Каталог ИТ-специалистов

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

Вадим — опытный Full Stack разработчик с навыками работы на всех этапах разработки. Он обладает глубоким пониманием современных технологий и инструментов, таких как React, Node.js, AWS, TypeScript и другие. Вадим имеет опыт работы над проектами в области FinTech & Banking и E-commerce & Retail. На проектах он занимался разработкой веб-приложений, проектированием архитектуры, разработкой REST API, интеграцией с внешними сервисами и другими задачами. Он также имеет опыт разработки сложных фронтендов с отображением графиков и метрик, разработки Chrome Extension для автоматизации действий пользователей и переноса бизнес-логики приложения на клиентскую сторону. Работа в команде — взаимодействие с коллегами, обмен идеями, помощь друг другу. Из личных качеств Вадима стоит отметить его аналитическое мышление и умение работать в команде.

Кирилл — опытный Python-разработчик с грейдом Middle. Он обладает широким спектром технических навыков, включая работу с Python, PostgreSQL, Django, MongoDB и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы в различных отраслях, таких как AgroTech, AI & Robotics и FoodTech. На своих проектах он занимался разработкой сервисов для фермеров, HR-сервисов с использованием искусственного интеллекта и мобильных приложений для пользователей и курьеров. В компании Skipp Кирилл участвовал в разработке сервиса для фермеров. В компании TalentSync он был основным разработчиком бэкенд-части на Django. В Broniboy Кирилл взаимодействовал с бэкендом, который обслуживал несколько подразделений компании. Кирилл обладает отличными коммуникативными навыками, умеет слушать других, эффективно работает с людьми, на каждом проекте показывает высокий уровень ответственности, обучаемости и готовности к изменениям.

Python-разработчик с навыками работы fullstack, носящий вирус постоянного саморазвития в смежных технологиях. Не боится брать ответственность и проявлять инициативу, автономен в работе, нацелен на результат, имеет прокачанные soft-скилы.

Денис является профессиональным fullstack-разработчиком. Он обладает навыками не только написания кода для бэкенда и фронтенда, но и проектирования архитектуры, оптимизации производительности и создания удобного пользовательского интерфейса. В его портфолио имеются проекты, где он использовал современные фреймворки для фронтенда, такие как Vue, а также базы данных PostgreSQL в сочетании с фреймворками Python, Django для бэкенда. Он также обладает опытом создания RESTful API и использования сервисов AWS для развертывания веб-приложений в облаке. Кроме того, он профессионально работает с системами контроля версий, такими как Git, и имеет опыт работы в команде и применения Agile-методологий разработки, таких как Scrum. Он всегда старается улучшать свои навыки и следовать лучшим практикам написания чистого и поддерживаемого кода. Денис обладает отличными коммуникативными навыками и способностью работать в команде, что делает его ценным членом любой команды разработки.

Виктор - опытный Python бэкенд разработчик с богатым образованием и опытом работы в веб-разработке. Его навыки включают в себя владение фреймворками Django и Flask, а также опыт работы с высоконагруженными приложениям, и ассинхронным программированием. Он также имеет опыт управления командой и широкий спектр технологических навыков, включая работу с базами данных, веб-серверами и инструментами для масштабирования. С его образованием и опытом, Виктор является искусным специалистом в области бэкенд-разработки Python.