометрического распознавания, Разработка мобильных приложений для Ios/Android, обрабатывающих изображения/видео, Руководство группой разработчиков приложений для обработки видео, Расширение и внедрение Mediapipe, Конвертация нейросетевых моделей в мобильные бэкенды, Построение конвейеров для обучения и вывода моделей детекторов, регрессоров и классификаторов. Оптимизация нейронных сетей на основе задач. Награды ● Хакатон "Цифровой прорыв 2020" 3-е место в задаче видеонаблюдения за сдачей экзаменов ● Хакатон "Цифровой прорыв 2021" 2-е место в командном зачете в задаче CardioSpike Специалистом написано множество научных работ и статей.

Анализ данных, ML-инженерия, инженерия данных, статистика, вычислительная статистика, постановка эксперимента, оптимизация, квантовые вычисления.