АШ
Александр Ш.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
5 974,02 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 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
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
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.
Проекты
(3 года 8 месяцев)
Компьютерная академия “Топ”
Роль
Разработчик методических материалов
Обязанности
Разработка методических материалов по курсу "Базы данных и SQL для аналитиков данных".
Создание курса "Продвинутые модели машинного обучения" (нейронные сети, CV, NLP).
Достижения
Подготовлены качественные образовательные материалы для студентов.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Tensorflow, Pandas, PyTorch, Sklearn, Keras, SQLite, NLP, cv
Отрасль проекта
EdTech
Период работы
Ноябрь 2024 - По настоящее время
(9 месяцев)
Риск-модель предсказания цен на недвижимость, система видеоконтроля стройготовности объектов
Роль
Data Scientist
Обязанности
Разработка модели прогнозирования цен на квадратный метр жилья.
Создание модели для прогнозирования новых клиентов банка.
Разработка Marketing Mix Modeling для распределения рекламных бюджетов.
Разработка моделей распознавания (Object Detection, Segmentation, YOLO, U-Net).
Достижения
Модели успешно запущены в продакшен и используются бизнесом.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Linux, Tensorflow, Pandas, PyTorch, Sklearn, Keras, SQLite, MLflow, cv
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2023 - По настоящее время
(1 год 8 месяцев)
Urana AI (система генерации видеоряда по музыке)
Роль
Python / ML Engineer
Обязанности
Разработка пайплайна генерации видео из музыкального фрагмента.
Создание алгоритмов выявления звуковых эффектов.
Доработка GAN-моделей для проекта.
Обработка изображений с учетом аудиоэффектов (стилизация, визуальные эффекты).
Достижения
Разработан полноценный MVP-продукт.
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Linux, Pandas, PyTorch, HuggingFace, transformers, essentia, Librosa
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Сентябрь 2023 - Июль 2024
(11 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
Российский Государственный Университет Нефти и Газа им. И.М. Губкина
Специальность
Автоматики и вычислительной техники
Завершение учебы
2018 г.