Каталог ИТ-специалистов

Языки программирования • Продвинутое знание современного C++. • Уверенное знание Java, Python, C, SQL. • Базовое знание C#, JavaScript, TypeScript, GLSL. Библиотеки и фреймворки • Активно использую: STL, Qt, SciPy, NumPy. • Работал с: Boost, React, ExpressJS, NodeJS, Unity, Android NDK, Vulkan, OpenGL, OpenCL, Nginx. Инструменты разработки • В постоянном пользовании: VS:Code, PVS-Studio, CMake, Git. • Периодически использую: Visual Studio, GDB, VM’s. Теоретические знания • Продвинутые знания: высшая математика (статистика, мат. анализ, линейная и тензорная алгебра, диф. алгебра), физика, численные методы анализа данных. • Уверенные знания: алгоритмы, структуры данных.

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

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

Опыт работы как разработчик с навыками Oracle PL/SQL, знаниями концепций хранилищ данных, а также анализа, манипулирования и визуализации данных. Oracle (11g) включая: логический и физический дизайн базы данных настройка производительности, индексация, распараллеливание, подсказки, статистика PL/SQL, хранимые процедуры, функции; Разработка на Python, включая: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, Scipy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, Seaborn. Работа с данными, включая: Предварительная обработка данных: работа с выбросами и недостающими данными; Создание информационных панелей с помощью Tableau, Power BI и DataLens.

Аналитик данных с 10+ летним опытом анализа биологических и медицинских данных, и с 2-летним опытом анализа всех данных проекта (google analytics, база данных, ежедневная статистика, модели и прогнозы, статистическая обработка и машинное обучение). - Качественный анализ данных и разработка алгоритмов для повышения производительности. - Комплексная работа с базами данных, использование новых решений для управления информацией. - Прогнозирование и активная работа с другими отделами по добытым данным. - Python3, SQL, Jupiter, Dataspell, Bash, Pandas, Numpy, Scipy, Sklearn и т.д. - Информатика, интеллектуальные устройства, веб-аналитика, анализ данных.

Дополнительные активности и наработки Проектирование с использованием uml в plantuml, enterprise architect, BPMN Практические навыки работы с SQL и Python (Anaconda, Django), cоздание SQL запросов Знание requests, BeatifoulSoup Pandas, SMTPlib, email.mime, regular expressions; Опыт разработки аналитических и финансовых моделей; Backend-разработка на python Опыт работы с dev tools и swagger: консоль разработчика, insomnia, postman Опыт работы с SQL СУБД PostgreSql, Oracle, Mysql Опыт работы с hdfs СУБД APACHE Опыт работы Waterfall, Agile, Scrum Знание Kafka

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 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

Разработчик с 5 годами опыта в Data engineering, Data Mining, Data Science и Machine Learning. В настоящее время специализируется на цифровой обработке изображений и анализе данных с использованием Python. Во время учебы в университете входил в состав университетской команды по участию в ICPC. Хорошо знаком со структурами данных, а также алгоритмическим программированием. В своих бакалаврских и магистерских дипломных работах описал идеи решения задач классификации данных с использованием метаэвристических и эволюционных алгоритмов. Обучался на курсах Java EE (Java SE, Spring, Hibernate). Большой опыт работы над задачами классификации изображений, извлечения информации из сложных изображений, классификации данных и обнаружения объектов. Развиты навыки статистического анализа сложных наборов данных и построения прогнозных моделей.