Каталог ИТ-специалистов

Опыт коммерческой разработки с 2020 года. Есть опыт в прикладном использовании и в разработке моделей машинного обучения и нейронных сетей. Работал над проектами в сфере автоматизации e-com, FinTech, гос. сектора, разрабатывал HR-сервис для IT-компании.

Уверенный Data Scientist, Ml Engineer (Опыт в CV, NLP) Фуллстек разработка (Java Spring\Python Flask, React, MySQL) Навыки использования HuggingFace и PapersWithCode

Андрей - проактивный специалист в области автоматизированного тестирования, обладающий глубоким пониманием технических задач с высоким уровнем риска и сложной логикой. Его увлеченность и целеустремленность проявляются в стремлении к максимальной эффективности в работе, что позволяет успешно решать сложнейшие задачи. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ ● Создание UI тестов ● Создание REST \ SOAP API интеграционных тестов. ● Поддержка существующих тест-кейсов. ● Тестирование проектной документации (поиск несоответствий, противоречий, логических ошибок, поиск “серых зон”, поиск недостающей информации о продукте) ● Разработка и актуализация тестовой документации (Тест планов, тест-кейсов, чеклистов, стратегии тестирования, программы и методики испытаний, протоколов тестирования системы, протоколов приемо-сдаточных испытаний) ● Взаимодействие с протоколами HTTP и HTTPS, ● Тестирование структуры HTTP запроса, HTTP ответа, ● Взаимодействие с клиент-серверной архитектурой ● Владение инструментом DevTools (инструмент разработчика) HTML and CSS. ● Владение инструментами для интеграционного тестирования API: Postman, Swagger ● Владение инструментами перехвата трафика (Charles, Fiddler), ● Использование операторов SQL: SELECT, BETWEEN, DISTINCT, IN/NOT IN, JOIN, UNION, INTERSECT, GROUP BY, COUNT, SUM, AVG, MAX/MIN, HAVING, INSERT, UPDATE, DELETE. ● Знание типов, уровней и методов тестирования ПО ● Навыки работы с системами отслеживания ошибок (Jira, Yandex Tracker, redmine) ● Навыки работы с Git ● Поиск и анализ логов (Kibana, OpenShift, Android Studio, Xcode) ● Самостоятельная локализация дефектов (фронтенд, бекенд, API, БД) ● Использование фреймворков Selenium, Selenide, Rest Assured. ● Формирование селекторов CSS, XPATH. ● Разбор результатов выполнения сборок с шагом запуска автотестов ● Интеграция отчётности Allure Reporter c test management системами

Python Spark SciPy Spacy PyMystem3 Pandas SkLearn Seaborn XGBoost LightGBM Статистический анализ A/B тесты SQL Keras torch pytorch MySQL PostgreSQL Git Hadoop Data Analysis HuggingFace

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.