Data Scientist, Senior

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.

Высококвалифицированный ML инженер / Data Scientist с большим опытом разработки и внедрения моделей машинного обучения, стремящийся использовать знания в области управления конвейерами передачи данных, тонкой настройки моделей и инноваций в области искусственного интеллекта для создания передовой организации.

Дмитрий — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, обработка данных и программирование на Python. Дмитрий работал над проектами для различных отраслей, включая электронную коммерцию, производство, IoT и телекоммуникации. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, от разработки алгоритмов до внедрения систем машинного обучения. В своей работе Дмитрий уделяет особое внимание точности и эффективности решений. Он успешно внедрял инновационные подходы для повышения точности обнаружения аномалий, оптимизации рабочих процессов и улучшения пользовательского опыта. ДОСТИЖЕНИЯ Победитель MLHack В команде, занявшей первое место на хакатоне MLHack, организованном Botan Investments 1-е место на хакатоне «BlackDay» Победитель хакатона T-Systems «Black Day» с проектом Blockchain ЛИЧНЫЕ ПРОЕКТЫ Приложение для незрячих людей, которое решает задачу субтитрования изображений, используя модель внимания с LSTM и CNN, получая изображения с камеры телефона и превращая их в связный текст, а затем текст в аудио. Решение задачи генерации, не защищенных авторским правом изображений из предложений, благодаря AttnGAN. Это решение заняло первое место на хакатоне MLHack.

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.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873

Олег - инженер по обеспечению качества с опытом работы более трех лет. Имеет опыт тестирования корпоративного мессенджера в компании ООО “Примавера”. На текущей позиции осуществляет тестирование изменений в продукте, анализ требований и принимает участие в проектировании нового функционала. Олег обладает навыками тестирования API, веб и мобильных приложений на реальных устройствах, используя инструменты, такие как Postman и Xcode. Ранее на проекте Exeed Team тестировал веб и мобильные приложения, разрабатывая тест-кейсы и проводя регрессионное тестирование. Также имеет опыт работы с Agile и Scrum-методологиями. Стек включает SQL, PostgreSQL и различные инструменты для тестирования API. Олег стремится к постоянному профессиональному развитию в области обеспечения качества программного обеспечения.

Certificates: Google Certified Associate Android Developer https://www.credential.net/68141b12-5f10-4104-919f-3b9372b3bfe4 Skills: Stack: Kotlin, Java, Android SDK, Android Jetpack; Architecture: MVVM, MVI design patterns, Clean Architecture; Multithreading: Kotlin Coroutines, RxJava; DI: Dagger 2, Koin, Hilt; API: Thrifts API, Retrofit, OkHttp; Unit tests: JUnit; UI tests: Espsesso, Kaspresso, Barista; Snapshot tests: Paparazzi; CI: Jenkins, Gradle; Others: Picasso/Glide, Lottie; SQL, XML, JSON, Google Play Services, Huawei Media Services; Material design, UX, UI; Git. Обязанности: Разработка мобильных приложений Android. Поддержка CI, развитие тестов проекта. Проведение интервью с кандидатами. Работа в стандартной продуктовой команде. Численность команды android разработчиков около 70 человек.

Системный аналитик, грейд middle. Специализируюсь на анализе бизнес-требований, проектировании API-контрактов и разработке технической документации. Имею опыт работы с микросервисной архитектурой, интеграционными шинами и бизнес-процессами. Владею навыками моделирования данных и анализа SQL-запросов. Принимала участие в трёх проектах в отраслях EdTech, E-commerce & Retail и Marketing, Advertising & Design. В рамках проектов занималась анализом потребностей пользователей, проектированием решений и постановкой задач для разработчиков. Работала с инструментами BPMN, UML, PostgreSQL, ClickHouse, SQL, а также с JIRA и Confluence. Имею опыт в подготовке спецификаций системы, составлении инструкций по эксплуатации и руководства по внедрению. Участвовала в тестировании разработанных решений и устранении ошибок.

Middle+ консультант-аналитик 1С с более чем 5 годами опыта в автоматизации бизнес-процессов и внедрении систем 1С (УТ, CRM, ERP, КА, УНФ, ЗУП, УХ, УАТ). Специализируется на обследовании, моделировании и оптимизации бизнес-процессов, разработке технических заданий (ТЗ), интеграции систем (включая ЕГАИС, Честный Знак, маркетплейсы), тестировании доработок и обучении пользователей. Имеет опыт работы в сферах производства, торговли, логистики, лизинга и государственных проектов. Выполнял роли методолога, системного аналитика и консультанта, включая проведение интервью, защиту моделей, разработку отчетов и автоматизацию процессов. Ориентирован на повышение эффективности бизнеса, автоматизацию и командное взаимодействие.