Владимир Б. ML разработчик, Middle+

ID 22617
ВБ
Владимир Б.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 116,88 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
ML разработчик
Грейд
Middle+
Навыки
Python3
Numpy
Pandas
scklearn
CatBoost
lgbm
Keras
PyTorch
llm
Bert
FastText
resnet
Celery
RabbitMQ
Seaborn
Hadoop
GreenPlum
MVP
recall
A/B testing
ClickHouse
hadoop yarn
Flask
tfidf
logistic regression
Отрасли
E-commerce & Retail
FinTech & Banking
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Владимир — опытный ML-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с Python и библиотеками для анализа данных, такими как NumPy, Pandas, scikit-learn, CatBoost, LightGBM, Keras, PyTorch, LLM, BERT, FastText, ResNet. Также владеет инструментами для работы с большими данными: Hadoop, ClickHouse, Greenplum. Владимир имеет опыт руководства направлением по исследованию данных. На этой позиции он разработал и внедрил модель прогнозирования нагрузки на колл-центр, а также модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг и прогнозирования недобросовестных мошеннических действий. Кроме того, Владимир занимался подбором пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Также Владимир работал старшим специалистом по исследованию данных в группе машинного обучения. В этой роли он разрабатывал и внедрял модели анализа оттока клиентов, кластеризации и классификации пользователей, а также модель честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. До этого Владимир занимал позицию исследователя данных в SberData. Там он оптимизировал временные ряды для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn, разрабатывал бэкэнд для пилотов моделей кластеризации, алгоритм для входящих обращений чат-ботов, а также протокол сериализации объектов.
Проекты   (7 лет 8 месяцев)
Группа машинного обучения
Роль
Руководитель направления по исследованию данных
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Реализована и внедрена модель прогнозирования нагрузки на колл-центр с целью выявления аномальных нагрузок и каскадных сбоев. Улучшили целевую метрику MAPE в 2 раза. Разработан MVP модели прогнозирования релевантных рекомендаций товаров и услуг на главной странице. Улучшили целевую метрик МАР@10 в 4 раза. Разработана и внедрена модель прогнозирования недобросовестных мошеннических действий по логам. Улучшили целевую метрику ROC_AUC в 3 раза и Recall в 2 раза. Подбор пороговых значений предсказания моделей на основе A/B тестирования. Проектирование и интерпретация выводов.
Стек специалиста на проекте
MVP, A/B testing, recall
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2023 - По настоящее время  (2 года 4 месяца)
Группа машинного обучения
Роль
Старший специалист по исследованию данных, Группа машинного обучения
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Разработаны и внедрены модели анализ оттока клиентов(покупателей), кластеризации и классификации пользователей, дополнительная модель с функционалом поиска vip клиентов. Для анализ, аггрегации и валидации использовали данные на таблице ClickHouse в 400 млрд объектов. Разработана модель MVP честного рейтинга поставщика на основе ансамбля моделей. Постановка задач в команде с ML-инженером для A/B-тестирования влияния новых данных.
Стек специалиста на проекте
MVP, ClickHouse, A/B testing
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2022 - Апрель 2023  (1 год 1 месяц)
SBERDATA БЛОК Т
Роль
Исследователь данных, SBERDATA, Блок T
Обязанности
ОБЯЗАННОСТИ: Разработаны и внедрены алгоритмы машинного обучения по оптимизации временных рядов для оптимизации памяти и утилизации процессоров кластеров хранилища Hadoop Yarn. Оптимизированы тысячи ТБ данных. Разработан бэкэнда для пилотов моделей кластеризации и выделения сущностей (Python3, серверная часть Flask). Разработан и внедрен алгоритм для входящих обращений чат-ботов(Fasttext, TF-IDF, Logistic Regression). Создан и имплементирован протокол сериализации объектов (RabbitMQ+Celery). Разработан прототип алгоритма матчинга фото физлиц(CNN, Resnet-50, Celeba, Face detection).
Стек специалиста на проекте
RabbitMQ, Celery, Flask, FastText, Python3, tfidf, hadoop yarn, logistic regression
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2017 - Апрель 2022  (4 года 5 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
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Специальность
Анализ данных, глубокое обучение и приложения
Завершение учебы
2019 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 • E-commerce & Retail
ИА
Ильдар А.
Казань
ML разработчик
Middle
3 896,1 Р/час
C++
CatBoost
cpp
Lightgbm
llama
Matplotlib
NLP
Numpy
OpenAI API
OpenCV
+30

Опыт разработки и проектирования сложного программного обеспечения в том числе с интеграцией данных. Эксперт в области нейронных сетей. Знание основных алгоритмов и структур данных. Хорошее знание шаблонов проектирования, дизайна объектно-ориентированного программирования, юнит-тестирования Опыт применения современных инженерных практик, чистый код, рефакторинг. Опыт разработки и построения веб-сервисов Опыт работы с ML и CV – 2,5 года (полный цикл сбор и подготовка данных, feature selection & engineering, тренировка/валидация/тестирование ML моделей, выбор лучшей модели, демонстрация результатов) Опыт работы с данными - 2 года Опыт разработки на Python - 2,5 года Опыт разработки и построения веб-сервисов

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты