Даниил К. Data Scientist, Middle+

Специалист по анализу данных / Инженер по машинному обучению с опытом работы более 3-х лет. Специалист по анализу данных, специализирующийся на дата-центрированных проектах. Умение выявлять бизнес-проблемы и решать их с использованием различных подходов обработки и анализа данных, подтвержденное на практике. Умение работать со полным жизненным циклом проектов машинного обучения: от сбора данных до развертывания обученных решений. Области специализации: обработка естественного языка, модели прогнозирования и компьютерное зрение. Языки программирования Python. Технологии программирования GeoPy. Наука о данных Pandas, Matplotlib, Numpy, Seaborn, Plotly, PowerBI. Машинное обучение Scikit-learn, Hyperopt, kmodes, UMAP, Prophet, Boruta, LightGBM, XGBoost. Глубокое обучение PyTorch, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение Tesseract OCR. Обработка естественного языка Hugging Face, AllenNLP, Gensim, NLTK. MLOps MLFlow, Neptune. Инженерия данных pache Airflow, Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Lambda, SageMaker, S3, EC2, ECR, EKS, CloudWatch и т. д.), Azure(VMs, ML, Databricks, Blob Storage, DataFactory). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Redis. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes(k8s). Системы контроля версий Git, Github. Достижения Помощник по юридическим документам Разработал систему для предложения пользователям структуры документов и автодополнения текстовых предложений в типовых юридических контрактах, использующую модели на архитектуре transformer. Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга моделей и метрик на этапе экспериментирования, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а также ускорило развертывание моделей машинного обучения. Настройка обработки данных Разработал конвейеры ETL с Azure Databricks и Apache Spark для эффективной интеграции данных из разных источников в центральное хранилище для дальнейшего использования в аналитической платформе.

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

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

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab

Опыт более разработки 3 лет. Работает с HTML, CSS, SASS, JS, Bootstrap, Б/М, JQuery, Gulp,Webpack, Git. Вёрстка сайтов по макетам из Figma\ Sketch \ PSD.

Кирилл — опытный IT-специалист, специализирующийся на React разработке. Обладает глубокими знаниями и навыками в области программирования, включая работу с такими инструментами, как Antd Design, AWS, Backbone.js, browser, Buefy, Bulma, Capacitor, CI, Circle CI, CMS, CMS NetCat, CMS Wordpress, компоненты, CSS, Dapp, Docker, Electron.js, Ethereum, расширения, Firebase, Git, Gitlab CI, Go, Google Cloud Platform, Heroku, HTML, Ionic, JavaScript, Jest, Linux, MobX, Mocha.js, MongoDB, MySQL, NestJS, Nginx, Node.js, npm, Pencil, PHP, PostgreSQL, Puppeteer, RabbitMQ, React, React-static, Redis, Redux, Serverless, Socket.io, Solidity, Strapi, Truffle, TypeScript, Vue 2, Vuex, web3. Кирилл имеет опыт работы на различных проектах, где он выполнял роли разработчика и участвовал в планировании, проектировании, DevOps, разработке Frontend и Backend, настройке серверов и SSL-сертификатов, управлении проектами и командами. Он работал над ERP/CRM-системой для carters.com, проектами для сайтов sfitnessclub.ru, upandout.ru и TaskR, а также над CRM-системой и менеджером задач для www.carters.com. Кроме того, Кирилл имеет опыт разработки blockchain-протоколов, корпоративных приложений, конфигураторов, интеграций смарт-контрактов Etherium, сервисов и утилит. Он участвовал в создании страницы личного кабинета для soundeon.com и других проектов. В целом, Кирилл является опытным и разносторонним специалистом, способным решать сложные задачи в области разработки программного обеспечения. Я fullstack-разработчик с 9-летним опытом. Имея большой опыт как в frontend, так и в backend разработке, я владею различными языками программирования и фреймворками, включая JavaScript, Typescript, React и Node.js, а также многими другими. В дополнение к моим техническим навыкам я стремлюсь быть в курсе последних тенденций отрасли и лучших практик. Для меня это не просто работа, а хобби, которым я очень увлечен. Как fullstack-разработчик, я рад возможности внести свой вклад в достижение организациями св

Руководитель команды и разработчик со значительным опытом в различных аспектах жизненного цикла разработки программного обеспечения. В рамках своей профессиональной деятельности, проводил оценку требований, осуществлял архитектурное и техническое проектирование, занимался документированием, разрабатывал код, проверял производительность и качество кода, проводил тестирование, занимался развертыванием и поддержкой приложений, созданных для различных клиентов и отраслей. Ранее участвовал в проектах со следующими технологиями: Java, JavaScript (node.js, TypeScript, React), Python, C++ и имел опыт разработки на этих языках. Профессиональные навыки: - Знание Java и соответствующих технологий, таких как Spring, Hibernate, JDBC и т.д.; - Умение разрабатывать, тестировать и поддерживать высококачественный код; - Знание основных принципов ООП и умение их применять; - Знание основных алгоритмов и структур данных; - Опыт работы с Linux или другими Unix-подобными системами; - Уверенное знание SQL и опыт работы с реляционными базами данных; - Знание современных фреймворков и библиотек для Java; - Знание UNIX/Linux и командной строки; - Умение работать с Agile-методологиями разработки, такими как Scrum и Kanban; - Умение работать в команде, обладание коммуникативными навыками; - Стремление к изучению новых технологий и улучшению навыков разработки; - Умение работать с инструментами сборки, например, Maven или Gradle; - Знание тестирования и отладки приложений, включая использование JUnit и других инструментов. КАРЬЕРНЫЕ ДОСТИЖЕНИЯ В качестве Java-разработчика, я принимал участие в нескольких проектах, с различным составом команд и технологическим стеком. Мой опыт включает создание как небольших приложений, использующих простой стек технологий, так и сложных систем с высокими требованиями к техническим характеристикам и бизнес-логике, при ограниченных временных и бюджетных ресурсах.