Владимир Б. ML разработчик, Middle+

ID 16879
ВБ
Владимир Б.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 000 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 ноября 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
ML разработчик
Грейд
Middle+
Навыки
Python3
Numpy
Pandas
scklearn
CatBoost
lgbm
Keras
PyTorch
llm
Bert
FastText
resnet
Celery
RabbitMQ
Seaborn
A/B-testing
Hadoop
clickhоuse
GreenPlum
MVP
recall
A/B testing
Clickhouse
hadoop yarn
Flask
tfidf
logistic regression
Отрасли
E-commerce & Retail
FinTech & Banking
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.
Проекты   (7 лет)
Группа машинного обучения
Роль
Руководитель направления по исследованию данных
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Реализована и внедрена модель прогнозирования нагрузки на колл-центр с целью выявления аномальных нагрузок и каскадных сбоев. Улучшили целевую метрику MAPE в 2 раза. Разработан MVP модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг на главной странице. Улучшили целевую метрик МАР@10 в 4 раза. Разработана и внедрена модель прогнозирования недобросовестных мошеннических действий по логам. Улучшили целевую метрику ROC_AUC в 3 раза и Recall в 2 раза. Подбор пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Проектирование и интерпретация выводов.
Стек специалиста на проекте
recall, MVP, A/B testing
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2023 - По настоящее время  (1 год 8 месяцев)
Группа машинного обучения
Роль
Старший специалист по исследованию данных, Группа машинного обучения
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Разработаны и внедрены модели анализ оттока клиентов(покупателей), кластеризации и классификации пользователей, дополнительная модель с функционалом поиска vip клиентов. Для анализ, аггрегации и валидации использовали данные на таблице ClickHouse в 400 млрд объектов. Разработана модель MVP честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. Постановка задач в команде с ML-инженером для A/B-тестирования влияния новых данных.
Стек специалиста на проекте
Clickhouse, MVP, A/B testing
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2022 - Апрель 2023  (1 год 1 месяц)
SBERDATA БЛОК Т
Роль
Исследователь данных, SBERDATA, Блок T
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Разработаны и внедрены алгоритмы машинного обучения по оптимизации временных рядов для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn. Оптимизированы тысячи ТБ данных. Разработан бэкэнда для пилотов моделей кластеризации и выделения сущностей (Python3, серверная часть Flask). Разработан и внедрен алгоритм для входящих обращений чат-ботов(Fasttext, TF-IDF, Logistic Regression). Создан и имплементирован протокол сериализации объектов (RabbitMQ+Celery). Разработан прототип алгоритма матчинга фото физлиц(CNN, Resnet-50, Celeba, Face detection).
Стек специалиста на проекте
logistic regression, tfidf, Celery, FastText, Flask, RabbitMQ, Python3, hadoop yarn
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2017 - Апрель 2022  (4 года 5 месяцев)
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
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Специальность
Анализ данных, глубокое обучение и приложения
Завершение учебы
2019 г.

Похожие специалисты

Blockchain • Logistics & Transport • Manufacturing • Telecom • Urban technology
ДП
Денис П.
Ростов-на-Дону
ML разработчик
Middle+
2 500 Р/час
*nix
*nix подобные системы
.NET
.sh скрипты
Active Directory
admin
Admin Panels
AMQP
amqplib
Anaconda
+152

Опытный ML-разработчик, специализирующийся на сложных проектах в области телекоммуникаций, производства, логистики, городской инфраструктуры и блокчейна. Обладает глубокими знаниями и навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Python, C++, Docker, TensorFlow, PyTorch, OpenVINO, Kafka, Hadoop, RabbitMQ, FastAPI и др. Имеет опыт работы с библиотеками визуализации данных и их характеристик (Seaborn, Plotly), в т.ч. с построением веб-интерфейсов (дашбордов) управления и обработки данных (Streamlit). Успешно реализовал несколько проектов, включая разработку модуля для интеграции в среду UE, создание программно-аппаратного комплекса для обнаружения включений шлака в струе жидкой стали, разработку серверного модуля нейросетевого шумо-эхоподавления для ВКС крупного российского банка, а также создание интеллектуальной системы классификации и распознавания аномалий во временных рядах (ИСКРА). Опыт работы специалиста включает в себя разработку и тестирование гипотез систем компьютерного зрения, реализацию алгоритмов и нейросетевых компонентов для сегментации и классификаций областей на снимках, анализ и визуализацию данных инвестиций в проекты, связанные с blockchain. Cпособен эффективно решать сложные задачи, связанные с машинным обучением и анализом данных, и обладает навыками разработки и тестирования гипотез, построения архитектуры систем и обеспечения коммуникации с заказчиком. Готов решать нетривиальные задачи при помощи исследовательского подхода. Имеет большой опыт работы в направлениях анализа данных в направлении DataScience - глубоко погружен в понимание принципов работы БД, теорию реляционных БД, теорию декларативных языков (SQL) и неформализованных данных. Глубоко понимает принципы математической статистики, умеет применять наборы инструменты анализа данных (Pandas, NumPy, Scikit-Learn, др.) Имеет высшее образование по специальности на стыке Программной Инженерией и Прикладной Математикой (Математическое Обеспечение).

Подробнее
FinTech & Banking
АЮ
Александр Ю.
Москва
ML разработчик
Middle+
2 875 Р/час
SQL
Python
Seaborn
XGBoost
PostgreSQL
Scikit-learn
CatBoost
Lightgbm
MLflow
Pandas
+18

Александр — опытный Data Scientist с навыками работы в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием SQL, Python и различных библиотек для машинного обучения, таких как Scikit-learn, CatBoost, LightGBM и XGBoost. В своей работе Александр успешно решал сложные бизнес-задачи. На текущем месте работы он разработал модель прогнозирования поломок платёжных терминалов, что позволило снизить затраты на обслуживание на 10% и уменьшить количество внеплановых ремонтов на 22%. Также он создал модель для определения оптимальной суммы овердрафта для водителей такси, снизив риски невозврата на 10%, и реализовал модель для выявления клиентов, наиболее подходящих для премиальных банковских услуг. Кроме того, Александр разработал модель для выявления и предотвращения мошеннических транзакций. Опыт работы Александра составляет два года.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking
ВБ
Владимир Б.
Москва
ML разработчик
Middle+
3 000 Р/час
recall
logistic regression
Bert
tfidf
llm
clickhоuse
Clickhouse
Numpy
Pandas
MVP
+27

Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.

Подробнее
E-commerce & Retail • Manufacturing • Telecom
СТ
Светлана Т.
Санкт-Петербург
UX/UI дизайнер
Middle
2 500 Р/час
UI
Web Design
Работа в команде
Исследование конкурентов
Adobe Illustrator
Прототипирование
Illustrator
создание адаптивов
InDesign
Дизайн
+16

Светлана — опытный UX/UI-дизайнер, специализирующийся на создании привлекательного и функционального дизайна сайтов, приложений и других цифровых продуктов. Она обладает навыками работы в команде, исследования конкурентов и создания дизайн-концепций. Светлана успешно работала над проектами для производителей мебели, климатической техники, IT-компаний, а также над дизайном CRM-системы, сайтов интернет-магазинов и приложений. Она имеет опыт разработки айдентики мероприятий и брендинга компаний. Светлана стремится создавать удобные и интуитивно понятные интерфейсы, которые помогают пользователям легко находить нужную информацию и выполнять задачи. Её проекты отличаются высоким качеством исполнения и вниманием к деталям. Ссылка на портфолио: https://cloud.mail.ru/public/fPNS/uUM5JxDcV

Подробнее