Кирилл К. Data Scientist, Middle+

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.

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.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

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.

Стараюсь комбинировать свои 2 главных интереса - науку о данных и лингвистику. Работа над несколькими интересными проектами позволила мне освоить ценные профессиональные навыки, такие как анализ данных, визуализация данных, знания в области машинного и глубокого обучения, а также обработки естественного языка. Этот опыт также дал мне отличную возможность развить навыки работы в команде, коммуникации и адаптации к новым условиям. В настоящее время я продолжаю развивать карьеру в области Data Science, с отдельным вниманием к проектам с NLP. Ссылка на портфолио: https://diploma.itmo.ru/docs/2A2C8D95449CC31363AFA5C68A12A190

Чынгыз — опытный Android-разработчик с навыками в области Agile, CI/CD, Kotlin, RxJava, Unit testing и других технологий. Он работал над проектами в сферах FinTech & Banking, Information Security и E-commerce & Retail. Чынгыз обладает навыками разработки модульных финтех-приложений и оптимизации legacy-проектов. Он участвовал в разработке приложения О!Деньги, которое набрало более 1 млн скачиваний и является одним из самых популярных в Google Play в стране. Также он играл ключевую роль в рефакторинге и оптимизации проекта ARM Водителя, что включало переход с Dagger2 на Dagger-Hilt и с MVP на MVVM. Карьера Чынгыза началась с самостоятельной разработки приложений для местных бизнесов. Его опыт работы на проектах составляет 8 месяцев.

Более 3 лет опыта в ИТ-индустрии. Специализация – функциональное и автоматизированное тестирование. Область экспертизы – госсектор, финтех, автоматизация производства. КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ • Atlassian Jira, Confluence • Postman, SoapUI • Git • Java • Selenium • RestAssured • Maven • Allure • Selenoid • REST API • SOAP API • Devtools, Fiddler • Apache JMeter • MS Office • SQL • Selenide • JDBC • Gradle • Jenkins • Masquerade JMX • GitLab • HTTP/HTTPS Образование: 2019 Российский новый университет, экономика. 2020 Яндекс практикум, Профессия «Инженер по тестированию». 2021 Software-testing, Практикум по тест дизайну. 2021 Udemy, Тестирование API при помощи Postman. 2021 Software-testing, Тестирование производительности Jmeter. 2021 Udemy, SQL Oracle. 2022 Software-testing, Техники локализации плавающих дефектов. 2022 Udemy – Java базовый курс 2022-2023 Яндекс практикум – Автоматизатор тестирования на Java 2023 Stepik – Java продвинутый курс 2023 QA Guru – Автоматизация тестирования на Java 2023 LearnQA – Автоматизация тестирования REST API на Java 2023 Тезис – Специалист по автоматизированному тестированию проектов на базе Тезис

Сертификаты 1С: 1. Специалист-консультант по зарплате и управлению персоналом 2. Специалист-консультант по Бухгалтерия 3. 1С: Руководитель проекта 4. Профессионал. ERP Управление предприятием ред. 2.5 5. Профессионал. Зарплата и управление персоналом 6. Профессионал. Документооборот 7. Профессионал. Зарплата и кадры государственного учреждения 8. Профессионал. Управление торговлей 9. Профессионал по управлению персоналом в программе "1С:Зарплата и управление персоналом 8 КОРП" 10. Профессионал. ERP Агропромышленный комплекс 11. Профессионал. Розница 12. Профессионал. Зарплата и управление персоналом 8 для Беларуси 13. Профессионал. Бухгалтерия 8 для Беларуси Пройденные курсы Учебного центра 1С: 1. Концепция прикладного решения 1С: ERP Управление предприятием 2.5 2.Управление производством и ремонтами в прикладном решении «1С: ERP Управление предприятием 2» 3.Настройка отчетов разделов: Продажи, Закупки, Производство, Казначейство и Финансовый учет в 1С: ERP 4. Подготовка к экзамену 1С: Специалист- Консультант по 1С: Бухгалтерия

5 лет опыта разработки Frontend на стэке React, Redux, TypeScript Опыт настройки сборки проекта с использованием Webpack и (или) Vite Опыт работы с Redux Toolkit, RTK Query, React query, Axios для вызовов API Опыт использования React router для маршрутизации, React hook form для работы с формами, React transition group для работы с анимациями, React table для работы с таблицами Опыт использования UI библиотек таких, как Bootstrap, MUI, Tailwind CSS. Опыт работы с Styled Components и CSS modules Опыт написания unit тестов при помощи Jest, интеграционных – RTL, e2e – Cypress, скриншотных – Loki Опыт работы с Storybook для документации компонентов Опыт реализации локализации с использованием i18 next, настройка линтеров, написания небольших скриптов для автоматизации рефакторинга Опыт работы с Git, опыт разработки с использованием методолгии FSD