Богдан Т. Data Scientist, Senior

ID 26453
БТ
Богдан Т.
Мужчина, 29 лет
Россия, Тольятти, UTC+4
Ставка
4 046,1 Р/час
вкл. НДС 5% (150 Р)
Специалист доступен с 4 июля 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
Data Scientist
Грейд
Senior
Навыки
Apache AirFlow
Apache Kafka
Atlassian
BigQuery
ClickHouse
Computer Vision
Docker
DVC
FastAPI
Flow.js
GCP
Git
Gitlab CI
Google Cloud Platform
Jira
language
leasing
Machine learning
mentoring
Notion
Numpy
OpenCV
Pandas
Processing
Python
PyTorch
SQL
Kubernetes
mediapipe
Sklearn
Yandex Cloud
catboostclassifier
catboostregressor
Отрасли
E-commerce & Retail
EdTech
Urban technology
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Богдан — ML-разработчик уровня Senior из Тольятти, Россия. Специализируется на машинном обучении и обработке данных. Имеет высшее образование по специальности «Информационные системы и технологии» в Skolkovo Institute of Science and Technology. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Apache AirFlow, Apache Kafka, BigQuery, ClickHouse, Docker, Kubernetes, PyTorch, SQL и другие. Принимал участие в проектах в отраслях E-commerce & Retail и Urban technology. Среди проектов: - Разработка и дообучение Transformer‑энкодера для текстовых описаний товаров в проекте Magnit Tech. - Поиск визуального сходства в проекте Optimax Dev. - Прогнозирование спроса и рекомендации товаров в e-commerce компании по производству и ритейлу очков. - Повышение разрешения томограмм в исследовательском проекте в области разведки нефтяных месторождений. - Исследования в области спектроскопии белков-маркеров заболеваний. Общая продолжительность работы на проектах составляет 8 лет.
Проекты   (8 лет 10 месяцев)
Magnit Tech: Матчинг товаров конкурентов
Роль
ML разработчик, Data Scientist
Обязанности
Разработка и дообучение Transformer‑энкодера (contrastive learning) для текстовых описаний товаров. Создание пайплайна расчёта эмбеддингов и NN‑поиска. Проектирование Airflow DAG, выгрузка результатов в S3 / Greenplum. Поддержка ETL из ClickHouse и интеграция данных в pricing‑dashboard. Настройка мониторинга качества (Hit‑Rate, MRR) и алертов. Разработка и внедрение ML-моделей (регрессия, классификация, кластеризация) с использованием sklearn, CatBoost Понижение размерности данных и визуализация результатов с помощью Plotly (2D/3D графики) Реализация рекомендательных систем (RecSys) на основе SVD и Deep Learning Создание и вывод в продакшен микросервисов на Flask и FastAPI Использование deepseek и qwen для автоматической валидации матчинга строк Работа с моделями бустинга: CatBoostRegressor, CatBoostClassifier
Достижения
Достигнуты метрики: MRR 0.71, Hit‑Rate@10 0.92 на 18 k SKU. Время ежедневного обновления маппинга сокращено до 12 мин (×4 быстрее старта). Снижена доля ручного матчинга до <30 % через confident‑threshold и semi‑auto review. Настроена CI‑автосинхронизация DAG → zero‑downtime релизы. Пайплайн масштабирован под рост до 500 k SKU без изменения SLA.
Стек специалиста на проекте
Validation, dashboards, metrics, tracking, transformers, Gitlab CI, Визуализация, Кластеризация, Классификация, ClickHouse, DVC, Data, Pandas, FastAPI, PyTorch, Sklearn, Regex, Deep Learning, CatBoost, S3, MLflow, Plotly, Docker, Python, RecSys, GreenPlum, Flask, Apache AirFlow, Machine learning, Yandex Cloud, Microservices, deepseek, svd
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2025 - По настоящее время  (7 месяцев)
Optimax Dev
Роль
Data Science
Обязанности
Поиск визуального сходства — сбор набора данных, обучение модели, извлечение вложений, реализация поиска, разработка и развертывание микросервисов, регистрация и мониторинг; Visual similarity search — поиск визуально похожих очков среди ассортимента компании, ResNet (дообученный) кодирование изображений присланных пользователем и поиск максимально похожих очков в каталоге Сокращение PII — подпроцесс для удаления защищенных данных HIPA в дополнение к основному конвейеру OCR; Оценка отзывов — регулярный конвейер CI для ранжирования обзоров продуктов; Reviews ranking — ранжирование отзывов пользователей на основе сентимента и информативности ревью Наставничество и техническое руководство в небольшой команде специалистов по данным: Quiz-based hybrid RS — рекомендации очков на основе ответов пользователя на опросник (Quiz) CatBoost Рекомендации визуально похожих очков
Достижения
Достигнут HitRate@1 в районе 60% для визуального поиска Рекомендации визуально похожих товаров увеличили конверсию на 3%
Стек специалиста на проекте
Python, Kubernetes, BigQuery, Pandas, PyTorch, Sklearn, Apache AirFlow, Yandex Cloud, DVC, GCP, Gitlab CI, OpenCV, mediapipe
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2024 - Декабрь 2024  (1 год)
E-commerce компания по производству и ритейлу очков
Роль
data scientist
Обязанности
Экспорт данных из BigQuery(SQL)4 Подготовка датасетов (feature engineering, feature selection, imputing); Обучение моделей, hyperparameter tuning (optima, grid-search); Деплой моделей в продакшн. Основные проекты: Предсказание купит ли пользователь премиальный или обычный продукт Прогнозирование спроса на очки Рекомендация очков по фото лица Facial-&-behaviour hybrid RS - рекомендации очков на основе фотографии лица пользователя Ранжирование отзывов на основе сентимента и информативности
Достижения
В задаче предсказания премиума ROC-AUC > 95% Прогнозирование спроса MAPE 27 -> 17 % В задаче рекомендаций CTR +4%, CR +2%
Стек специалиста на проекте
OpenCV, Test NG, Engineering, analysis, DVC, BigQuery, Numpy, Pandas, Systemd, PyTorch, CatBoost, MLflow, Optuna, SQL, Docker, Python, Lerna, Features, datax, visualization, Classification, gilab, Forecasting
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Январь 2022 - Декабрь 2024  (3 года)
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
Skolkovo Institute of Science and Technology Advanced Manufacturing Technologies
Специальность
Information Systems and Technologies
Завершение учебы
2015 г.

Похожие специалисты

EdTech • FinTech & Banking • Travel, Hospitality & Restaurant business
КС
Кирилл С.
Минск
Data Scientist
Senior
3 896,62 Р/час
generator
OpenCV
AI
Data Visualization
langchain
deployment
credit
Grafana
language
modelio
+128

▪ 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.

Подробнее
E-commerce & Retail • IoT • Manufacturing • Telecom
ДЧ
Дмитрий Ч.
Анталья
Data Scientist
Senior
6 493,5 Р/час
Apache AirFlow
ClickHouse
Docker
FastAPI
Git
GitLab
lightweightmmm
MATLAB
Matplotlib
Notion
+35

Дмитрий — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, обработка данных и программирование на Python. Дмитрий работал над проектами для различных отраслей, включая электронную коммерцию, производство, IoT и телекоммуникации. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, от разработки алгоритмов до внедрения систем машинного обучения. В своей работе Дмитрий уделяет особое внимание точности и эффективности решений. Он успешно внедрял инновационные подходы для повышения точности обнаружения аномалий, оптимизации рабочих процессов и улучшения пользовательского опыта. ДОСТИЖЕНИЯ Победитель MLHack В команде, занявшей первое место на хакатоне MLHack, организованном Botan Investments 1-е место на хакатоне «BlackDay» Победитель хакатона T-Systems «Black Day» с проектом Blockchain ЛИЧНЫЕ ПРОЕКТЫ Приложение для незрячих людей, которое решает задачу субтитрования изображений, используя модель внимания с LSTM и CNN, получая изображения с камеры телефона и превращая их в связный текст, а затем текст в аудио. Решение задачи генерации, не защищенных авторским правом изображений из предложений, благодаря AttnGAN. Это решение заняло первое место на хакатоне MLHack.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • LifeStyle • Urban technology
КК
Кирилл К.
Екатеринбург
Data Scientist
Middle+
5 844,15 Р/час
Docker
Flow.js
Linux
Machine learning
MLops
Numpy
NVidia
OpenCV
Pandas
Python
+38

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Docker, Flow.js, Linux, ML, MLOps, Numpy, NVidia, OpenCV, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-learn, Spark, SQL, Tensor, Tensorflow и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы на проектах в различных отраслях, таких как лайфстайл, электронная коммерция и ритейл, финтех и банкинг, а также городские технологии. Он принимал участие в разработке проектов для прогнозирования продаж товаров на маркетплейсах, создания приложения ассортимента компании, распознавания документов и других задач. На последнем месте работы Кирилл курировал реализацию крупных инвестиционных проектов по автоматизации энергетических объектов.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • EdTech • Urban technology
БТ
Богдан Т.
Тольятти
Data Scientist
Senior
4 046,1 Р/час
OpenCV
leasing
language
mentoring
Gitlab CI
mediapipe
ClickHouse
Computer Vision
DVC
BigQuery
+33

Богдан — ML-разработчик уровня Senior из Тольятти, Россия. Специализируется на машинном обучении и обработке данных. Имеет высшее образование по специальности «Информационные системы и технологии» в Skolkovo Institute of Science and Technology. Обладает опытом работы с широким спектром технологий и инструментов, включая Apache AirFlow, Apache Kafka, BigQuery, ClickHouse, Docker, Kubernetes, PyTorch, SQL и другие. Принимал участие в проектах в отраслях E-commerce & Retail и Urban technology. Среди проектов: - Разработка и дообучение Transformer‑энкодера для текстовых описаний товаров в проекте Magnit Tech. - Поиск визуального сходства в проекте Optimax Dev. - Прогнозирование спроса и рекомендации товаров в e-commerce компании по производству и ритейлу очков. - Повышение разрешения томограмм в исследовательском проекте в области разведки нефтяных месторождений. - Исследования в области спектроскопии белков-маркеров заболеваний. Общая продолжительность работы на проектах составляет 8 лет.

Подробнее
FinTech & Banking • Logistics & Transport • RnD
АВ
Артемий В.
Минск
Java разработчик
Senior
3 147,27 Р/час
monitoring
Communication
leasing
Grafana
automation
Saga
File
pattern
management
AWS
+119

▪ Разработчик программного обеспечения с более чем 4 летним опытом коммерческой разработки корпоративных приложений и стартапов ▪ Разработка и проектирование систем различной степени сложности в соответствии с техническими требованиями и поставленными задачами ▪ Знание и опыт применения основных парадигм и принципов объектно-ориентированного программирования, паттернов проектирования, наилучших мировых практик в области разработки программного обеспечения. ▪ Создание и улучшение микро-сервисных приложений ▪ Опыт разработки с использованием облачных сервисов (AWS) ▪ Опыт использование и настройка CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins) ▪ Анализ и оптимизация существующих систем: рефакторинг кода, написание модульных и интеграционных тестов. ▪ Опыт разработки микро-сервисных приложений в соответствии с DDD (Domain-Driven Design). ▪ Знание принципов SOLID, DRY, ACID, Clean Code ▪ Коммуникабелен, мотивирован, быстро осваивается и погружается в текущие процессы любой команды.

Подробнее