Data Scientist, Senior

Денис — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 6 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как Data Analysis, Machine Learning, ETL, а также имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, PostgreSQL, Power BI, Docker, Git и другие. Денис работал на различных проектах в отраслях Manufacturing, LifeStyle и Insurance, где он занимал должности руководителя направления Качества данных, аналитика-методолога ДВХ, CA, старшего Data аналитика и Data Scientist. На своих проектах он занимался обеспечением контроля за уровнем качества данных, анализом качества данных, разработкой витрин данных, поддержкой внедрения PIM/MDM системы, сборкой информации и постановкой задач на загрузку данных из различных источников, проектированием объектной модели корпоративного хранилища данных, построением витрин данных для BI-отчетности, исследованием и загрузкой сырых данных, разработкой отчетов и дэшбордов MS Power BI и другими задачами. Опыт самостоятельной и в составе команды аналитической работы в рамках различных проектов. Опыт участия в соревнованиях по ML - Kaggle. Computer skills: Python – в объеме использования стека для работы с данными и АПИ SQL – сложные отчеты, аналитические, оконные функции и пр. MS Office – профессиональный уровень (VBA, Pivot, создание БД в MS ACCESS и др.) RapidMiner Studio – опыт создания и практического использования предиктивных и оптимизационных моделей в рамках проектов;

Стараюсь комбинировать свои 2 главных интереса - науку о данных и лингвистику. Работа над несколькими интересными проектами позволила мне освоить ценные профессиональные навыки, такие как анализ данных, визуализация данных, знания в области машинного и глубокого обучения, а также обработки естественного языка. Этот опыт также дал мне отличную возможность развить навыки работы в команде, коммуникации и адаптации к новым условиям. В настоящее время я продолжаю развивать карьеру в области Data Science, с отдельным вниманием к проектам с NLP. Ссылка на портфолио: https://diploma.itmo.ru/docs/2A2C8D95449CC31363AFA5C68A12A190

Валерий — опытный специалист по Data Science с навыками работы в области машинного обучения, аналитики и моделирования. Обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Apache AirFlow, XGBoost, LightGBM и другие. Валерий успешно работал на проектах в различных отраслях, включая логистику, финансы, электронную коммерцию, телекоммуникации и медиа. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, связанных с анализом данных, машинным обучением, разработкой и внедрением моделей, а также общением с бизнесом и менторством младших специалистов. Опыт Валерия включает работу в качестве ведущего специалиста по машинному обучению и аналитике в компании KazanExpress, где он внедрил инструменты А/В анализа, создал матрицу компетенций для performance review сотрудников и разработал систему рекомендаций товаров. Также он работал старшим специалистом по машинному обучению в Альфа-Банке, где внедрил рекомендательную систему партнёров клиентам банка и систему повышенного кэшбэка. В X5 Group Валерий занимался предсказанием суммарных трат клиентов и внедрял рекомендательную систему категорий товаров в продуктовом ритейле. Кроме того, он реализовал рекомендательную систему в мобильном приложении Мегафона и строил прогнозные модели для Upgrade и Upsell. Также Валерий имеет опыт преподавания на платформе GeekBrains, где проводил лекции и семинары по Python и анализу данных. Дополнительное образование - BigData Team, bigdatateam.org. Практический курс по большим данным, 2020 - Построение выводов по данным, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - Прикладные задачи анализа данных Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Coursera (ВШЭ), Advanced Machine Learning Specialization, 2019 - Обучение на размеченных данных, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2019 - Математика

Вера — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 4 лет. Она обладает глубокими знаниями и навыками в сфере машинного обучения, анализа данных и разработки моделей. Вера работала над несколькими проектами в таких отраслях, как EdTech, FinTech & Banking, LifeStyle и Insurance. В её обязанности входило: мониторинг производительности модели, определение показателей производительности, разработка стратегий переобучения модели, оптимизация использования ресурсов модели, повышение продаж продукции, анализ данных о продажах, прогнозное моделирование, анализ оттока, прогноз продаж, разработка языковой модели, модельное архитектурное проектирование, управление командой, оценка показателей производительности и документация. Она также имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, такими как Apache, GitHub, Matplotlib, MXNet, MySQL, PostgreSQL, Python, R, Scikit-learn, Seaborn, SQL, Tableau, Tensorflow, базы данных, визуализация данных, контроль версий, обучение, языки программирования, Notion, CI/CD, Pipelines, PyTorch, MongoDB, SciPy, API, AWS, Dialogflow, openAI, SpaCy и статистические модели.

Я легко нахожу общий язык с людьми, люблю решать сложные задачи и быстро обучаюсь. В работе ориентируюсь на результат и всегда стремлюсь к улучшению процессов и технологий. Мой основной стек включает PHP, Yii2, C++, Python, C#, QT, Django, Git, Docker, Linux. В свободное время занимаюсь разработкой пет-проектов, что помогает мне прокачивать свои навыки и осваивать новые технологии. Это позволяет мне оставаться в курсе современных тенденций и постоянно совершенствовать свои умения. Интернет-магазин на Django: Разработал с нуля интернет-магазин, начиная с проектирования архитектуры базы данных и структурирования проекта. Реализовал ключевые функции, такие как каталог товаров, корзина, система оплаты и учет заказов. Настроил административную панель для управления товарами, заказами и пользователями. Docs Manager (C++/QT): Проект для автоматизации хранения, просмотра и составления документов по шаблону. Traceroot (C++): Разработка проекта, повторяющего функционал известной утилиты с тем же названием. Голосовой ассистент (Python): Создал голосового ассистента с использованием оффлайн Text-to-Speech и Speech-to-Text технологий. Сайт на Python + Django: Разработал сайт с реализацией функционала авторизации, разграничения доступа, администрирования, корзины и других функций.

DWH-аналитик с опытом более 3 лет коммерческой разработки решений для ритейла и веб-приложений. Работал над проектами для крупных торговых сетей (Магнит, Пятерочка, Бауцентр), занимаясь построением и оптимизацией хранилищ данных, миграцией источников и проектированием аналитических витрин. Участвовал в создании веб-продуктов: от лендингов и интернет-магазинов до многостраничных порталов с комплексной бизнес-логикой. Специализируется на проектировании DWH , автоматизации ETL-процессов и fullstack-разработке.

Мне нравится решать сложные задачи, видеть результаты своей деятельности, постоянно совершенствую свои навыки, умения, изучаю определенную литературу по архитектуре, паттернам проектирования, алгоритмам, а также построению эффективной работы в командах. Стараюсь всегда разобраться в принципах работы информационных систем, прежде чем вносить какие-либо изменения. Это позволяет работать более эффективно.

Опыт работы 3 года