Андрей К. ML разработчик, Lead

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.

Machine Learning Engineer с более чем 5-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области построения и оптимизации ML-моделей, обработки изображений и NLP. Обладаю глубокими знаниями в Python, TensorFlow, PyTorch, MLFlow, ONNX. Имею опыт работы с LLM, RAG, RuBERT, Whisper, Vosk, а также в развертывании ML-сервисов в Kubernetes. Активно использую инструменты Docker, Git, AWS, Azure, GCP.

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.

Специализация: Backend Java Enterprise приложений. Опыт в программировании на Java более 3-х лет (с конца 2021 года). До программирования — работа в области инженерно-строительного проектирования, прочностных расчетов и строительного контроля. Перечень технологий: — Java, Kotlin, HotSpot, GraalVM, JUnit, AssertJ, Mockito, Java Visual VM, IntelliJ IDEA Profiler, Apache jMeter — Java EE / Jakarta EE, Spring Framework, Spring Security, Spring Data, Spring Boot, Spring Cloud, Spring Authorization Server, Oauth2, КриптоПро JCP, XML-DSig — SQL, JDBC, JPA, JPQL / HQL, Hibernate, Liquibase, PostgreSQL, HSQLDB, H2, NoSQL: Couchbase, Redis — RESTful API, OpenAPI/Swagger, SOAP, Apache Kafka, IBM MQ — Linux, Bash, Python, QEMU / KVM / libvirt, Docker, Git, Gradle, Maven, TCP/IP, HTTP, SSL / TSL / PKI — HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, Angular, Bootstrap, Thymeleaf Принимал участие в разработке и поддержке бэкенд части существующего микросервисного веб-приложения, работал над бизнес-логикой серверной части приложения, взаимодействовал со сторонними системами, занимался интернационализацией приложения и электронной подписью XML-документов. В рамках другого проекта в роли Java-разработчика участвовал в создании образовательного микросервисного стартапа для отработки проведения и прохождения собеседований IT-специалистами. Занимался разработкой серверной части, адаптацией кодовой базы другого веб-приложения. Также выполнял функции внештатного системного администратора при создании информационной системы компании для обеспечения совместной работы удалённых сотрудников. Система включала корпоративную почту, инфраструктуру виртуальных машин на базе Linux QEMU/KVM, контроллер домена на базе VM с Windows Server и другие компоненты.

Вячеслав обладает опытом работы свыше 3-х лет, успешно реализовал четыре крупных ИТ-проекта различной сложности и направленности. За время профессиональной деятельности успел проявить себя ответственным специалистом, способным эффективно решать комплексные задачи в сфере системного анализа. Ключевые особенности профессионального опыта: - Глубокое знание методологий проектирования и анализа бизнес-процессов, способность создавать точные требования и спецификации. - Навык выявления потребностей бизнеса, грамотная формализация требований пользователей и разработчиков. - Отличные коммуникативные способности — легко взаимодействует с заказчиками, руководителями проектов и техническими специалистами. - Высокий уровень самоорганизации и ответственности, умение своевременно исполнять задачи даже в условиях ограниченных сроков. - Постоянное стремление повышать квалификацию через изучение новых технологий и подходов в своей профессии. Готов активно развиваться и принимать участие в интересных и сложных проектах, направленных на повышение эффективности IT-решений организаций.

- Владение на высоком уровне PS, Illustrator (дополнительное ПО: final cut pro x, Premiere pro, Adobe AE); - Отдельно о Figma: компоненты, варианты, прототипы, auto layout, анимация, токены и т.д.; - Проведение UX исследований и интервью; - Разработка сложных интерфейсов. - Работа с Яндекс Метрикой и Google Аналитикой, настройка счетчиков, анализ трафика, создание составных и простых целей, работа с UTM (карты кликов и записи сеансов помогают понять, что не так с интерфейсом); - Создание бренда от идеи до полной визуализации. - Знание HTML5, CSS, SCSS/SASS на высоком уровне; - Умение работать с git; - Базовый уровень js; - Опыт в работе с типографиями, полная разработка и подготовка макетов к печати от визиток до стендов больших размеров. Портфолио: https://www.behance.net/aranovskii Приложения: https://apps.apple.com/ru/app/koddy-chat-and-learn-english/id1569961015 https://apps.apple.com/ru/app/%D0%BE%D0%BA%D1%80%D0%BE%D0%BD/id1592129669 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.isgneuro.behealthy

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.