Андрей К. Data Scientist, Senior

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.

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

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.

Профильное ПО: Python, С, Django Framework, Flask, Bash, Linux. Опыт работы в режиме многозадачности. Умею разбираться в чужом коде. Опыт работы с Git для управления версиями кода и совместной разработки. Знание FastAPI для разработки API и взаимодействия с программным обеспечением. Опыт использования Docker для контейнеризации и развертывания приложений.

Более трех лет опыта работы в качестве FullStack-разработчика с сильным фокусом на JavaScript, TypeScript, React и Node.js. Обладает навыками создания масштабируемых веб-приложений и умеет разрабатывать как фронтенд, так и бэкенд. Имеет опыт работы с базами данных SQL и NoSQL, включая MongoDB и PostgreSQL.

Леонид — опытный Java-разработчик уровня Senior. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с AWS, Docker, Git, Gradle, Hibernate, Jira, JPA, Spring и другими инструментами. Леонид имеет опыт работы в сфере E-commerce & Retail. В его портфолио — участие в разработке внутренних решений по мониторингу артефактов компании, десктопных приложений, системы автоматизирующей бизнес охраны, бэкенда для приложения афиши мероприятий и заведений. Также он занимался разработкой сервиса авторизации в системе электронного документооборота. За плечами Леонида более семи лет опыта работы на проектах.