Ермухамет М. ML разработчик, Senior

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

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.

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.

ML инженер с опытом полного цикла ML-разработки — от подготовки данных и выбора алгоритмов до их оптимизации и интеграции в production. Люблю работать в команде, делиться знаниями и вносить вклад в реализацию проектов.

Дмитрий — ML-разработчик уровня Senior из Москвы. Обладает опытом руководства командой ML-разработчиков в рамках проекта для e-commerce & retail. В роли Team Lead ML команды разработал pipeline автоматической разметки данных с MLLM, создал систему RAG с интеграцией голоса, текста и документов, спроектировал pipeline валидации фото и поиска по изображениям. Также имеет опыт работы ведущим инженером NLP для компании из сферы insurance. Занимался разработкой и оптимизацией моделей для чат-ботов, анализа тональности и классификации текстов. Консультировал клиентов по внедрению NLP-решений и исследовал новые методы NLP.

Даниил — администратор баз данных уровня Senior из Москвы. Специализируется на администрировании баз данных, имеет опыт работы с GreenPlum, PostgreSQL и другими системами управления базами данных. Владеет языками программирования Bash и Python, а также инструментами для автоматизации процессов, такими как Ansible. Имеет опыт работы в отраслях FinTech & Banking и Telecom. Участвовал в проектах «Сбер», «Т-Банк» и «МегаФон». В проекте «Сбер» выполнял роль администратора баз данных (DBA GreenPlum), занимался развёртыванием и администрированием кластеров, мониторингом и анализом производительности БД, диагностикой и устранением инцидентов, созданием бэкапов и восстановлением данных. В проекте «Т-Банк» работал инженером по мониторингу и аналитике, занимался мониторингом высоконагруженных систем, диагностикой проблем в базах данных, автоматизацией обработки инцидентов и взаимодействием с разработкой и DBA. В проекте «МегаФон» был инженером непрерывности платформ, занимался администрированием баз данных PostgreSQL, мониторингом инфраструктуры и БД, диагностикой и устранением сбоев, администрированием серверов UNIX.

Артём — опытный React-разработчик уровня Senior. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с API, backend, CSS3, Cypress, Figma, frontend, Git, GraphQL, HTML, HTML5, HTTPS, JavaScript, Jest, Jira, MobX, NestJS, Node.js, PostgreSQL, REST, REST API, SQL, TypeScript, Webpack и адаптивную вёрстку. Артём работал над проектами в различных отраслях, таких как недвижимость и строительство, финтех и банкинг, электронная коммерция и ритейл, а также государственный сектор. На каждом проекте он занимал ключевые роли, такие как Senior Frontend Developer, Frontend Teamlead и Frontend-разработчик. Артём успешно реализовал проекты за короткие сроки и продемонстрировал умение работать в команде. Его опыт работы на проектах составляет более 5 лет.

- Опыт в автоматизации тестирования более 5 лет; - Автоматизация на java (в том числе библиотека Rest Assured) + selenium/selenide + junit/testng + maven/gradle; - Рефакторинг; - Понимание принципов работы со Spring (реальный некоммерческий опыт);

- Системное администрирование windows/unix-систем. - Проектирование, реализация и документирование инфраструктуры. - Настройка сетей и доменов. - Создание скриптов для автоматизации процессов внутри ОС. - Администрирование баз данных SQL. - Администрирование Atlassian продуктов, - разграничение прав доступа, тестирование и обновление ПО. - Подключение систем мониторинга к продуктам Atlassian - Графана, zabbyx - Поддержка пользователей, контроль производительности

Системный аналитик с 4+ годами опыта работы Системный и бизнес-аналитик с более чем четырехлетним опытом работы на всех фазах проекта (предпродажа, дискавери, сопровождение разработки и поддержка) в различных доменах. Разработка вариантов реализации, совместное проектирование технических решений с архитекторами и командой разработки (микросервисная архитектура) Моделирование с помощью BPMN 2.0 и UML Документация API-интеграций с внешними интерфейсами (Swagger, Postman) Выявление и анализ требований. Документирование требований (User Stories, Use Cases) Верификация и валидация требований Подготовка спецификаций, описывающих техническую реализацию требований, включая потоки интеграции, модели данных и спецификации пользовательского интерфейса Визуализация интерфейсов системы Статическое и динамическое прототипирование Проведение интеграционного тестирования с основной платформой учета и другими приложениями Тестирование приемки функционала и выявление ошибок. Образование Магистр биомедицинских наук Профессиональные интересы Анализ и проработка интеграционных подходов, проектное управление, формализация и автоматизация процессов предприятия Домены Электронная коммерция, образование, банкинг, финтех, здравоохранение СУБД PostgreSQL Нотации моделирования BPMN, UML, ERD, DFD, Flowchart Инструменты Camunda, Figma, Draw.io, Lucidchart, Balsamiq, Miro СУБД и инструменты для работы с API Postman, Swagger, PostgreSQL, MySQL Брокеры сообщений RabbitMQ, Kafka Инструменты управления проектами Jira, Confluence, Trello, Azure DevOps Достижения Мост между бизнесом и информационными технологиями Достигнут уровень удовлетворенности заинтересованных сторон на уровне 90% относительно согласованности технических решений с бизнес-целями, измеренный через регулярные опросы обратной связи. Анализ данных и выводы Проектирование архитектурного решения Представлены действенные рекомендации на основе анализа данных, приведшие к увеличению показателей вовлеченности пользователей на 10%.