Ирина Н. Data Scientist, Middle

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

▪ Data Scientist c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

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.

5 лет в создании AI, высшее техническое образование. Опыт в нишах AdTech, FinTech, Телеком, Искусства. Проекты управления рекламными кампаниями, прогнозирования оттока клиентов, в Big Data, в банковских рисках.

Высококвалифицированный ML инженер / Data Scientist с большим опытом разработки и внедрения моделей машинного обучения, стремящийся использовать знания в области управления конвейерами передачи данных, тонкой настройки моделей и инноваций в области искусственного интеллекта для создания передовой организации.

Карина — системный аналитик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на системном анализе в отраслях Blockchain и FinTech & Banking. Ключевые навыки включают постановку задач разработчикам, работу с микросервисной архитектурой, Agile Project Management, Scrum, SQL (MySQL, PostgreSQL), а также знание языков программирования Java и инструментов Swagger, Git. Имеет опыт работы в роли ведущего системного аналитика в IT-компании, где занималась разработкой платформы цифровых финансовых активов на блокчейн-платформе А-токен. В обязанности входили сбор и нормализация требований, моделирование и описание бизнес-процессов, проектирование под микросервисную архитектуру, ведение интеграций и проектирование таблиц БД. Ранее работала системным аналитиком в «Совкомбанк Технологии», где участвовала в разработке и развитии сайта банка и личного кабинета. Занималась проектированием интеграций с внутренними системами, участвовала в редизайне разделов и лендингов, внедрила логику для кредитного калькулятора и раздела отзывов, подключила оплату кредитов через СПБ.

Системный аналитик из Санкт-Петербурга с опытом работы в проектах e-commerce & retail. Участвовал в разработке распределённой системы управления данными, где выполнял проектирование доработок, алгоритмов обработки данных и моделей данных. Спроектировал интеграцию между онлайн-магазином «Магнит» и системой управления данными, что позволило оптимизировать и автоматизировать процесс доставки, сократив трудозатраты линейного персонала магазинов на 10%. В рамках другого проекта внедрял системы сквозной аналитики и LMS в EdTech-проекты и оптимизировал процессы. Успешно завершил около 70 кейсов с интеграциями и проектированием хранилищ данных, смог выстроить эффективную аналитику на одном проекте, что привело к оптимизации маркетинговых бюджетов на 43%, а также спроектировал и описал новый алгоритм обработки данных. Недавно занимался интеграцией систем сквозной аналитики и CRM в информационные системы заказчика. Внедрил около 30 систем сквозной аналитики, сформировал оптимальное документирование API с помощью Swagger, что стало стандартом в команде.