Каталог ИТ-специалистов

Общий стаж работы: 12 лет 9 месяцев. Экспертный уровень владения компьютерными и сетевыми технологиями. Сборка, настройка и поддержка собственного дата центра, серверных мощностей, знание "узких мест"; Виртуализация, оптимизация и поддержка кластера из 21 гипервизора. Знание на проф. уровне Linux/UNIX, Windows Server 2008/2012/2019/2022; Старается внести в проект как можно больше автоматизации, чтобы было как можно меньше ручной работы. Опыт проектирования и настройки отказоустойчивой серверной инфраструктуры, контейнеризации Docker, Kuber, Openshift (RHEL), мониторинга Prometheus/Grafana/Zabbix. Анализ логов GrayLog (logspout, pipelines) Стек технологий: RedHat, CentOS, AlmaLinux, MSSQL, MySQL, PostgreSQL, InfluxDB, Mongo, Elasticsearch, Kibana,Nginx, NodeJS, Ansible, Docker, Kuber, BASH, PHP, GO, Prometheus/Grafana, Git, Camunda, Облачные решения AWS (EC2, EBS, S3). Понимание назначения и принципов взаимодействия сетевых протоколовразличных уровней (Ethernet, PPTP, L2TP, IPv4, IPv6, TCP, UDP, DNS, HTTP(S), SIP, SSL, FTP, POP‚ SMTP), настройка сетевой безопасности, маршрутизации на базе оборудования Cisco, HP. Знание AD, DHCP, DNS, GPO, FTP, IIS, DFS ‚ файловые службы,RDP, RAS WSUS, RRAS, Terminal Services Знание низкоуровневого языка ASSEMBLER. Графические пакеты (Adobe, Corel), видеомонтаж, VFX. Умение проектирования 3D моделей объектов, SolidWorks, AutoCAD. Знание железа, умение ремонтировать оргтехнику. Знание и настройка электроники, микроконтроллеров, ЧПУ. Быстро находит общий язык с собеседником, тактичность, ответственность, интеллигентность, инициативность. Способность к быстрому изучению производственных процессов. Профессионально работает с компьютером более 30 лет., настройка "железа"/"софта". Активный участник специализированных форумов и конференций.

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.

Опыт разработки: 5 лет Опыт работы с языками: PHP, JavaScript, HTML, CSS, LESS, Опыт работы с фреймворками: Laravel, 1C-Битрикс, Vue.js, Cordova Опыт работы с библиотеками и технологиями: MySQL, MariaDB, memcached, Redis, Elasticsearch, Backpack, Guzzle, Carbon, laravel-permission, laravel-excel, Laravel-debugbar, telescope, Intervention/image, SimpleXMLElement, TCPDF, Sypexgeo, octane, MoonShine, voyager, Vue router, Vuex, Pinia, Inertia.js, Ziggy-js, jQuery, Swiper, slick-carousel, Vanilla-lazyload, Axios, Moment.js, Также опыт работы c: Git, GitLab, RabbitMQ, Postman, Swagger, Putty, WinSCP, WSL2, google reCAPTCHA v3, WebSocket, Apache, Ubuntu

Опыт работы с RPA, CI/CD Опыт работы с микросервисной и монолитной архитектурой Умение работать в команде, коммуникабельность Умение осваивать новые технологии в сжатые сроки Опыт разработки тестовой документации и оценки трудозатрат Опыт выстраивания процесса тестирования с нуля Знание гибких методологий Agile: Scrum, Kanban

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.

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