Каталог ИТ-специалистов

Разработка мобильных приложений под iOS, закладывание архитектуры приложение, работа в команде, работа с legacy-кодом/доработка существующего функционала, код-ревью, менторинг.

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.

Денис — опытный backend-разработчик уровня Middle+. Обладает глубокими знаниями и навыками в области программирования на Java, PHP, Python, а также работы с фреймворками Symfony, Spring, Flask, Django, NestJS. Денис также имеет опыт работы с базами данных PostgreSQL и MySQL, поисковыми системами Elasticsearch, контейнеризацией Docker, кешированием Redis, системами логирования Logstash и визуализации Kibana, балансировщиком нагрузки Traefik, веб-сервером Nginx. В портфолио Дениса есть проекты из разных отраслей: Travel, Hospitality & Restaurant business, HRTech, AI & Robotics. На каждом проекте Денис выполнял широкий спектр задач, включая интеграцию с внешними сервисами, разработку модулей, реализацию фоновой синхронизации данных, автоматизацию процессов и другие. Опыт работы на проектах составляет почти 4 года из них половина на Java

Backend-разработка Python (Django, FastAPI) Проектирование Баз Данных (16 лет опыт работы, в т.ч с БД объемом 8 000 таблиц) Оптимизация запросов в БД Навыки написания unit-тестов: pytest, unittest Управление отделом распределенной командой разработки Опыт работы с Machine Learning Опыт проектирования и разработки ERP систем более 15 лет Базовый уровень frontend.

Разработка мобильных приложений и библиотек • Разработка автоматизированных тест систем • Создание и Конфигурация автоматизированных билд систем

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.

Работаю над проектами Machine Learning, Computer Vision, Optical Characters Recognition более 4х лет. Я эксперт в задачах анализа данных и разработки ML и CV решений. Основные библиотеки: tensorflow, keras, opencv, nltk, gensim Могу решить следующие задачи: - парсинг данных, парсинг и предварительная обработка, - создание визуализации и получение инсайтов из данных, - использование нейронных сетей и алгоритмов для построения прогностических моделей, - разработка средств автоматизированного анализа данных. Успел поработать на проектах для клиентов от малого до среднего бизнеса в сфере финансовых технологий, медицины, производства (CV и OCR, биоинформатика, обработка естественного языка) и образования.

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.

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.

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