ДЧ
Дмитрий Ч.
Мужчина
Турция, Анталья, UTC+3
Ставка
6 493,5 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 1 января 2026 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 Scientist
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
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.
Проекты
(5 лет 3 месяца)
Wildberries
Роль
Senior Data Scientist
Обязанности
Обязанности:
Улучшил алгоритм обнаружения дубликатов на рынке, оптимизирующий инвентарь продуктов путем выявления и объединения избыточных списков, тем самым оптимизируя процесс совершения покупок.
Разработал эффективную систему модерации контента для точного определения и фильтрации материалов 18+, обеспечивающую соответствие стандартам цифровой безопасности.
Реализовал алгоритм категоризации для систематической классификации различных продуктов по связным темам, что повышает эффективность навигации и удобство для пользователей при поиске продуктов.
Менторинг 3х младших специалистов Data Science (участие в онбординге, постановке задач, проверке контроля качества выполнения задач)
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, SQL, Python, GitLab, ClickHouse, Pandas, Numpy, Matplotlib, ETL, PyTorch, Sklearn, Data Science, Apache AirFlow, OpenCV, Постановка задач, Программное обеспечение, pymc
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2023 - Август 2024
(1 год 8 месяцев)
Gazpromneft
Роль
Data Scientist
Обязанности
Возглавил проект по обнаружению аномалий магнитограммы, повысив точность на 30% за счет инновационных алгоритмических подходов.
Разработал и внедрил систему OCR для чертежей и таблиц, автоматизировав извлечение данных и оптимизировав рабочие процессы.
Настроил большие языковые модели с LoRA и PEFT для отраслевых приложений, повысив эффективность прогнозирования.
Заключил выгодный контракт, разработав превосходную систему обнаружения воды, превзошедшую предложения конкурирующих поставщиков.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, SQL, Python, GitLab, YouTrack, ClickHouse, Pandas, Numpy, Matplotlib, Sklearn, Apache AirFlow, LoRa, Программное обеспечение
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Декабрь 2021 - Декабрь 2023
(2 года 1 месяц)
EPAM
Роль
Data/Scientist Computer Vision Engineer
Обязанности
Отстаивал внедрение передовых методов обучения с несколькими кадрами, что значительно повысило точность обнаружения загрязняющих веществ, что привело к повышению показателей обнаружения на 50%.
Сформулировал решение для сегментации в реальном времени для густонаселенных сцен, повысив точность сегментации на 40%.
Разработал систему распознавания лиц, способную распознавать глазные препятствия и точно измерять расстояние объекта от камеры, что улучшило интерактивный пользовательский опыт.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, Python, Tensorflow, ClickHouse, Numpy, Matplotlib, Sklearn, OpenCV
Отрасль проекта
IoT
Период работы
Октябрь 2020 - Ноябрь 2021
(1 год 2 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
ITMO University
Специальность
Information Systems And Technologies
Завершение учебы
2021 г.