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

Опытный ИТ-директор с глубокими знаниями в области управления бизнес-процессами и автоматизации. На позиции директора департамента технологического развития (CIO) в компании «АДАМАС» управлял направлениями разработки, инфраструктуры, информационной безопасности, поддержки ИС, проектного управления, оптимизации бизнес-процессов и внедрения новых, планирования ресурсов. Реализовал проекты по миграции инфраструктуры в облако, достигнув SLA доступности 99,9%, внедрил механизм двухфакторной авторизации для всех пользователей компании. Запустил сайт на новой платформе с обновлённым дизайном UX/UI, что привело к росту продаж. Перезапустил мобильное приложение на Flutter, увеличив продажи в четыре раза за год. Внедрил сервисы на сайте и в мобильном приложении: систему обучаемого поиска, сервис отзывов, CMS. Вывел компанию на маркетплейсы.

UI/UX дизайнер с опытом работы в цифровой фотографии и иллюстрации. 2 года опыта в UX/UI дизайне с использованием Figma. Имеет опыт работы с цифровой фотографией (Adobe Lightroom, Adobe Photoshop), иллюстрациями (Adobe Photoshop, Procreate).

Мария Семёнычева — высококвалифицированный специалист в области разработки программного обеспечения с глубоким опытом работы в Java-экосистеме и смежных технологиях. Её профессиональный профиль включает уверенное владение JDK 8/11, Java EE 6, Spring Framework, Kotlin, а также опыт работы с Big Data, микросервисной архитектурой и DevOps-инструментами. Мария обладает знаниями в области проектирования высоконагруженных систем, интеграции сложных решений и автоматизации процессов. Её навыки охватывают широкий спектр технологий, включая Apache Kafka, Docker, Kubernetes, Apache Spark, OLAP-кубы и системы мониторинга (Prometheus, Grafana). Мария демонстрирует не только техническую экспертизу, но и лидерские качества, умение работать в команде и решать сложные задачи. Её профессиональный путь отмечен благодарностями и наградами, включая благодарственные письма от руководства Центрального Банка России и участие в крупных проектах, таких как обработка данных контрольно-кассовой техники для ФНС. Она активно развивается, регулярно повышая квалификацию через курсы и сертификации, такие как Red Hat, Udemy и Stepik. Мария сочетает в себе глубокие технические знания, творческий подход к решению задач и стремление к постоянному развитию. Её опыт и навыки делают её ценным специалистом в области разработки и интеграции сложных IT-решений.

Технически квалифицированный и амбициозный QA с более чем 5-летним опытом тестирования программного обеспечения. Есть практический опыт мобильного и кроссбраузерного тестирования. Ключевая область моей профессиональной деятельности охватывает функциональные, доменные, исследовательские, специальные, регрессионные, GUI, удобство использования, функции, тестирование доступности, тестирование веб-сервисов, REST, SOAP. Работа над несколькими международными проектами помогла развить хорошие коммуникативные навыки, комфортно работать в составе кросс-функциональной распределенной команды по методологии Agile (SCRUM/Kanban) и Waterfall. На последнем проекте помимо задач по тестированию руководил командой QA, что включало в себя: * Выстраивание процессов тестирования с нуля; * Онбординг; * Участие в релизах; * Распределение задач и контроль их выполнение; * Подготовка и проведение ПМИ; * Создание и ведение документации по проекту. Готов присоединиться к команде, где с удовольствием применю накопленные опыт и ответственный подход к реализации задач!

Илья — опытный Data Scientist с навыками работы в сфере машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Pandas, PyTorch, Numpy, PostgreSQL, Tensorflow, Lightgbm, Scikit-learn, Plotly, Seaborn, beautifulsoup, CatBoost, Docker, FastAPI, langchain, Network, openAI, Psycopg2, Qdrant, Sklearn, Streamlit, XGBoost, Yandex Cloud. Илья участвовал в разработке и улучшении модели Catboost для прогнозирования числа гостей и чеков, а также в создании веб-приложения для машинного обучения. В рамках проектов он решал задачи классификации изображений товаров, разработки чат-ботов, создания RAG системы для поиска жилья на Бали, оптимизации обработки запросов пользователей к LLM. Опыт работы Ильи на проектах составляет 3 года.