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

Здравствуйте! Меня зовут Андрей я Backend-разработчик и тимлид, специализирующийся на PHP, с опытом более 6 лет. Я работал с фреймворками: Laravel, Symfony и Yii2, а также имею опыт работы на других языках программирования, таких как C# и Java. Клиентоориентирован и человеко-ориентирован по отношению к команде, с которой работаю. Всегда стараюсь помочь другим разработчикам, менторю их в процессе реализации продукта. Кроме того люблю работать в команде и распределять задачи таким образом, чтобы все были максимально эффективны. Когда я работаю с другими разработчиками, то стараюсь оценить качество кода и помочь им улучшить его. Очень важно для меня документировать мой код и сделать его понятным и легким для чтения. Считаю, что хорошо написанный код должен быть не только эффективным, но и простым для понимания и обучения других. При работе над проектами, всегда погружаюсь в бизнес-задачи и думаю о масштабируемости продукта на этапе архитектуры. Стремлюсь создавать гибкие архитектуры, которые легко масштабируются и могут быть изменены и расширены в будущем. Кроме работы люблю читать профессиональную литературу за чашечкой хорошего кофе. Из любимых книг, «Проектирование веб-API» Лоре Арно и «Искусство программирования» Дональда Эрвина Кнута. Буду рад обсудить ваши проекты и задачи на интервью.

Стек: MS-Office, Power Point, Coral Draw, Photo Shop, Visioi, AutoCad Jira, Confluens, различные системы управления версиями, ГОСТ 34, 2, 19 Опыт описания корпоративных информационных систем, систем электронной коммерции, мобильных приложений Опыт управления командой Опыт написания документации в соответствии с ГОСТ 34

Представительный, ориентированный на результат дизайнер продуктов (UX/UI) с шестилетним опытом и экспертными знаниями, внедряющий инновационную и креативную техническую инфраструктуру, воплощающий видение потребностей пользователей и заказчиков в реальный продукт. Обладаю прочной основой в понимании того, как работают веб - и мобильные приложения, о чем свидетельствует опыт работы в качестве старшего веб - дизайнера. Опытный коммуникатор, способный работать с разными коллегами для повышения эффективности ключевых показателей эффективности и предоставления результатов в срок и в рамках бюджета.

Опыт работы более 10 лет Опыт работы тестировщиком, специалистом техподдержки Образование Высшее Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Москва Факультет информатики и систем управления / Системы автоматизированного проектирования 2015

Более девяти лет опыта работы по созданию архитектуры и доведению до рабочей стадии десктопного программного обеспечения, баз данных и веб-сервисов. Основной стек: .NET, .NET Core, ASP.NET, JavaScript, React, базы данных SQL-Server, Oracle и MongoDB. Также работал с Java, TypeScript и F#. Есть опыт работы с Docker, Redis, RabbitMQ. Основные навыки: понимание ООП и шаблонов разработки, Test Driven Development, DDD, модульного и интеграционного тестирования, контейнеризации и микросервисов. Участвовал в проектах в роли ведущего бэкенд разработчика, принимал участие в согласовании требований с заказчиками. Занимался онбордингом других разработчиков в команду. Повышал квалификацию на курсах: Measuring .NET Performance, Advanced SQL Queries in Oracle and SQL Server, СЛЁРМ и Building Applications with React and Redux.

Успешно деливерил проекты в таких доменах, как телеком, логистика, робототехника, е-ком, финтех, банковское дело и других. Выстраивал процессы деливери и компаний с нуля, улучшал текущие процессы, выводил проекты из кризисов. При необходимости оказывал клиенту помощь в развитии идей, что приводило к масштабированию и развитию его бизнеса. Чаще всего предпочитаю работать в Agile. Но, тем не менее, подходящие методологии и инструменты я выбираю исходя из потребностей проекта или запроса клиента/компании. Стремлюсь найти взаимопонимание с каждым заинтересованным в проекте – от джуниора до генерального директора клиента. У меня была возможность получить опыт работы в аутсорсинге, продуктах, а также стартапах.