Каталог ИТ-специалистов

Андрей — опытный IT-специалист, Golang-разработчик с 14-летним опытом работы. Он участвовал в разработке различных проектов, связанных с микросервисами, информационной безопасностью, автоматизацией производства и робототехникой. Андрей обладает широким спектром технических навыков, включая работу с Linux, разработку ПО, владение языками программирования C/C++, Golang, Java, JavaScript, Python и другими. Он также имеет опыт работы с базами данных, такими как PostgreSQL, MySQL, Oracle, и инструментами автоматизации, такими как Git, GitLab CI, Kubernetes. В своих проектах Андрей выполнял роли Golang разработчика, инженера-программиста, системного администратора и архитектора. Он работал над созданием микросервисов, разработкой драйверов ядра Linux, фреймворков для планирования и других проектов.

Отрасли: data science, machine learning, web, android

Junior+ ML-инженер, специализирующийся на задачах Анализа Данных, Computer Vision, NLP.

Data Scientist, опыт 4 года. Специализируюсь на задачах Анализа Данных, Computer Vision и NLP. Аспирант Института Искусственного Интеллекта Самарского Университета. Имею несколько научных публикаций в области Data Science, Computer Vision. Подход ĸ работе: сформулировать задачу, провести анализ данных и предложить оптимальное решение. В мои обязанности входит: 1. Общение с ĸлиентом, продуĸтовым менеджментом 2. Выстраивание дорожной ĸарты разработĸи внутри аналитичесĸого отдела 3. Презентация готовых решений заĸазчиĸу, обоснование выбора подхода и адаптация решения с учетом правоĸ ĸлиента 4. Передача готового проеĸта в Production

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Python Data Analysis Big Data Machine Learning Linux Git Docker SQL Deep Learning NLP Машинное обучение DevOps Bash Английский язык ML Data Scientist OpenCV PyTorch FastAPI NLTK TensorRT XGBoost Flask pandas numpy matplotlib keras transformers uvicorn dvc

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: ● Экспертный уровень владения: T-SQL, C/C++/C#, JavaScript, XML, XAML. ● Также имею компетенции в: Objective C, LISP, Assembler, TypeScript, MQL. ● Базы данных: Oracle (8i), MySQL, PostgreSQL, MS SQL, FireBird, Sybase, Hadoop (в рамках обучения), Cassandra (в рамках обучения), MongoDB(в рамках обучения) . ● Платформы: Linux, Solaris, MacOS X,Windows. ● Среда разработки ПО: Microsoft Visual Studio + Team Fondation Server, XCode 3.7 Имею опыт работы с библиотеками: ● C# Web: WebForms, MVC, WebApi, MVC5, Core, WCF; ● C# desktop: WinForms, WPF; ● C# ORM: EntityFramework, NHibernate, Dapper, ADO, ADOMX; ● JavaScript: JQuery, RequireJS, KendoUI, REACT REDUX; ● Парралельная обработка С#: Thread, TPL, MS DataFlow; ● Работа с очередями MSMQ, RabbitMQ, Kafka; ● ML C#: CNTK, Accord.NET; ● Тестирование C#: AutoFixture, Moq, Fluent Assertions; ● DI контейнеры: Unity, Ninject, Autofac, Castle Windsor, Simple Injector; ● SSO: Identity Server 3-4; ● На досуге, изучал библиотки IOS: COCOA, COCOA TOUCH, COCOS2D; ● Графика OpenGL; ● Параллельная обработка С: MPI, Open MP; ● В рамках обучения на зимней суперкомпьютерной школе освоил расчеты на видеокартах и овладел библиотеками: CUBLAS, CUFFT, CURAND, Thrust; ● CASE-средства ● CA ERwin Modeling Suite, IBM Rational Software Modeler, Windows Workflow Fondation ● Методология, стандарты и технологии: ● PMBOK, IDEF(0,1,1X,2,3,4,5), OLAP, технологии Data Mining, Text Mining. ● ГОСТы 34.х, 19.х ● Unit-тестирование, приветствую подход TDD; ● CI/CD TeamCity, Octopus, Jenkins, Docker, Kubernetes; ● Полный цикл внедрения информационных систем: пред проектное обследование, включая формализацию бизнес-процессов, переговоры и презентации для Заказчика, разработка, сопровождение и поддержка информационных систем

Математическая статистика, машинное обучение, анализ временных рядов, последовательный статистический анализ, задачи оптимизации.

грейд специалиста: middle+/senior О Марии: Ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

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

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab

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