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.

Мой опыт коммерческой разработки 3.5года Хочу совершенствоваться и расти в профессиональном плане и готов посвящать этому львиную долю своего времени. Работаю с JavaScript(ES5, ES6+), React + Next. Пишу приложения используя стандартные библиотеки такие как redux, redux toolkit react-router и jotai, i18n, и т.д. В разработке примеряю методологию SOLID, понимание принципов проектирования Верстаю, используя css препроцессоры, css in js, знаю bem. Понимаю то как взаимодействует backend и frontend, знаю AJAX и REST. есть общее представление о PHP и MySQL Использую в работе Git. Мои инструменты разработки: 1.Фрейморки = React,Next 2. UI фрейморки = Mantine, React-Bootstrap, Tailwind, Materialize 4. Препроцессоры = Sass/Scss, Pug 5. SSR (Server-Side Rendering) = Next.js 6. Сборщики проектов = Webpack, Gulp, Vite 7. Тесты = Jest, React-testing-library 8. Тесты API = Postman, Insomnia 9. StateManager = Redux, Regux Saga, Regux Toolkit, Jotai 10. Базы данных: Mongoose, PostgreSQL 11. Пакетные менеджеры - npm, yarn, pnpm О себе: Пунктуальный, достаточно коммуникабельный человек, ответственно выполняю свои обязанности, стрессоустойчив- способен выдержать интенсивный режим работы, способен находить решения для поставленной задачи.

Frontend разработчик с коммерческим опытом более 4 лет. За это время я получил большой опыт в разработке сложных высоконагруженных проектов, реализации web-приложений с нуля, а так же опыт по внедрению различных архитектурных подходов. Основной стек технологий: React, Nextjs, Redux toolkit, TypeScript.

Общая информация - Имеет опыт установки и поддержки серверного программного обеспечения L3 VPN - Имеет опыт администрирования Zabbix - Имеет опыт администрирования гипервизора VMWare - Имеет опыт администрирования Windows server - Обладает практическим опытом развертывания и поддержки, автоматизации, эффективного управления конфигурацией, процессами CI/CD и DevOps - Обладает опытом в разработке и внедрении CI/CD-процессов и настройке окружения для микросервисов - Имеет хороший опыт обслуживания серверного оборудования на базе ОС Linux - Имеет опыт введения и поддержания документации, связанной с проектом, в актуальном состоянии

QA-engineer с 4х летним опытом коммерческой работы. Интересуется и развивается как в автоматизированном тестировании, так и в тестировании мобильных приложений. Умеет разрабатывать автотесты для приложений, которые покрывают большую часть тестовых сценариев. Отличные коммуникативные навыки и самоорганизация помогают работать в проектной команде и реализовывать поставленные цели вовремя.