Кирилл С. Data Scientist, Senior

Дата-сайентист и аналитик данных с опытом более 3 лет в аналитике цепочек поставок, прикладном машинном обучении и бизнес-аналитике в Африке, России и Европе. Магистр по направлению «Бизнес-аналитика и большие данные» (ВШМ СПбГУ, диплом с отличием). Уверенно работаю с Python (Pandas, Scikit-learn, PyTorch), SQL, Power BI и Tableau — от построения ETL-процессов и дашбордов до разработки и валидации ML-моделей. В магистерской диссертации разработал мультиагентную систему (OrchestrAI), сочетающую глубокое обучение временных рядов с LLM-агентами для предиктивного обслуживания промышленной инфраструктуры; работа получила оценку «отлично». Также разработал и опубликовал систему обнаружения мошеннических транзакций (ROC AUC 0.9836), RAG-чат-бота на LangChain и FAISS, и pipeline компьютерного зрения для выявления производственных дефектов. Имею практический опыт работы аналитиком в аэропорту, IT-компании и в цепочках поставок (включая Huawei Technologies), что даёт мне понимание бизнес-контекста, а не только технических инструментов. Свободно перехожу между хардовыми задачами (код, модели, данные) и коммуникацией с бизнес-стейкхолдерами. Открыт к удалённой работе и международным проектам. Родной язык — французский, свободно владею английским, русский — на разговорном уровне.

ML Engineer/Data Scientist с более чем 5-летним опытом разработки и внедрения ML-решений в продакшн. Обладает экспертизой в построении моделей прогнозирования временных рядов, включая SOTA-архитектуры, а также в разработке end-to-end ML-пайплайнов - от сбора и обработки данных до деплоя и мониторинга. Имеет сильные навыки в классическом ML и deep learning, активно использует Python-экосистему, современные фреймворки и библиотеки для обучения, валидации и интерпретации моделей. Опыт backend-разработки на Python: проектирование и разработка API (FastAPI), интеграция сервисов, работа с асинхронностью (async/await), ORM (SQLAlchemy), миграции (Alembic), валидация данных (Pydantic). Уверенно работает с большими объемами данных, применяя SQL, распределенные вычисления и продвинутый feature engineering для повышения качества моделей. Хорошее понимание алгоритмов и структур данных, оценки сложности алгоритмов и операций стандартных контейнеров Python. Знание методов математической статистики: A/B-тестирование, bootstrap, проверка гипотез, доверительные интервалы, методы снижения дисперсии. Имеет практический опыт в NLP и CV-задачах, включая семантический поиск, RAG-подходы и детекцию изображений с использованием нейросетей. Опыт разработки LLM-based решений (RAG, semantic search), включая проектирование пайплайнов инференса, оптимизацию latency и интеграцию с backend-сервисами. Практический опыт работы с векторными базами данных (Qdrant, FAISS), retrieval pipelines и embedding-моделями. Разбирается в MLOps-практиках: контейнеризация, оркестрация, CI/CD, трекинг экспериментов и управление жизненным циклом моделей в облачной инфраструктуре. Ориентирован на создание масштабируемых и бизнес-значимых решений, подкрепленных метриками и качественной аналитикой. Отличается развитыми софт-скиллами: умеет эффективно коммуницировать с командой и стейкхолдерами, брать ответственность за результат.

Рахман - Flutter-разработчик с подтвержденным 5-летним опытом полного цикла разработки Senior Flutter-разработчик с 5-летним опытом полного цикла разработки кроссплатформенных приложений под ключ. Обладает экспертизой в реализации сложных пользовательских интерфейсов с использованием низкоуровневых инструментов Flutter: CustomPainter, Canvas, Matrix4 и сложной анимации. Имеет практический опыт оптимизации производительности рендеринга в ресурсоёмких интерфейсах, тестирования и отладки приложений для Android-планшетов. Владеет интеграцией мультимедиа-контента через youtube_player_flutter, video_player, chewie и нативными технологиями (camera, image_gallery_saver, flutter_gpu_video_filters). Опыт работы включает интеграцию веб-контента (WebView, Flutter Cookie Manager), работу с регулярными выражениями (regexp), решение проблем с разрешениями на обеих платформах (permission_handler), полную ответственность за мобильное направление, full-stack задачи (Python) и менторство.