Рамиль В. Data Scientist, Middle

ID 1328
РВ
Рамиль В.
Мужчина
Россия, Казань, UTC+3
Ставка
2 497,83 Р/час
вкл. НДС 20% (333.33 Р)
Специалист доступен с 2 января 2026 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
Data Scientist
Грейд
Middle
Навыки
Python
PyTorch
OpenCV
Знание языков
Английский — B1
Проекты   (5 лет)
Изучение и проверка гипотез связанных с face uncertainty, работа с научными статьями
Роль
Python-разработчик
Обязанности
Изучение и проверка гипотез связанных с face uncertainty, работа с научными статьями.
Период работы
Май 2021 - По настоящее время  (4 года 6 месяцев)
Проверка гипотез, обучение моделей на лицах, инфренс на jetson nano утройстве
Роль
Python-разработчик
Обязанности
Проверка гипотез, обучение моделей на лицах, инфренс на jetson nano утройстве
Период работы
Ноябрь 2020 - По настоящее время  (5 лет)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Казанский федеральный университет
Специальность
Математика
Завершение учебы
2020 г.

Похожие специалисты

AI & Robotics • E-commerce & Retail • FoodTech • HRTech • IoT • Logistics & Transport • Media • VR/AR
МЯ
Мария Я.
Челябинск
Data Scientist
Middle+
4 935,06 Р/час
Python
Tensorflow
Keras
PyTorch
OpenCI
Openvz
Scikit-learn
Pandas
Numpy
Matplotlib
+40

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking • GameDev • Government & Public Sector • Social Networking
ВС
Виктор С.
Ростов-на-Дону
Android разработчик
Middle+
3 211,19 Р/час
Git
Java
Kotlin
JUnit
Gradle
Firebase
MVP
MVVM
Moxy
Retrofit
+30

Android разработчик с опытом работы в различных сферах. Работал в различных командах, понимает, как устроены бизнес процессы и работа в слаженном коллективе. Способен к быстрому обучению и адаптации, в своей работе нацелен на получение результата. В одном из проектов участвовал в глобальном рефакторинге приложения, который подразумевал под собой: смену архитектуры, изучение и замену многих используемых библиотек, перенос кодовой базы с Java на Kotlin, переосмысление и правку логики приложения (в том числе взаимодействие с отделом Backend для правки и облегчения запросов), благодаря чему возросла стабильность продукта, ускорилась загрузка данных, была написана документация и улучшилась возможность расширения и изменения самого проекта.

Подробнее