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

Общий стаж работы на позиции аналитик – 4 года. Работал над масштабными корпоративными многосторонними проектами и несколькими командами разработчиков. Особенности работы на проектах: - Работа в командах численностью от 10 до 80 человек; - Применение на проектах методологий RUP и Agile (Scrum); - Полностью удаленная работа (~ год); - Работа в распределенной (территориально) команде. Инструменты, используемые в работе: - Вики-системы: Confluence - Таск-трекеры: Jira, Redmine, YouTrack - Документы: MS Office (Word, Excel, Visio, PowerPoint), WinMerge, Notepad++ - Справочно-правовые системы: Гарант - Репозитории: TortoiseSVN - Диаграммы/схемы: Camunda Modeler, Draw.io Diagrams for Confluence, Visio, BizAgi, StarUML, Miro; - Базы данных: SQLiteStudio, MongoDBCompass, pgAdmin; - Интерфейсы: Balsamiq Mockups, Figma - API: Swagger - XML/XSD: Oxygen XML Editor - BPM-движок: Camunda Cockpit - ПО совместной работы: Microsoft Teams - Коммуникации: Skype, Skype for Business, мессенджеры (Telegram, WhatsApp), Zoom, Discord - Почта: MS Outlook, Mozilla Thunderbird - Удаленный доступ: TeamViewer - Запись видео: OBS Studio, ScreenToGif

Бизнес-анализ и управление: Use Case Analysis, Бизнес-анализ, Разработка технических заданий, Моделирование бизнес процессов, Аналитическое мышление, IDEF0, Управление командой, Управление проектами, Agile Project Management, Scrum, Управление персоналом, Сбор требований Графический дизайн и прототипирование: Adobe Photoshop, Prototype, Figma, Miro Проектирование и визуализация: BPMN, UML, MS Visio Разработка и программирование: HTML, CSS, SQL Геоинформационные технологии: QGIS, JOSM

Имеет опыт работы в области Finance and Insurance, особенно в Business Operations Specialists

Опыт работы аналитиком более 7-ми лет, из них более 3-х лет системным аналитиком. В последние 2 года совмещает на проектах роли: Системного аналитика, PM, QA, Технического писателя. Компетенции: – Сбор и формализация требований. – Разработка технического задания по проекту (реализуется в системе Redmine). – Взаимодействие с разработчиками. – Планирование ресурсов, календарное планирование, сопровождение этапа программной разработки. – Организация процесса тестирования. – Подготовка описания функциональности системы с учетом доработок для пользователей. – Проведение обзора доработок (демонстрация функциональности системы с учетом доработок, организация процесса приоритизации замечаний, поступивших от заказчиков и выходящих за рамки первоначального бэклога. – Сопровождение процесса внедрения и адаптации программных доработок.

Увлекается музыкой, путешествиями, спортом и современными технологиями. Диплом бакалавра на тему: "Внедрение АСУ подвижным составом на МЦК". Магистерская диссертация на тему: "Разработка системы проверки технических заданий с помощью методов семантического анализа и машинного обучения". В процессе написания кандидатской диссертации.

Никита — опытный системный аналитик с более чем 10-летним опытом работы в сфере телекоммуникаций и страхования. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с 1С, Atlassian, BPMN, Confluence, ES, Figma, Jira, JSON, MapGL, Microsoft, NX, Redmine, REST, Scrum, SQL, Swagger, UI/UX, UML, Use case, User story, User Story Mapping, XML. Никита участвовал в реализации нескольких проектов, где он выполнял задачи по проектированию ERD новых систем, разработке пользовательских интерфейсов, подготовке бэклога для формирования спринта, сбору функциональных и бизнес-требований от стейкхолдеров, анализу требований и проработке вариантов реализации, размещению задач на разработку, доработку и контроль исполнения, тестированию и приёмке систем. В проектах Никита руководил аналитиками, реализовывал микросервисы, выполнял ряд интеграций, разрабатывал и внедрял ПО, организовывал деятельность группы, участвовал в научно-исследовательской деятельности, обучал представителей заказчика работе с микропроцессорными терминалами, осуществлял техническую поддержку.