КК
Кирилл К.
Мужчина
Казахстан, Астана, UTC+6
Ставка
3 250 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 11 сентября 2024 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Data инженер
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
● data scientist / ML engineer с опытом коммерческой разработки 3.5 года;
● технологический стек: python - pandas, numpy, scikit-learn, tensor flow,
PyTorch, OpenCV; SQL; Spark; Linux; Docker.
● опыт оптимизации вычислений.
● запустил с нуля до стадии продукта 3 проекта;
● есть опыт наставничества (студенты, junior-разработчики);
● опыт бэкенд разработки на python.
● отличный системный и ML дизайн
● знание архитектуры нейронных сетей. Понимание механизма внимания и трансформатора;
● опыт использования TensorFlow и PyTorch для экспериментов с архитектурой;
● опыт использования NGC; Примечание - если речь идет про облачный сервис NVIDIA NGC, то его конкретно не использовал, но он мало чем отличается от используемых аналогов;
● понимание основ MLOps;
● опыт разработки конструкции систем машинного обучения в различных областях – CV/NLP/ML
Проекты
(7 лет 3 месяца)
2up
Роль
Data инженер
Обязанности
Создан автоматизированный конвейер синтаксического анализа и извлечения функций, что позволило удвоить количество языков для оценки кода.
Применено повышение оценки кода, что позволило повысить корреляцию между фактическими и прогнозируемыми результатами на 6 %.
Разработан API для автоматической коррекции изображений, сокращающий время проверки и коррекции на 95 %. Технический стек: Diffusers, FastAPI
Стек специалиста на проекте
анализ, стек, API, FastAPI, diffusers, ML
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Декабрь 2023 - По настоящее время
(10 месяцев)
Строительный Двор
Роль
Middle Data Scientist
Обязанности
Строительный Двор — федеральный ритейлер товаров для дома. Более 300 магазинов в 20 городах России. ИТ-отдел занимается разработкой программных продуктов для использования во внутреннем контуре группы компаний.
Запущена часть Data Science приложения компании «Ассортимент» — расчет индекса Джини, лояльности клиентов, взаимозаменяемости товаров, картографирование категорий товаров и т. д.;
Разработал телеграм-бот для коллег из отдела по открытию новых магазинов;
Разработал проект автоматического распознавания обращений клиентов, интегрированный с ChatGPT и YaGPT;
Развиты конвейеры сбора и обработки данных по всем новостройкам РФ и всем конкурентам;
Разработали архитектуры новых сервисов для презентации бизнесу.
Поддержка скорингового сервиса
Занимается адаптацией новых сотрудников.
Технический стек: Python, SQL, Git, Docker, API ChatGPT, оперативное проектирование.
Младший специалист по данным
Принимал участие в разработке системы подсчета покупателей магазина.
Собраны и обработаны данные для обучения нейронных сетей.
Написал ряд интерфейсов в сервисе Толока для асессоров.
Разработал Data Science часть проекта распознавания документов.
Занимается наставничеством (студенты вузов).
Технический стек: Python (Pandas, numpy, scikit-learn, PyTorch, OpenCV, matplotlib, seaborn,plotly), Git, Docker.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, Подготовка и проведение презентаций, Наставничество, расчет, обработка, Программное обеспечение, стек, Numpy, API, Git, Pandas, Проектирование, Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, Data Science, chatgpt, Plotly, Docker, SQL, Python, разработка системы, Matplotlib
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Ноябрь 2021 - Декабрь 2023
(2 года 2 месяца)
Сбер
Роль
Junior Data Scientist
Обязанности
Сбер — российский финансовый конгломерат, крупнейший универсальный банк в России и Восточной Европе.
Проведена проверка внутренней схемы компании на предмет выявления нарушений, касающихся хранения персональных данных и данных банковских карт клиентов.
Анализ договоров с поставщиками ИТ-услуг.
Технический стек: MS Excel, Python (Pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, seaborn), SQL.
Т+
Стек специалиста на проекте
анализ, Программное обеспечение, стек, Numpy, Pandas, Scikit-learn, Seaborn, HTTPS, Excel, SQL, Python, Matplotlib, Microsoft
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Июнь 2021 - Ноябрь 2021
(6 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Уральский федеральный университет (Екатеринбург)
Специальность
Факультет энергетики
Завершение учебы
2009 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Яндекс.Практикум
Специальность
Специалист по данным
Завершение учебы
2021 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Степик
Специальность
Большие данные для специалистов по данным
Завершение учебы
2021 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Яндекс.Практикум
Специальность
Математика для анализа данных
Завершение учебы
2023 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Яндекс.Практикум
Специальность
Алгоритмы и структуры данных
Завершение учебы
2023 г.
