Павел С. Data Scientist, Middle+

▪ 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

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.

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.

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.

Тестировщик с 5 годами опыта, работал в продуктовых компаниях над двумя проектами с нуля и на поддержке. Занимался анализом требований по всему проекту, созданием и поддержкой тестовой документации (чек-лист, тест-кейс). Проводил smoke, regression, sanity, функциональное и нефункциональное тестирование. Локализировал баги и составлял отчеты о дефекте (bug report), отчеты о тестировании и запускал тестовые прогоны (test run). Также на данный момент по своей инициативе прохожу обучение на автотестирование на Python + Selenium Технологии проекта: Devtools, PixelPerfect, Figma, Swagger, Postman, SQL, DBeaver, REST API, Grafana / Kibana, Kafka, Jenkins, GitLab, Charles Studio / Fiddler, Android Studio, Яндекс Трекер, Confluence, Allure TestOps.

23 года Android разработчик больше 5 лет Россия, г. Санкт-Петербург Разработка нативных мобильных приложений под платформу Android. Разработка кроссплатформенных мобильных приложений на Flutter.

Опытный бизнес- и системный аналитик, специализирующийся на интеграции высоконагруженных систем и моделировании бизнес-процессов. Обладает опытом работы в госсекторе, включая проекты, связанные с разработкой функционала для Госуслуг, а также взаимодействие с СМЭВ как пользователь. Имеет навыки написания технических заданий в строгом соответствии с ГОСТ, что позволяет создавать качественную и стандартизированную документацию. За более чем 4 года профессиональной деятельности успешно решал задачи по проектированию API, анализу требований и оптимизации процессов сбора и обработки данных. Его ключевые достижения включают улучшение логики адаптивного управления светофорными системами, снижение задержек в передаче данных и повышение общей производительности интеграционных систем. Отличается высоким уровнем ответственности и профессиональной подготовкой, легко находит общий язык с коллегами и заказчиками. Его опыт работы в госсекторе и широкий кругозор делают его ценным специалистом для проектов, требующих глубокого анализа и точных решений.