Александра Г. Data Scientist, Middle

ID 22161
АГ
Александра Г.
Женщина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2 597,4 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 4 июля 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
Data Scientist
Грейд
Middle
Навыки
aiogram
Apache AirFlow
API
CatBoost
dl
Docker
FAISS
GitHub
HuggingFace
Linux
Machine learning
Matplotlib
NLP
Numpy
OpenCV
Pandas
Power BI
PySpark
Python
PyTorch
Sklearn
SQL
Superset
VBA
XGBoost
YOLO
PostgreSQL
Отрасли
FinTech & Banking
Information Security
Главное о специалисте
Александра — специалист уровня Middle в области Data Science. Обладает опытом работы с различными инструментами и технологиями, включая AIogram, Apache AirFlow, API, CatBoost, Docker, FAISS, GitHub, HuggingFace, Linux, Machine learning, Matplotlib, NLP, Numpy, OpenCV, Pandas, Power BI, PySpark, Python, PyTorch, Sklearn, SQL, Superset и другими. В проектах для компании «Росбанк» в роли Analyst занималась управленческой отчётностью, анализировала данные о рисках, распределении капитала и концентрации рисков, автоматизировала процессы отчётности с помощью макросов на VBA и R Shiny, разрабатывала интерактивные дашборды. В роли Data Scientist работала над стресс-тестированием, переводила отчётность в Power BI, создавала сложные дашборды, взаимодействовала с аудиторской проверкой.
Проекты   (5 лет 4 месяца)
РОСБАНК
Роль
Data Scientist
Обязанности
- Занималась стресс-тестированием: собирала данные и прогнозировала, как изменится достаточность капитала в зависимости от разных экономических сценариев. Прогноз динамики изменения pd; - Перевела отчетность в Power BI, создавала сложные и наглядные дашборды, которые помогли команде быстрее и точнее анализировать данные. Автоматизировала отчеты с помощью Power Query, VBA. - Делала сложные дашборды; - Разрабатывала и внедряла модели машинного обучения для задач классификации и регрессии, используя алгоритмы, такие как деревья решений, градиентный бустинг и линейная регрессия. - Оптимизироваал модели с использованием методов, таких как кросс-валидация и подбор гиперпараметров. - Применяла наивный байес для классификации текстовых данных, таких как анализ тональности отзывов. -Оценивала качество моделей с использованием классических метрик: accuracy, precision, recall, F1-score. - Интерпретировала результаты метрик для принятия решений по улучшению моделей. - Применяла базовые алгоритмы кластеризации для анализа данных и сегментации пользователей. - Оценивала качество кластеризации с использованием метрик; - Строила векторные представления слов (word embeddings) с использованием методов, таких как Word2Vec, GloVe и FastText. - Использовала embedding модели для задач NLP, включая классификацию текста и поиск семантического сходства. - Работала с базовыми архитектурами нейронных сетей для обработки текста: RNN, LSTM, BERT. - Применяла RNN и LSTM для задач, таких как генерация текста и анализ временных рядов. работы с крупными языковыми моделями (LLM), включая их файнтюнинг под конкретные задачи. - Адаптировала LLM для задач генерации текста, ответов на вопросы. - Программировала на Python; - Работала с Apache Superset и SQL, адаптация текущей отчетности к новым платформам. - Контроль сроков выполнения валидационных рекомендаций. Также взаимодействовала с аудиторами, помогая выполнять их требования и улучшать внутренние процессы; - Готовила аналитические материалы для обсуждения внедрения внутренних рейтингов, автоматизировала обработку и сбор данных с помощью Excel и Python.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Power BI, VBA, Power Query, Excel, Apache Superset
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Август 2022 - Декабрь 2024  (2 года 5 месяцев)
Elbrus
Роль
Data Scientist
Обязанности
- подбор рекомендаций вакансий по резюме; - парсинг вакансий и автоматизация парсинга (REST API, Airflow, requests, BeautifulSoup, PostgreSQL) - создала словарь навыков, выделила навыки из вакансий для последующей кластеризации - осуществила семантический поиск на основе эмбеддингов на основе HugginFace LaBSE, faiss - написала чат-бот на aiogram, развернула в Docker и на сервере Selectel - интегрировала генеративную модель Mistral (Hugging Face) для анализа вакансий и резюме, а также RAG - использовала эмбеддинги (RuBERT, LaBSE) и faiss для поиска навыков, сравнения вакансий и выдачи рекомендаций. - Стек: Python, PostgreSQL, Airflow, faiss, RuBERT, LaBSE, Mistral, aiogram, Docker, Selectel. Оценка стоимости недвижимости -оценивала стоимость недвижимости с помощью catboost, pandas Классификация отзывов на рестораны - обучила модель классификации отзыва пользователя основываясь на тексте отзыва, использовались три модели: логистическая регрессия (TF-IDF), LSTM с Attention и BERT (RuBERT-tiny2). Реализовала предобработку текста, визуализировала результаты Стек: pandas, numpy, sklearn, PyTorch, transformers, matplotlib, re, pymorphy3, TF-IDF, кастомный препроцессинг (лемматизация), токенизация (RuBERT-tiny2), LSTM с Attention Сегментация аэроснимков - реализовала семантическую сегментациию аэроснимков с использованием модели U-Net на основе ResNet-18 - Стек: Python, PyTorch, torchvision, segmentation_models_pytorch, Albumentations, Matplotlib, OpenCV, U-Net (ResNet-18)
Стек специалиста на проекте
OpenCV, transformers, Bert, lstm, tfidf, kuber, Numpy, Pandas, UNET, Requests, PyTorch, Sklearn, PyMorphy, HuggingFace, Torchvision, CatBoost, aiogram, Selectel, Docker, Python, Matplotlib, Apache AirFlow, REST API, PostgreSQL, albumentations, FAISS, beautifulsoup
Отрасль проекта
Information Security
Период работы
Июнь 2024 - Октябрь 2024  (5 месяцев)
РОСБАНК
Роль
Analyst
Обязанности
- Делала управленческую отчетность для руководства: анализировала данные о рисках, распределении капитала и концентрации рисков; - Рассчитывала концентрацию корпоративного портфеля в различных разрезах, а также некоторые из показателей концентрации; - Автоматизировала процессы отчетности с помощью макросов на VBA, R Shiny и разрабатывала интерактивные дашборды, чтобы упростить работу с данными и улучшить визуализацию; - Участвовала в обновлении методологии стресс-тестирования и распределения капитала; - Взаимодействовала с аудиторской проверкой; - Создала Дашборд для более удобного отслеживания и контроля сроков выполнения аудиторских и валидационных рекомендаций в департаменте.
Стек специалиста на проекте
VBA, Testing
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Сентябрь 2019 - Июль 2022  (2 года 11 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно, Офис
Командировки
Готов
Релокация
Внутри страны, За границу
Готов работать на зарубежных проектах
Да
Образование
Высшее
Учебное заведение
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва
Специальность
Прикладная математика и информатика, Прикладная математика
Завершение учебы
2014 г.
Высшее
Учебное заведение
Российская экономическая школа, Москва
Специальность
Экономика
Завершение учебы
2014 г.

Похожие специалисты

EdTech • FinTech & Banking • Travel, Hospitality & Restaurant business
КС
Кирилл С.
Минск
Data Scientist
Senior
3 896,62 Р/час
generator
OpenCV
AI
Data Visualization
langchain
deployment
credit
Grafana
language
modelio
+128

▪ Data Scientist с опытом работы 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, 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. ▪ 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.

Подробнее
FinTech & Banking • IoT • Manufacturing
АЛ
Артем Л.
Минск
Data Scientist
Senior
6 493,5 Р/час
A/B testing
Agile
Anaconda
API
Bash
Bitbucket
CatBoost
CI/CD
Circle CI
Docker
+74

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.

Подробнее
AI & Robotics • Manufacturing
ДК
Даниил К.
Минск
Data Scientist
Middle+
4 415,58 Р/час
Apache Spark
API
AWS
Azure
Bash scripting
BLoC
CloudWatch
Data Factory
DevOps
Docker
+65

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • LifeStyle • Urban technology
КК
Кирилл К.
Екатеринбург
Data Scientist
Middle+
5 844,15 Р/час
Docker
Flow.js
Linux
Machine learning
MLops
Numpy
NVidia
OpenCV
Pandas
Python
+38

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Docker, Flow.js, Linux, ML, MLOps, Numpy, NVidia, OpenCV, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-learn, Spark, SQL, Tensor, Tensorflow и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы на проектах в различных отраслях, таких как лайфстайл, электронная коммерция и ритейл, финтех и банкинг, а также городские технологии. Он принимал участие в разработке проектов для прогнозирования продаж товаров на маркетплейсах, создания приложения ассортимента компании, распознавания документов и других задач. На последнем месте работы Кирилл курировал реализацию крупных инвестиционных проектов по автоматизации энергетических объектов.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты