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.

Опыт работы: - yii1/2 (предпочтительный framework), laravel и symfony (есть опыт, но небольшой). - БД MySql(MariaDB), PostgreSql(есть опыт, но небольшой) - JavaScript native/jQuery, есть опыт работы с React. - Html/CSS(SASS). Последние работы: - интернет магазин фастфуд (роллы-пицца) https://allolosos.com.ua/ (yii2-framework) разработка, поддержка. - мобильное приложение «Сказаврия». Создание панель управления администратора и контент менеджера, оптимизация БД.(2 разработчика, Yii2, git). - компания AversFit. Создание портала для формирования финансовой отчетности взаимодействие со сторонним приложением посредствам Rest API. - портал «ТСЖ Да Винчи» добавление функций в управления контентом, перенос git-репозитория под управление администратора портала (Yii2, git). - платформа для тестирования студентов «Сибирский Федеральный Университет» рефакторинг, отладка и оптимизация кода на php и js.

Опыт в тестировании более 5 лет. Опыт автоматизации проекта с нуля, разработка фреймворка, автоматизация на Java, тестирование back-end и UI, функциональное, регрессионное, интеграционное тестирование, Smoke тестирование, написание SQL-запросов. Спроектировал и внедрил различные фреймворки автоматизации. Занимается сценариями автоматизации Selenium на Java для финансовых/образовательных веб-сайтов с высокой степенью транзакций с подходом Page Object Model. Опыт работы в команде по методологии Scrum. На текущем месте процент авто и ручного тестирования 30/70. Тех.стек: JAVA, Spring Framework, RestAPI, REST-assured, JUnit, TestNG, SQL, MySQL, Oracle, JIRA, Selenium WebDriver, Cucumber, Maven, Jenkins, Sauce Labs, Selenium Grid, Postman, Zephyr.

PostqreSQL DBeaver BPMN - Camunda Sequence diagram ERD - Visual Studio code Figma, Axure Swagger Draw.io Jira Confluence MS Excel / Visio ГОСТ 34 SQL Английский язык (B1)

Junior+ Frontend Разработчик 2 года опыта разработки ПО. Ключевые навыки: - Python, JavaScript - HTML, CSS/SASS, JavaScript, jQuery, React, Redux, React Native, Next.js, Vue, Vuex, MaterialUI, Bootstrap, Webpack - Django, Node.js, NestJS, Telegram Bot API, Docker, Git, Jira - SQLite, MySQL, PostgreSQL, Redis, MongoDB - Data structures, asymptotic analysis, sorting algorithms, object-oriented programming, graph theory