Александр Ч. Data аналитик, Middle+

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Data/Data Science аналитик с 8-летним коммерческим опытом, работающий в командах от 2 до 40 человек как удаленно, так и на месте. Имею опыт руководства командой от 2 лет. Участвовал в полном цикле разработки: от сбора требований владельца продукта до создания полностью автоматизированного процесс выпуска с высоким покрытием тестирования, подробной аналитикой и CI/CD. В дополнение к базовым знаниям реализовано несколько функций, связанных с разработкой на Python, JavaScript, Java, PHP, машинное обучение и искусственный интеллект. Увлечен развитием функций БД и бэкенда в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Свободно владею английским; ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Разработка базы данных Логический и физический дизайн базы данных; Мониторинг производительности БД, Root Cause Analysis; Программирование на PL / SQL, T-SQL, хранимые процедуры, функции; Программирование ETL-процессов с использованием PL / SQL; Data Science: Исследовательский анализ данных с использованием Pandas, Numpy, SciPy; Визуализация данных с использованием Matplotlib, seaborn; Разработка веб-приложений с использованием Flask and Docker; Обучение и тестирование моделей машинного обучения с использованием opencv, scikit-learn, keras, tensorflow, Jupyter Notebook; Data Mining: Предобработка данных: выбросы и пропуски в данных; Построение и оценка регрессионных моделей с применением Логистической регрессии и Дерева принятия решений для задачи банковского скоринга; Text Mining с применением Метода опорных векторов и Наивного Баессовоского классификатора для задачи SMS спам фильтра; Анализ потребительской корзины (Аффинитивный анализ) наа базе сети продовольственных товаров с применением алгоритма Априори на языке R; Разработка интерактивных дашбордов с использованием Tableau, Grafana и Excel Power Query. Дополнительные навыки: Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.

Анастасия — data-аналитик уровня middle. Специализируется на машинном обучении, проектном менеджменте и управлении продуктом. Опыт работы: - PremierShow (2021–2023): в роли data scientist создала модель оценки влияния рекламного трафика на объём заказов, разработала модель ранжирования специалистов/заказчиков, участвовала в создании чат-бота. - «Фотосклад» (2023–2023) в роли ML Engineer: разработала модель прогнозирования спроса на товары для маркетплейсов, создала аналитическую модель оценки отзывов и распознавания ботов в отзывах. - GlowByte Consulting (2023–2024) в роли Data Scientist: приняла участие в нескольких крупных проектах финтех-компаний, разработала модели склонности к кредитным продуктам и лояльности сотрудников. - Московская Биржа, ОАО (с июля 2024 года) в роли Senior ML Engineer: внедрила 6 моделей склонности для финансовых продуктов, разработала рекомендательную систему персональных советов и модель ранжирования кредитных предложений.

Максим — опытный Java-разработчик уровня Middle. Он специализируется на разработке бэкенда и имеет опыт работы с различными технологиями и инструментами, такими как Spring Boot, REST API, Docker, Hibernate, Apache Camel, JDBC, JPA, JSON, MapStruct, Maven, FTP, Gson, RabbitMQ, Scrum и другими. Максим работал над проектами в области Social Networking и FinTech & Banking. На одном из проектов он разработал несколько Telegram-ботов, спроектировал и разработал сервисы для решения частных задач, а также разработал API взаимодействия с БД через REST сервис. На другом проекте Максим занимался развитием и сопровождением банковских интеграционных систем. В рамках этого проекта он оптимизировал работу микросервиса по обогащению данными запросов в процессах скоринга, разработал сервис интеграции банка с бонусной программой партнёрской компании, реализовал эргономичный интерфейс взаимодействия с базой данных и многое другое.

Разработчик с 4 годами опыта. Было реализовано более 15 успешных проектов. Образование: высшее Уровень владения иностранными языками: Английский - А2

Общий стаж: 6 лет и 7 месяцев

Опыт работы: 5 лет Технические навыки и технологии: Python, Django, Django Rest Framework, pytest, Flask, FastAPI, PyTorch, Pydantic, Marshmallow, SQLAlchemy, PostgreSQL, MySQL, SQLite, Firebase, Git, Gitlab CI/CD, Kubernetes, Helm, RabbitMQ, Redis, GraphQL, Docker, Nginx, Elasticsearch, asyncio, aiohttp, swagger, Jira, Confluence, Alembic, Mongo, Firebase, Linux

Анна — опытный Java-разработчик уровня Senior. Принимала участие в разработке микросервисных приложений для различных отраслей, включая e-commerce & retail, government & public sector и telecom. В проектах выполняла следующие обязанности: - написание кода и тестов; - код-ревью; - анализ данных и разработка алгоритмов; - оптимизация производительности системы; - интеграция с другими сервисами. Достижения на проектах: 1. Успешная оптимизация бэкенд-части приложения для сдачи машин в лизинг, что сократило время отклика на 15%. 2. Внедрение автоматического тестирования в систему, что повысило стабильность релизов и уменьшило количество багов на 20%. 3. Разработка алгоритмов анализа данных для министерства транспорта Республики Беларусь, которые увеличили точность прогноза загрузки транспорта на 25%. 4. Создание высокопроизводительных REST API, позволивший ускорить обработку запросов на 30%. 5. Реализация оптимизации ключевых микросервисов для министерства природы Республики Беларусь, что позволило снизить потребление ресурсов облачной инфраструктуры на 20%. 6. Улучшение производительности системы, обеспечив снижение времени выполнения сложных расчётов в режиме реального времени на 35%. 7. Разработка уникального модуля для расчёта и проектирования лестниц, который сократил время проектирования объектов на 40%.