Артём К. Data Scientist, Senior

▪ Data Scientist 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 (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), 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. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ 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. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

Дмитрий — Data Scientist из Санкт-Петербурга. Специализируется на AI & Robotics. Имеет опыт работы в качестве NLP/ML-специалиста над проектом по разработке NLP-сервиса, где занимался созданием модулей предобработки текста и решением задач по определению именованных сущностей и их классификации. Собранный сервис был отправлен в продакшн. Также работал NLP-инженером над другим проектом, связанным с разработкой чат-бота с функциями ИИ. Занимался написанием REST API для доступа к LLM на сервере и дальнейшей реализацией ИИ-агентов. Чат-бот успешно внедрён со стороны заказчика.

5 лет в создании AI, высшее техническое образование. Опыт в нишах AdTech, FinTech, Телеком, Искусства. Проекты управления рекламными кампаниями, прогнозирования оттока клиентов, в Big Data, в банковских рисках.

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.

Технические навыки и технологии: Вёрстка: HTML5, CSS3, SASS, SCSS; Практики вёрстки: БЭМ, адаптивная и кроссбраузерная вёрстка, Pixel Perfect; Core: JS, TS, React, React router; State managers: Redux, MobX; Архитектурные решения: Atomic Design, Feature-Sliced Design; Стилизация компонентов: Styled Components, Style modules; UI компоненты: Material UI, Consta, Radix UI; Анимации: React Transition Group; HTTP: Axios, REST; Формы: react-hook-form, yup; Даты: date-fns; Инструменты: Git, Webpack, Vite, Bootstrap, Figma, ESLint, StyleLint, Prettier, Figma, StoryBook; Прочее: Draft.js, Node.js, MySQL. Кандидат о себе: Основные положительные качества: аккуратность и внимание к деталям в работе. Стараюсь обеспечивать высокое качество кода. Благодаря тщательному подходу, у меня с легкостью получается реализовывать pixel perfect верстку. Постоянно расширяю свои знания и навыки. Более того, также уделяю время повторению и закреплению уже освоенных концепций и технологий. Всегда готов внести свой вклад в работе над проектом и предлагать собственные идеи по улучшению.

Ключевые навыки Python 3.11+, FastAPI (async), Django, Django REST Framework SQL, PostgreSQL, SQLAlchemy (ORM + raw SQL), Alembic, транзакции Redis, RabbitMQ, Kafka, Celery, Airflow Docker, Docker-Compose, Kubernetes Микросервисная архитектура, Clean/Hex Architecture, DI-контейнеры (Depends) Асинхронное программирование (asyncio, create_task, gather) Тестирование: pytest, юнит- и интеграционные тесты, покрытие кода 85%+ CI/CD: GitHub Actions, автоматизация сборки и деплоя Мониторинг: Grafana, Prometheus, Loki SOLID, DRY, KISS, паттерны (Repository, Use Case, Adapters) Linux (Ubuntu), Nginx, SSH, S3 (базовый опыт) Swagger/OpenAPI, REST API, парсинг данных SQL Python Linux Docker HTML Git ООП Django Framework Django CSS Pytest Bootstrap HTTP Server Celery Grafana pandas MongoDB aiog Английский — B1

Основное направление, в котором хотелось бы работать - .Net Backend. Можно рассмотреть потенциально фулстек (готов освоить при необходимости Angular/React/Vue). Могу без проблем переучиться на Go (в сторону Backend) или Kotlin (предпочтительно Android, но возможно и Backend). Работать по времени МСК - не проблема. В рабочей технике не нуждаюсь (недавно обновлял железо). Релокацию не рассматриваю. Ежедневные созвоны - не проблема.

Навыки: Написание кода с использованием языка PHP 7.0+ версии; Использование преимуществ популярных фреймворков в работе на языке PHP; Работа с Docker контейнерами; Написание api и документации к нему через Openapi; Работа с базой данных через sql или ORM фреймворков; Оптимизация кода для повышения производительности; Понимание и соблюдение популярных паттернов в программировании; Работа в linux; Работа через Git; Написание кода через парадигму ООП; Работа в команде;