Сергей Д. Data Scientist, Middle+

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab

● Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, SciPy, Matplotlib) ● Базы данных: PostgreSQL, ClickHouse, Greenplum, Hadoop ● Инструменты разработки: Apache Airflow, Apache Hive, Docker ● Big Data: PySpark, PyTorch ● Управление версиями: Git, BitBucket ● Управление проектами и документацией: Jira, Confluence ● Django, QlikSense

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.

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.

Опытный специалист, имеющий большой багаж знаний в области ручного тестирования. Коммуникабельный, организованный и дисциплинированный. Ценит качество и всегда отдается работе в полной мере. Знает актуальные инструменты и подходы к тестированию, применяет популярные техники тест-дизайна для достижения полного покрытия тестами. В работе любит изучать новое, разбираться в архитектуре ИС, локализовать баги и составлять ёмкие баг-репорты. Также специализируется на тестировании API и работой с данными посредством SQL запросов. На банковском проекте активно работал с интеграциями микросервисов, брокеров, тестировал бэкенд и исследовал логи сервера. Андрей ищет сплоченную команду разработки, работающую по гибким методологиям, для совместного создания качественных и современных продуктов.

читал курс по основам PHP проводил cross codereview в команде; оценивал поставленные задачи в storypoint; работал с чистым SQL; понимание основных принципов SOLID, KISS, DRY опыт работы с UNIX-системами на уровне простых операций; развитые коммуникативные навыки; умение разбираться в чужом коде; опыт работы с методологиями Agile-разработки знание основных паттернов проектирования, умею их применять понимание принципа работы очередей понимание многопоточности

Специализируется на Java разработке [Spring Framework]. Исполнителен, коммуникабелен, высокий уровень ответственности. Опыт наставничества и team lead. Опыт работы в ИТ более 11 лет.

Кандидат обладает 2+ годами практического опыта в DevOps, включая работу в крупных компаниях (Сбер, gifs.ru). Специализируется на автоматизации процессов, управлении облачной инфраструктурой и мониторинге, демонстрируя владение ключевыми инструментами отрасли (Kubernetes, Docker, CI/CD, Ansible, Prometheus/Grafana и др.).