Александр Ш. Data Scientist, Senior

▪ 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.

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

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.

Я специалист в области науки о данных, с аналитическим складом ума и глубокими знаниями математике статистике. Имею опыт работы смежных сферах IT, что обеспечивает мне широкую перспективу понимание технологических процессов компании. Знаком компьютерным зрением обработкой естественного языка на теоретическом уровне, имею реализации академических проектов этих областях. В своём профессиональном пути, начав с автоматизации процессов помощью RPA, я постепенно приближался к науке о данных, увлекаясь её мощным потенциалом в преобразовании данных ценные знания и решения. Этот интерес ведёт меня желанию глубже изучить развиться этой области. Убеждён, что наука открывает новые горизонты для инноваций эффективности любой сфере, стремлюсь стать частью этого процесса, внося свой вклад создание передовых решений. Я готов приложить все усилия достижения профессионального мастерства, сопровождаемого постоянным обучением совершенствованием

Middle Data Scientist с опытом работы 3 года. Специалист в области анализа данных с глубокими знаниями математики и уверенными навыками программирования. Специализируюсь на предиктивном моделировании, аналитике и рекомендательных системах в различных бизнес-доменах. Имею практический опыт на всех этапах цикла Data Science — от постановки задачи и исследования данных до внедрения моделей машинного обучения в продакшн.

Тестирование, ручное тестирование, автотестирование, написание чек-листов, тест-кейсов, тест планов, запуск тест-прогонов, кроссбраузерное тестирование, тестирование мобильных приложений, интеграционное тестирование, регрессионное тестирование, смоук-тестирование, shift left тестирование, Java, Rest API, Http, Https, TestRail, Charles, Devtools, Pixel Perfect, Android Studio, ADB, Logcat, XCode, PostgreSQL, UI, cURL, Selenium, TeamCity, Requests, Python, Postman, Swagger, Proxyman, Charles, Gherkin, Cucumber, Dbeaver, SQL, Git, Gitlab CI, Jira, Confluence, Kafka, Agile, Allure, TestOps, Jenkins, RabbitMQ, PGAdmin 4, MongoDB, Kibana.

Анастасия — бизнес-аналитик с опытом работы в сфере телекоммуникаций и логистики. Она обладает навыками работы с API, Bitrix, Confluence, CRM, Directum, а также инструментами для проектирования и анализа данных. Анастасия работала над федеральным инфраструктурным проектом группы «Газпромбанк» GorodPay, где занималась написанием документации, руководства пользователя и API-контракта. Также она участвовала в построении схем взаимодействия и интеграций. Кроме того, Анастасия работала над мобильным приложением «Личный кабинет», где разрабатывала wireframe, прототипы и BPMN-схемы. В рамках проекта она взаимодействовала с командой и занималась проектированием интерфейсов интеграций со смежными системами. Также Анастасия работала в телекоммуникационной компании, где участвовала во внедрении и тестировании CRM-программы, интеграции с другими приложениями и обучении операторов абонентского зала. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: - Знание видов требований, методов их выявления, проработки и документации - Знания в области системного анализа: Базы данных, умение писать запросы к БД - Опыт в организации и проведении демонстрации/сдачи заказчику новых функций системы - Опыт выявления, сбора, анализа и разработки функциональных требований - Опыт работы с различными схемами (ER-диаграммы, схемы нотаций UML, BPMN) - Понимание жизненного цикла информационных систем, методологий разработки ПО - Понимание принципов построения БД, в том числе ER - Проработка бизнес-процессов, BPMN диаграмм - Практические навыки работы с инструментами: Excel, Jira, Confluence - Практический опыт работы с требованиями и заказчиками (непосредственное общение) - Разработка рабочей документации - Сбор требований с бизнес-экспертов и их формализация в распространенных форматах описания требований (Use Cases, User Story, User Story Map) - Анализ конкурентов для выявления лучших технических и пользовательских решений - Создание прототипов в Figma - Формирование ТЗ - Работа в команде

Специализируется на PHP/backend-разработке. Опыт работы в ИТ в качестве разработчика на PHP - 1,5 года