Михаил Д. ML разработчик, Middle

ID 17329
МД
Михаил Д.
Мужчина, 24 года
Россия, Краснодар, UTC+3
Ставка
2 954,3 Р/час
вкл. НДС 5% (109.52 Р)
Специалист доступен с 18 августа 2025 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
TensorRT
Grafana
analysis
Tensorflow
ClickHouse
Numpy
Power BI
Pandas
SciPy
ONNX
FastAPI
Seaborn
PyTorch
MLflow
Plotly
Python
Flask
Sarima
OpenVINO
Apache AirFlow
MySQL
SQLite
C#
Git
Unity
Matplotlib
Scikit-learn
SQL
arima
Docker
Keras
llm
NLP
PostgreSQL
tfidf
Time Series Analysis
transformers
Jira
Confluence
rag
Bert
lstm
RNN
MS Excel
Отрасли
E-commerce & Retail
FinTech & Banking
GameDev
Проф. сообщества
Знание языков
Английский — C1
Главное о специалисте
Я перешёл с Game Developer Unity C# в Data Science/Machine Learning, потому что я очень сильно влюбился в эту область. В IT опыта около 4 лет как программист. Присутствуют практические знания статистики, линейной алгебры и математики в общем, но хочу знать больше. Люблю Математику, программирование, науку. Я крайне добр и не вспыльчивый. Говорю на Русском и на Английском свободно. Моя сильнейшая сторона: умею уделять работе всё время и постоянно обучаться новому.
Проекты   (5 лет 4 месяца)
ML
Роль
Machine Learning Engineer
Обязанности
Опыт работы в области машинного обучения: • Разработка и применение классических алгоритмов классификации и регрессии (деревья решений, бустинг, линейная регрессия, наивный байес) для решения бизнес-задач. • Оценка качества моделей с использованием стандартных метрик: accuracy, precision, recall, f1-score. • Применение базовых алгоритмов кластеризации для анализа и сегментации данных. - Участвовал в написании RAG пайплайна. Писал промпты для внутренней работы пайплайна - Разработка и оптимизация моделей машинного обучения для анализа и обработки текста (NLP), включая обучение модели CodeBert для задач проверки качества кода. - Реализация Text-to-Speech модели для русского языка (Tacotron + WaveGlow) с целью автоматизации интервью сотрудников. - Разработка FastAPI-сервера для нужд команды стажёров, с интеграцией в Docker и применением архитектурных паттернов для стандартизации процессов разработки. - Оптимизация FastAPI-сервера для работы с GPU, что повысило производительность системы в 3 раза. - Разработка и автоматизация пайплайнов машинного обучения с использованием MLflow и Airflow. - Разметка данных и создание инструментов для автоматизации аннотации резюме. - Разработка скриптов для парсинга вакансий и резюме (BeautifulSoup + Python) для обучения модели по автоматическому выявлению технологических стеков. Команда: PM, Data Scientist, ML Engineer, Backend-разработчик, DevOps-инженер, Data Engineer
Достижения
- Увеличил точность автоматической оценки кода на 20% благодаря обучению CodeBert. - Сократил время проведения интервью на 30% за счёт внедрения Text-to-Speech модели. - Улучшил производительность команды на 25% за счёт стандартизации процессов через FastAPI-сервер. - Автоматизировал запуск тестирования в Docker Compose, что упростило CI/CD процессы. - Повысил качество модели выделения технологий в резюме на 20% благодаря созданию разметки.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, SQL, Python, Tensorflow, ClickHouse, Pandas, SciPy, Numpy, FastAPI, Beautiful soup, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, NLP, Apache AirFlow, MLflow, transformers, Bert, llm, tacotron2, RNN, lstm
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Май 2024 - По настоящее время  (1 год 4 месяца)
Финансовая компания
Роль
Data Scientist
Обязанности
- Разработка модели прогнозирования энергопотребления и генерации электроэнергии на основе временных рядов (Prophet, ARIMA). - Создание модели кредитного скоринга, оптимизированной по метрике ROC AUC. - Автоматизация процессов обработки данных и построения отчетности с использованием SQL и Pandas. - Разработка инструментов визуализации данных (Seaborn, Plotly, Power BI) для аналитиков. - Оптимизация производительности SQL-запросов и базы данных (PostgreSQL, ClickHouse) для ускорения обработки данных Команда: PM, 2 Data Scientist, ML Engineer, Data Engineer, Аналитик
Достижения
- Улучшил точность прогнозирования энергопотребления на 25%, что позволило эффективнее управлять ресурсами региона. - Обучил модель кредитного скоринга с ROC AUC 0.77, что помогло снизить процент проблемных кредитов. - Ускорил обработку больших объёмов данных на 40% за счёт оптимизации SQL-запросов.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, SQL, Python, Power BI, ClickHouse, Pandas, Numpy, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, PyTorch, arima
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Январь 2022 - Апрель 2024  (2 года 4 месяца)
Game Dev
Роль
Unity C#
Обязанности
- Создавал компьютерные игры для пользователей - Создавал различные жанры для компьютерных игр на Unity C#; - Работал в команде с программистами; - Использовал Паттерны ECS, MVC и тд.; - Работал с наследованиями и создавал удобную архитектуру для разработки; Мои работы: https://www.youtube.com/watch?v=QnNZaDOHOQE https://www.youtube.com/watch?v=hsBIR99NMco https://www.youtube.com/watch?v=dUlyhkQrCxs
Стек специалиста на проекте
Git, C#, Unity
Отрасль проекта
GameDev
Период работы
Май 2020 - Ноябрь 2022  (2 года 7 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
СПБГУ
Специальность
Информатика
Завершение учебы
2022 г.

Похожие специалисты

AI & Robotics • EdTech • FinTech & Banking • IoT
АШ
Александр Ш.
Москва
ML разработчик
Senior
5 974,02 Р/час
C#
Java
PHP
Pl/SQL
Python
R
Scala
SQL
vb
CatBoost
+59

Александр — ML-разработчик уровня Senior из Москвы. Обладает опытом работы на проектах в сферах EdTech, FinTech & Banking, AI & Robotics и IoT. На проекте для компании «Компьютерная академия “Топ”» занимался разработкой методических материалов по курсу «Базы данных и SQL для аналитиков данных», а также созданием курса «Продвинутые модели машинного обучения». В рамках проекта по риск-модели предсказания цен на недвижимость и системы видеоконтроля стройготовности объектов выполнял функции Data Scientist. Занимался разработкой моделей прогнозирования цен на квадратный метр жилья и новых клиентов банка, а также разработкой Marketing Mix Modeling для распределения рекламных бюджетов и созданием моделей распознавания. Как Python / ML Engineer работал над проектом Urana AI — системой генерации видеоряда по музыке. В рамках этой задачи занимался разработкой пайплайна генерации видео, созданием алгоритмов выявления звуковых эффектов и доработкой GAN-моделей. Также имеет опыт работы над проектами по разработке розничных продуктов для физических лиц, где создавал скоринговые модели для анализа клиентов и занимался построением моделей оттока клиентов. И опыт работы над задачами, связанными с умным домом, IoT и спутниковым телевидением, включая построение моделей оттока, CV-моделей и предсказание аномалий.

Подробнее
BioTech, Pharma, Health care & Sports • Media
ИЛ
Илья Л.
Москва
ML разработчик
Middle+
3 917,65 Р/час
tss
vita
srt
Whisper
Bert
roberta
*nix
runtime
TensorRT
Apache AirFlow
+81

Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.

Подробнее
AI & Robotics • BioTech, Pharma, Health care & Sports • HRTech
ИС
Илья С.
Гродно
ML разработчик
Middle
3 596,88 Р/час
Python
C++
Java
R
Анализ и визуализация данных
Matplotlib
Numpy
Pandas
NLP
Gensim
+64

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

Cloud Services
АТ
Александр Т.
Омск
QA нагрузочный
Senior
3 181,82 Р/час
Регрессионное тестирование
Selenium/Selenide
Auto testing
hub
Grafana
Gitlab CI
web3
GraphQL
Тестирование требований
GitLab
+48

Александр — Senior QA-инженер с опытом работы 19 лет 7 месяцев. Специализируется на нагрузочном тестировании. Владеет языками программирования Node.js и Python, а также инструментами HP LoadRunner, JMeter, k6, Locust, Yandex.Tank. Имеет опыт работы с системами мониторинга Grafana, Prometheus. Участвовал в проектах в области облачных сервисов. В рамках проектов занимался разработкой фреймворков для нагрузочного тестирования, анализом результатов тестов, определением узких мест и рекомендациями по оптимизации производительности. Среди проектов, в которых участвовал Александр: - Pro-test.Studio — нагрузочное тестирование стриминговой системы, системы управления автоматическими закупками, платформы управления данными, системы управления облачным дата-центром. - DeltaLine — разработка фреймворка нагрузочного тестирования, организация и выстраивание процессов тестирования, руководство QA-командой. - SRL DataMonsters — построение системы тестирования приложений, разработка автотестов и их интеграция в пайплайны, внедрение различных видов тестирования. - Jabka Software, LLC — автоматизация тестирования и построение тест-кейсов для различных платформ с применением Python и Pytest. - Ocean-Telecom, PTY LTD — нагрузочное тестирование телекоммуникационного оборудования (Sonus), разработка компонентов системы биллинга с использованием Python.

Подробнее
FinTech & Banking • Media • Social Networking • Telecom
ДВ
Даниил В.
Красноярск
IOS разработчик
Senior
4 285,71 Р/час
operationqueue
tvOS
ssl/tls
IOS
metal
SPM
Наставничество
Gitlab CI
SnapKit
Auto Layout
+74

О себе: Опыт работы: более 5 лет. Мобильный iOS разработчик с коммерческим опытом около 5 лет. Есть опыт работы в стартапе и больших компаниях с четким разделением ролей. Помимо Swift имею прочную базу C/C++. Интересуюсь новыми технологиями и активно изучаю новое. Компетенция: Языки программирования: Swift, Objective-C. Инструменты разработки: Xсode, Git, GitFlow, Jira, CI/CD Fastlane, CocoaPods, SPM, Swiftlint, swiftformat, tvOS. Архитектура и подходы: ООП, SOLID, KISS, DRY, YAGNI, MVC, MVP, VIPER, MVVM, Clean Swift, Coordinator. Сетевые технологии: HTTPS, REST API, JSON, SQL, SSL/TLS. UI: UIKit, SwiftUI, AutoLayout, XIB, Storyboards, SnapKit, AVFoundation, CoreAnimation, Metal. Многопоточность и асинхронность: GCD, OperationQueue, NSOperation, Thread, pthread, Async Operations, Modern/Structured concurrency (Async/await). Хранение данных: CoreData, Realm, UserDefaults, KeyChain. Асинхронные библиотеки: RxSwift, Combine. Тестирование: Unit testing, XCTest, mock/spy/stub. Механизмы iOS: Local/Push Notifications. Прочие библиотеки: AppLovin, Firebase, Yandex AppMetrica. Совместная работа: Code review, наставничество, Scrum.

Подробнее