Кирилл У. Data Scientist, Middle

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873

Я специалист в области науки о данных, с аналитическим складом ума и глубокими знаниями математике статистике. Имею опыт работы смежных сферах IT, что обеспечивает мне широкую перспективу понимание технологических процессов компании. Знаком компьютерным зрением обработкой естественного языка на теоретическом уровне, имею реализации академических проектов этих областях. В своём профессиональном пути, начав с автоматизации процессов помощью RPA, я постепенно приближался к науке о данных, увлекаясь её мощным потенциалом в преобразовании данных ценные знания и решения. Этот интерес ведёт меня желанию глубже изучить развиться этой области. Убеждён, что наука открывает новые горизонты для инноваций эффективности любой сфере, стремлюсь стать частью этого процесса, внося свой вклад создание передовых решений. Я готов приложить все усилия достижения профессионального мастерства, сопровождаемого постоянным обучением совершенствованием

▪ Data Scientist 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 (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), 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. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

● Опыт разработки более 6 лет ● Участие в проектировании архитектуры продукта ● Код-ревью, рефакторинг ● Уверенное знание фреймворка Streamlit ● Опыт использования GIT и Docker ● Аналитические и организационные навыки ● Опыт менторства начинающих специалистов

Обеспечение качества. Ручное тестирование: мобильные приложения (Android, IOS, Flutter, PWA), веб-приложения, API, разработка тестовой документации (тест-план, карта тестирования, чек-лист, тест-кейсы). TeamLead активности. Технологии: Postman,Charles Proxy, SQL, DBeaver, docker, ssh, Trello, Jira, Yandex Tracker, Redmine, консоль разработчика Google Chrome, TestRail, Python, C#, MindMap, Firebase, Amplitude, Appmetrica, Figma, Pairwise Tools, HTML, CSS, Android Studio (Эмулятор), lambdatest, GIT, swagger.

Графический дизайнер, специализируюсь на создании визуальных концепций с использованием Adobe Photoshop, Corel Draw, Adobe Illustrator и Figma. Есть опыт работы в области прототипирования и web-дизайна. Я здоровый перфекционист, внимательна к мелочам. Адекватно отношусь к критике. Способна работать как самостоятельно, так и в команде. Открыта для изучения нового, я понимаю что дизайн - это непрерывное развитие. Здесь можно посмотреть примеры моих работ https://www.behance.net/Nice__Noise

QA/AQA Инженер с опытом работы 5+ лет QA/AQA инженер, ориентированный на результат, с более чем 5-летним опытом работы в ручном и автоматизированном тестировании веб-приложений. Опыт в тестировании REST API и пользовательского интерфейса, в поддержке автоматизированных фреймворков. Опыт разработки обширной документации для процессов QA (включая планы и стратегии тестирования). Способна применять различные техники тест-дизайна и лучшие практики. Умение настраивать среду непрерывной интеграции для автоматизации. Успешно приобретенный опыт в первоначальном выпуске продукта, в изучении и анализе проблемных ситуаций и нахождении дефектов. Обладает отличными коммуникационными и аналитическими навыками, способна понимать и анализировать сложные проблемы. Домены Финтех, Страхование, Электронная коммерция

Frontend разработчик Более 2ух лет коммерческого опыта Разработка на React веб-приложений. Работа с системой контроля версий Git

Если необходимы рекомендации, готова предоставить контакты коллег, с которыми работала. Предпочтительный вид связи - telegram: @natalia_antoschenko