Каталог ИТ-специалистов

Технологии:● JavaScript ● TypeScript ● HTML/CSS (SASS/SCSS) ● React.js + Redux (RTK) ● Styled Components ● MUI ● NextJS ● Jest, React testing library ● Storybook ● Docker ● Rest API ● Git ● Agile, Atlassian ● Windows ● GIT-flow ● Jira/Confluence ● Miro ● Trello

Евгений — опытный бизнес-аналитик с 5-летним опытом работы в различных проектах. Он обладает навыками создания структуры, работы с требованиями, анализа и управления ими, а также разработки технических решений. Евгений умеет работать с инструментами UML, BPMN, SQL, PostgreSQL, Miro, Visio, Jira, Confluence и другими. В портфолио Евгения — проекты в сферах недвижимости, финансовых услуг, игр, производства, государственного сектора. Он работал над проектами NFT-недвижимости, перевыпуска платёжных карт, мобильного приложения для юридических лиц, крупного продукта в сфере азартных игр и беттинга, EDI-провайдера, MES-системы, аппаратно-программных средств для систем управления войсками и оружием. Евгений успешно выполнял задачи по выявлению и описанию требований, созданию структуры технической документации, описанию пользовательских историй, логики работы REST API, тестированию API, описанию логики работы на backend/frontend, управлению командой разработки, формированию бэклога по продукту, доработке приоритетных функций от бизнеса, описанию процессов команды разработки. О себе от первого лица: • Успешное проектирование/внедрение пилотного проекта по проектированию электрических схем (срок 3 недели), договор подряда (30+ элементов на схеме+ настройка согласно требованиям заказчика). • Успешный менторинг 2yx junior бизнес-аналитиков, совместная проработка заданий, подготовка к собеседованиям, индивидуальный план развития (ВА). • Посещение/активное участие в online/offline (Минск) конференциях (5-6 в год): IT Entrance 2022, Start IT 2022, DesignIN 2022, Barrs 2021 др. • Просмотр/анализ/активное участие IT-вибинаров (10-15 в год) • Чтение/анализ 7-8 книг в год по профессии, в том числе "От монолита к микросервисам" Сэм Ньюман, "Шаблоны интеграции корп. приложений" Хоп/Вульф, "Ошибки и компромиссы (software)" Лелек/Скит. • Уже больше года изучаю английский 2 раза в неделю на занятиях и 2-3 в неделю в свободное время.

Быстро разбираюсь, знаю такие программы как: python, r, tableau, unity, java, c++, powerbi Мой пример кода на kaggle: https://www.kaggle.com/george123321/try-watch-household-as-representative

● Python 3+, FastAPI, Django, DRF, Flask, AIOHTTP, Celery; ● AsyncIO, SQLAlchemy, pytest; ● Selenium, NumPy, XGBoost, BeautifulSoup4, Pyppeteer, Telethon; ● GraphQL, Websocket, Socket.IO; ● RabbitMQ, Apache Kafka; ● JavaScript, jQuery, React; ● Strawberry, ffmpeg; ● kvm, qemu ● PostgreSQL, MySQL, SQLite, MongoDB, Redis, GINO; ● СI/CD, BashShell, Nginx, Docker, Docker Compose, Docker Swarm, Jenkins, Openshift, ALM; ● Микросервисная архитектура; ● ActiveDirectory, Keycloak. ● MLOps;

Специалист с обширным знанием разных технологий, работавший на высоконагруженных проектах. Был опыт в проектировании архитектуры.

На данный момент работает на одном ключевом проекте направления ML аналитиком. В коллективе коммуникабелен. Способен на принятие обдуманных самостоятельных решений. Ответственен за принятые решения и выполненные действия. Оправдывает доверие.

Аналитик с лидерскими качествами и практическим опытом в управлении и приоритезации задач. Занимался лидированием проектов от стадии зарождения идеи до стадии их реализации, а также поддержанием legacy-проектов. В качестве инструментов аналитики и автоматизации использует Python c перечнем библиотек: pandas, numpy, sklearn, xgboost, keras, matplotlib, tf, multiprocessing, asyncio, bs4, selenium, pytest, fastai. Для работы с базой данных использует SQL с группировочными, оконными, аналитическими, а также вспомогательными и процедурными функциями и представленями.

Я Data Scientist с высшим техническим и экономическим образованием. Имею широкий спектр навыков в области сбора, агрегации и предварительной обработки данных, а также в применении алгоритмов машинного и глубокого обучения, решения задач CV и NLP. Отлично понимаю основы теории вероятностей и математической статистики. Кроме того, я обладаю навыками визуализации данных с использованием библиотек, таких как matplotlib, seaborn. С университета занимался научно-исследовательской работой. Участвовал в научных конференциях. Вошел в список "100 молодых инновационных лидеров России".

Обладая опытом в области машинного обучения и анализа данных, являюсь настоящим сторонником решения сложных задач и поиска эффективных решений. Мои подходы к решению задач улучшили бизнес-процессы в значительной степени.

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

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.