Александр П. Python разработчик, Senior

ID 26387
АП
Александр П.
Мужчина, 26 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
4 025,97 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 сентября 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
Python разработчик
Грейд
Senior
Навыки
Apache Spark
CatBoost
CI/CD
ClickHouse
Docker
Git
GitHub
Jira
Kafka
langchain
Lerna
lightning
Oracle
Plotly
PostgreSQL
Python
PyTorch
SQL
SQLAlchemy
transformers
sсikit
MS SQL
Отрасли
BioTech, Pharma, Health care & Sports
E-commerce & Retail
Hardware
Главное о специалисте
Опыт разработки более 3 лет Участие в проектировании архитектуры пайплайна Код-ревью Уверенное знание фреймворка pytorch-lightning Опыт использования GIT и Docker Понимание и настройка процессов CI/CD Опыт работы с API Аналитические и организационные навыки
Проекты   (3 года 5 месяцев)
Ашан Тех
Роль
Data-Scientist
Обязанности
Проект Динамическое ценообразование, предсказание оттока, спроса и подходящих акций, рекомендации персональных рассылок Разработка сервиса для динамического ценообразования с помощью контекстуальных бандитов. Разработка модели предсказания оттока и спроса на еженедельной основе (ARIMA, Transformer, gradient boosting). Предсказание подходящих промо акций для клиентов. Разработка модели персональных рассылок для лояльных клиентов. Ранжирование необходимых товаров для пользователей. Оценка моделей и построение пайплайнов. Построение функций для интерпретируемости результатов и визуализаций понятных для бизнеса. Реализация простых ETL-процессов. Взаимодействие с бизнесом и погружение в бизнес-процессы
Достижения
Цены адаптируются к контексту, увеличивая конверсии и выручку. Предсказание оттока помогает запускать удерживающие акции и рекомендации. Ранжирование подходящих товаров работает для пользователей.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, Python, REST API, Kubernetes, ClickHouse, Pandas, Numpy, FastAPI, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost, PyTorch, Flask, Docker Compose, CatBoost, LightFM, Plotly, Lightgbm, PySpark, Polars, shap, lightning, VK Cloud, implicit
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Август 2024 - По настоящее время  (1 год 2 месяца)
САО ВСК
Роль
Data Scientist
Обязанности
Разработка универсального прейскуранта для медицинских услуг, кластеризация пользователей и прогнозирование посещения людей в клиники. Сбор и разметка данных Выбор подходящей архитектуры моделей Обучение выбранных моделей
Достижения
Создана система для определения мед. услуг с точностью 99.8% с помощью NLP и LLM (RNN, LSTM, Transformer) Создана система для кластеризации медицинских запросов Создана система вероятности посещения людьми конкретных заведений
Стек специалиста на проекте
transformers, SpaCy, Обучение, Tensorflow, Numpy, Git, Pandas, SciPy, GitHub, shap, FastAPI, Scikit-learn, Seaborn, NLTK, PyTorch, Sklearn, XGBoost, Keras, CatBoost, lightning, Docker Compose, Lightgbm, Plotly, Docker, Python, Matplotlib, Flask, LightFM, REST API, данных, Kubernetes, PostgreSQL
Отрасль проекта
BioTech, Pharma, Health care & Sports
Период работы
Март 2023 - Август 2024  (1 год 6 месяцев)
ПАО Полюс
Роль
Data Scientist
Обязанности
Разработка моделей прогнозирования кол-ва добытого золота, прогнозирования отказа промышленного оборудования и кластеризации пород в почве. Расчет объема камней в конвейере используя CV Сбор и разметка данных Выбор подходящей архитектуры моделей Обучение моделей для промышленных задач
Достижения
Создана система предсказания отказа оборудования Создана система определения лучших мест для бура для получения нужных ископаемых Создана система предсказания кол-ва золота в камнях и оптимизация скорости работы конвейеров для предотвращения остановки
Стек специалиста на проекте
GitLab, Dart, Pandas, SciPy, Scikit-learn, PyTorch, Sklearn, CatBoost, OpenCV, Plotly, Lightgbm, shap, tsfresh
Отрасль проекта
Hardware
Период работы
Март 2022 - Декабрь 2022  (10 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
НИТУ МИСиС
Специальность
Электроника и наноэлектроника
Завершение учебы
2021 г.
Высшее
Учебное заведение
НИТУ МИСиС
Специальность
Машинное обучение и искусственный интеллект
Завершение учебы
2024 г.

Похожие специалисты

Недавно просмотренные специалисты