Data инженер, Senior

Александр — опытный специалист в области Data Engineering с более чем 13-летним опытом работы на различных проектах. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, анализ данных, программирование на Python и работа с большими данными. В своей работе Александр участвовал в разработке сервисов для быстрого поиска информации по Confluence компании, решения для оптимизации продаж в электронной коммерции с помощью умного поиска и умных рекомендаций, а также в научно-исследовательском проекте по обнаружению объектов на моментальных снимках физических процессов. Кроме того, он работал над многофункциональным приложением для инженеров, которое использует данные промышленного производства для расчёта оставшегося жизненного цикла устройства и вероятности отказа оборудования. Александр также имеет опыт работы в качестве разработчика клиентской части, где он занимался созданием конструктора бизнес-рассылок, дизайном и прототипом рекламных писем. Больше всего ему нравилось заниматься исследованиями пользовательского опыта, UX-анализом продуктов и проведением интервью с пользователями. Я ML-инженер с более чем двухлетним опытом. В IT, в целом, 10+ лет. До Data Science занимался Front-End разработкой в EPAM Systems. Обладаю успешным опытом как разработки ML-приложений на Python, так и всестороннего анализа данных.

● data scientist / ML engineer с опытом коммерческой разработки 3.5 года; ● технологический стек: python - pandas, numpy, scikit-learn, tensor flow, PyTorch, OpenCV; SQL; Spark; Linux; Docker. ● опыт оптимизации вычислений. ● запустил с нуля до стадии продукта 3 проекта; ● есть опыт наставничества (студенты, junior-разработчики); ● опыт бэкенд разработки на python. ● отличный системный и ML дизайн ● знание архитектуры нейронных сетей. Понимание механизма внимания и трансформатора; ● опыт использования TensorFlow и PyTorch для экспериментов с архитектурой; ● опыт использования NGC; Примечание - если речь идет про облачный сервис NVIDIA NGC, то его конкретно не использовал, но он мало чем отличается от используемых аналогов; ● понимание основ MLOps; ● опыт разработки конструкции систем машинного обучения в различных областях – CV/NLP/ML

• Сильные технические и математические навыки, умение быстро осваивать инструменты и алгоритмы для работы с данными благодаря богатому и глубокому опыту сфере анализа и исследований • Приобрел успешный опыт в Data Science, начиная от научных исследований (c 2010), потом практических задач для ИТ инфраструктуры инновационного экопарка переработки отходов, и сейчас в проектировании функциональных требований к архитектуре и в сборке и разработке ML моделей и подходов для сложных аналитических систем (умного озера, СУДД, банка, телекоммуникаций) • Эксперт в языке Python (PyCharm & Jupyter) для решения задач по Data Science и для анализа данных (также есть опыт веб разработки в Django & Flask) • Работает с библиотеками, такими как Pandas (+Dask), NumPy, Matplotlib (seaborn, plotly), Statsmodels, SciPy, Scikit-learn и Keras, NTLK, PySpark • Моделировал данные для машинного обучения • Знаком с архитектурой и компонентами экосистемы Big Data, включая GreenPlum, HDFS и облачные хранилища, такие как S3 (MinIO) • Понимает особенности работы с колончатыми базами данных, особенности написания запросов и их последовательной оптимизации, влияние вида запроса на скорость работы и нагрузку на базу данных, задачи и операции, которые требуют специфического решения для колончатых баз данных • Обладает опытом работы с BI инструментами, включая Power BI, Apache Superset (эксперт), Zeppelin • Имеет опыт использования контейнеризации и оркестрации с Docker, включая CI/CD процессы в GitLab • Знаком с ETL инструментами Apache AirKow, DBT, Spark • Также владеет знанием языков программирования C, C++, Java Script, HTML, CSS • Управляет проектами и пользуется инструментами Jira, ConНuence • Обладает опытом работы в Agile среде (- Scrum, Kanban) с использованием инструментов управления проектами, таких как Jira и ConНuence Coursera. Введение в квантовые вычисления. Нейронные сети и глубокое обучение.

работал с чистым SQL на уровне продвинутых запросов (оконные функции, условные операторы выбора и т.д.); опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; опыт написание тестов для разработанного функционала; опыт рефакторинга кода; опыт проведения code review; участие в создании ETL процессов опыт сбора информации из Интернета путем парсинга применял как уже обученные модели машинного обучения/глубокого обучения, так и занимался их обучением самостоятельно опыт работы с большими данными в Hadoop и Spark и в составлении сложных SQL запросов в Apache Hive опыт работы с Apache Airflow опыт работы с Python для анализа данных (pandas, numpy, matplotlib, seaborn)

Спасибо, заранее, за уделённое Ваше внимание и время. Я с нетерпением жду сотрудничества с Вами в ближайшее время. Более 7 лет в Android разработке. Пример Android dev live interview, где меня проверяют на знания, можете посмотреть тут https://www.youtube.com/watch?v=XtncgMnHS24 (ru, 99 минут) Создавал с нуля голосовой ассистент, звонковый webRTC модуль, внедрял Server Driven UI в банковское приложение. Помимо вышеперечисленного, веду свои pet-projects, либо участвую в стартапах: - Стартапы под NDA, стэк Kotlin, KMM, Coroutines, Koin, Spring Boot, MongoDb; - участник hack123 Sochi (4 призовое место) - Интересуюсь другими сферами (BackEnd, Machine Learning)

Дмитрий — опытный frontend-разработчик с навыками работы в Middle+ грейде. Он обладает глубокими знаниями и опытом в разработке веб-приложений, включая работу с JavaScript, TypeScript, HTML, CSS, React, Vue.js, Vuex, Redux, Effector, Next.js и другими технологиями. Дмитрий работал над несколькими проектами в различных отраслях, таких как FinTech & Banking, Urban technology и E-commerce & Retail. На проектах он выполнял роли backend developer и team lead, демонстрируя навыки разработки, интеграции, тестирования и управления проектами. Среди его проектов можно выделить разработку админ панели для криптобиржи, где он занимался созданием MVP на React и разработкой UI-библиотеки для внутреннего пользования. Также он участвовал в проекте по созданию площадки для киберспортивного коучинга, где занимался интеграцией с Golang backend сервером и переездом с AEM на Contentstack. Ещё один проект — навигационное приложение для курьеров, где Дмитрий разрабатывал и интегрировал 3D-решения на определённом участке карты. Общая продолжительность работы Дмитрия на проектах составляет 3 года и 6 месяцев, что говорит о его стабильности и надёжности как специалиста.

-проведение ручного функционального и регрессионного тестирования web-приложений; -анализ документации и составление тестовых артефактов (тест-кейсов, чек-листов); -заведение и отслеживание ошибок в системе баг-трекинга (Trello, Wekan); -взаимодействие с различными отделами компании; -планирование и организация работ по тестированию; -повышение качества тестирования; -анализ и оптимизация процессов работы;