Марат А. Data Scientist, Senior

Денис — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 6 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как Data Analysis, Machine Learning, ETL, а также имеет опыт работы с различными инструментами и технологиями, такими как Python, PostgreSQL, Power BI, Docker, Git и другие. Денис работал на различных проектах в отраслях Manufacturing, LifeStyle и Insurance, где он занимал должности руководителя направления Качества данных, аналитика-методолога ДВХ, CA, старшего Data аналитика и Data Scientist. На своих проектах он занимался обеспечением контроля за уровнем качества данных, анализом качества данных, разработкой витрин данных, поддержкой внедрения PIM/MDM системы, сборкой информации и постановкой задач на загрузку данных из различных источников, проектированием объектной модели корпоративного хранилища данных, построением витрин данных для BI-отчетности, исследованием и загрузкой сырых данных, разработкой отчетов и дэшбордов MS Power BI и другими задачами. Опыт самостоятельной и в составе команды аналитической работы в рамках различных проектов. Опыт участия в соревнованиях по ML - Kaggle. Computer skills: Python – в объеме использования стека для работы с данными и АПИ SQL – сложные отчеты, аналитические, оконные функции и пр. MS Office – профессиональный уровень (VBA, Pivot, создание БД в MS ACCESS и др.) RapidMiner Studio – опыт создания и практического использования предиктивных и оптимизационных моделей в рамках проектов;

▪ 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.

Стараюсь комбинировать свои 2 главных интереса - науку о данных и лингвистику. Работа над несколькими интересными проектами позволила мне освоить ценные профессиональные навыки, такие как анализ данных, визуализация данных, знания в области машинного и глубокого обучения, а также обработки естественного языка. Этот опыт также дал мне отличную возможность развить навыки работы в команде, коммуникации и адаптации к новым условиям. В настоящее время я продолжаю развивать карьеру в области Data Science, с отдельным вниманием к проектам с NLP. Ссылка на портфолио: https://diploma.itmo.ru/docs/2A2C8D95449CC31363AFA5C68A12A190

Валерий — опытный специалист по Data Science с навыками работы в области машинного обучения, аналитики и моделирования. Обладает глубоким пониманием алгоритмов и инструментов, таких как Python, SQL, Apache AirFlow, XGBoost, LightGBM и другие. Валерий успешно работал на проектах в различных отраслях, включая логистику, финансы, электронную коммерцию, телекоммуникации и медиа. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, связанных с анализом данных, машинным обучением, разработкой и внедрением моделей, а также общением с бизнесом и менторством младших специалистов. Опыт Валерия включает работу в качестве ведущего специалиста по машинному обучению и аналитике в компании KazanExpress, где он внедрил инструменты А/В анализа, создал матрицу компетенций для performance review сотрудников и разработал систему рекомендаций товаров. Также он работал старшим специалистом по машинному обучению в Альфа-Банке, где внедрил рекомендательную систему партнёров клиентам банка и систему повышенного кэшбэка. В X5 Group Валерий занимался предсказанием суммарных трат клиентов и внедрял рекомендательную систему категорий товаров в продуктовом ритейле. Кроме того, он реализовал рекомендательную систему в мобильном приложении Мегафона и строил прогнозные модели для Upgrade и Upsell. Также Валерий имеет опыт преподавания на платформе GeekBrains, где проводил лекции и семинары по Python и анализу данных. Дополнительное образование - BigData Team, bigdatateam.org. Практический курс по большим данным, 2020 - Построение выводов по данным, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - Прикладные задачи анализа данных Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2020 - How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Coursera (ВШЭ), Advanced Machine Learning Specialization, 2019 - Обучение на размеченных данных, Coursera (Яндекс и МФТИ), специализация «Машинное обучение и анализ данных», 2019 - Математика

• Внедрение программных продуктов 1С • Проведение предпроектного обследования • Написание проектной документации (Функциональный дизайн, Реестр ФТ и БТ, ППО и т.д.) • Формирование схем БП "as is" и "to be" • Моделирование процессов в подсистемах УУ и Оперконтуре • Написание ТЗ на разработку • Приемка и тестирование доработок по ТЗ, постановка задач разработчикам • Сдача результатов типового моделирования и доработок Заказчику • Написание пользовательских инструкций • Проведение обучения • Ведение тестовой и промышленной эксплуатации Профессиональные навыки: • 1С: ERP • 1С: Управление холдингом • 1С: Управление торговлей • 1С: Управление нашей фирмой

Опытный разработчик с более чем 5 годами коммерческой практики. Руководил командой, вел проект от идеи до релиза. Работал на международных продуктах и в крупных компаниях. Фокус на ценность для бизнеса и пользователей. Проектирую устойчивую архитектуру, упрощаю поддержку, ускоряю разработку и онбординг. Улучшаю не только код, но и командные процессы. Вдохновляюсь AI — активно тестирую и внедряю инструменты в реальную разработку.