Вера Б. Data Scientist, Senior

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.

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.

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.

▪ 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

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Docker, Flow.js, Linux, ML, MLOps, Numpy, NVidia, OpenCV, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-learn, Spark, SQL, Tensor, Tensorflow и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы на проектах в различных отраслях, таких как лайфстайл, электронная коммерция и ритейл, финтех и банкинг, а также городские технологии. Он принимал участие в разработке проектов для прогнозирования продаж товаров на маркетплейсах, создания приложения ассортимента компании, распознавания документов и других задач. На последнем месте работы Кирилл курировал реализацию крупных инвестиционных проектов по автоматизации энергетических объектов.

Опыт тестирования 7 лет Опыт работы с инструментами и технологиями: Android Studio, XCode, Charles Proxy, Proxyman, Chrome Dev Tools, Browser Stack, ELK Stack, Kibana, Postman, Swagger, Fiddler, DBeaver, Firebase, Amplitude, Jenkins REST, SOAP, Git, Asana, test flight VSCode, Jira, Confluence, AppCenter Опыт работы с языками: Python, Javascript, SQL, XML Опыт работы с фреймворками: Selenium, Playwright, Allure Навыки: Создание тест-кейсов; Оформление баг-репортов; Анализ логов; Работа с SQL запросами и базами данных; Понимание SDLC, методологий тестирования, принципов тест дизайна; Навыки работы с системами контроля версий; Работа с тестовыми артефактами и подходами тестирования; Составление тест-планов; Создание тест-кейсов и чек-листов; Разработка тестовых сценариев; Оформление баг-репортов; Регрессионное тестирование; Навыки проведения E2E тестов; Навыки организации и планирования процессов тестирования; Опыт проведения интеграционных тестов; Понимание основ клиент-серверной архитектуры; Кроссбраузерное тестирование. Виды тестирования: Дымовое тестирование; Тестирование критического пути; Расширенное тестирование; Тестирование нового функционала; Повторное тестирование; Регрессионное тестирование; Интеграционное тестирование; Системное тестирование; Тестирование документации; Тестирование установки; Тестирование на удобство использования; Тестирование графического интерфейса пользователя; Тестирование совместимости; Тестирование локализации; Кроссплатформенное тестирование; Нагрузочное тестирование.

Специализируется на Backend разработке на PHP фреймворках. Опыт работы в сфере программирования 8+ лет. Отличные познания в проектировании структуры проекта.

Андрей — опытный Python-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Ansible, Apache Kafka, DevOps, Django, Docker, DRF, Elasticsearch, FastAPI, Flask, Microsoft, MongoDB, MQ, MySQL, NoSQL, Oracle, PostgreSQL, RabbitMQ, SQL, SQLAlchemy и другие. Андрей имеет опыт разработки систем в различных отраслях, включая информационную безопасность, аппаратное обеспечение, социальные сети и IoT. Он работал над проектами, связанными с реализацией требований информационной безопасности, разработкой системы гарантированного доведения команд БПЛА, созданием модулей для корпоративного портала и разработкой IoT-платформы управления инженерными системами здания. Также участвовал в разработке информационно-аналитической системы. На проектах Андрей выполнял роли Python-разработчика, разработчика ПО и back-end разработчика. Его опыт работы на проектах составляет 12 лет.

• Около 3 лет опыта работы в сфере IT, специализация в области тестирования ПО как для мобильных, так и для веб-приложений с опытом разработки ПО • Понимание Python для разработки собственных сценариев и инструментов для тестирования процессов • Опыт в автоматизации тестирования с использованием Python с помощью Selenium Webdriver и тестирования REST API • Хорошее понимание жизненного цикла разработки ПО, методологий и стратегий тестирования • Опыт написания автоматических тестов в формате BDD с использованием фреймворка Selenium WebDriver • Знаком с принципами ООП, CI/CD • Опыт работы с инструментами тестирования (Postman, Pycharm, Chrome DevTools, Jmeter и др.) • Выполнение тестирования REST API с использованием Postman и Swagger • Хороший опыт компонентного тестирования, интеграционного тестирования, регрессионного тестирования, системного тестирования, UAT • Выполнение SQL-запросов для проверки целостности данных в базе данных (MySQL, MS SQL) • Опыт проектирования и выполнения планов тестирования, сценариев тестирования и тестовых случаев на основе требований для приложений • Быстро обучаемый, хороший командный игрок и способен работать самостоятельно в условиях ограниченного времени, справляться с несколькими задачами “Test automation & Python programming from scratch” on Udemy. “Google IT Automation with Python” from a Google partner on Coursera. “Python for Everyone” from the University of Michigan partner on Coursera. “Introduction to Scrum Master Profession” from Skill-Up EdTech on Coursera. “Introduction to Software Engineering” from IBM on Coursera. “Introduction to Agile Development and Scrum” from IBM on Coursera. Референс возможен по требованию