Премия рунета

Каталог ИТ-специалистов Data Scientist

Найдите проверенных специалистов для решения ваших задач
В нашей базе более 15250 проверенных специалистов от 408 IT‑компаний
banner
Найдено 47 специалистов в публичном доступе
Новые специалисты
Специализация
Ключевые навыки
Цена, ₽/час
Цена включает НДС
Дата бронирования
Подкатегории
Страна
Город
Опыт работы
Формат работы
Тип занятости
Отрасли работы
Готов работать на зарубежных проектах
Владение языком
Пол
Возраст
Найдено 47 специалистов в публичном доступе
Data Scientist
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Manufacturing • Marketing, Advertising & Design
КШ
Кирилл Ш.
Минск
Data Scientist
Senior
3 000 Р/час
Python
Data Analysis
Управление базами данных
BI инструменты
решение проблем
взаимодействие с командой
Обучение
непрерывное обучение
Amazon
Apache AirFlow
+31

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с навыками работы в различных отраслях, таких как маркетинг, реклама и дизайн, производство, электронная коммерция и ритейл, финтех и банковское дело. Он обладает глубоким пониманием Python, инструментов анализа данных и управления базами данных. Кирилл также имеет опыт работы с BI-инструментами, Amazon, Apache AirFlow, ETL, Instagram, Nikto, PPC и MySQL. Он способен решать сложные проблемы, взаимодействовать с командой и обучать других. На своих проектах Кирилл выполнял задачи по дата-инжинирингу, разворачиванию и настройке баз данных, созданию etl-скриптов, автоматизации работы команд и разработке систем отчётности. Также он занимался прогнозированием, разработкой рекомендаций по работе с запасами, созданием моделей прогнозирования buybox и переносом систем в среду Apache Airflow. Опыт работы Кирилла включает в себя роли Data Scientist, бизнес-аналитика, аналитика данных и специалиста по работе с финансовыми данными. Его общий стаж работы на проектах составляет 5 лет и 8 месяцев. Ответы на дополнительные требования: 1) Участие в соревнованиях ML: во время обучения я периодически участвовал в kaggle соревнований, но только с точки зрения обучения и практики. Честно скажу, я более ориентированный на реальный результат человек, и люблю улучшать модели на реальных бизнесовых данных, не фанат синтетических соревнований. Хотя время от времени изучаю лучшие практики соревнований для новых для себя идей). 2) Профиль на github с примерами кода: Поскольку я больше работал как data scientist в небольшой команде, я во многом занимался разработкой аналитических скриптов, которые у меня физически есть, но я не заливал на github, потому что они во многом могут попадать под NDA. В любом случае, на тех. интервью если что я смогу ответить на интересующие вопросы. 3) Есть понимание и опыт c github, docker, плотно изучаю в свободное время. Подробнее готов рассказать о проектах на собеседовании.

Подробнее
    Показывать по
    18