Александр Ш. Data Scientist, Senior

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.

▪ 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

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

Михаил — специалист в области ручного тестирования качества программного обеспечения (QA) с грейдом Senior. Имеет высшее образование по специальности инженера факультета автоматики и вычислительной техники Санкт-Петербургского Государственного Электротехнического Университета. Владеет английским языком на уровне C1. Имеет опыт работы на различных проектах в отраслях Manufacturing, Telecom, FinTech & Banking, E-commerce & Retail. Участвовал в проектах в ролях младшего, инженера по тестированию, тест-лида, старшего инженера по тестированию, ведущего инженера по контролю качества и руководителя команды. Выполнял роль QA Lead в нескольких проектах. Зона ответственности: - Руководство группой тестирования (10 инженеров) - Координация рабочих активностей между разными локациями: Россия, Китай, Бразилия, США - Предоставление оценок трудозатрат на тестирование - Планирование и контроль активностей по тестированию - Взаимодействие с клиентом, составление отчетов Среди проектов, на которых работал Михаил: - разработка мобильных приложений; - разработка системы для предоставления голосовой связи по IP; - электронный документооборот; - платформы для торговли финансовыми инструментами; - приставки для кабельного ТВ; - marketplace для автодеталей. Общая продолжительность работы на проектах составляет 25 лет. Прошел сертификацию ISTQB CTFL в 2010 году.

Александр — системный аналитик уровня Middle из Ростова-на-Дону. Имеет опыт работы на проектах в сферах Manufacturing, Telecom и E-commerce & Retail. На проекте «Разработка платформы управления производством (MES)» занимался сбором и согласованием требований с бизнес-заказчиками по современным стандартам, моделированием процессов, разработкой спецификаций API, проектированием баз данных и обучением junior-аналитиков. Оптимизация бизнес-процессов позволила сократить время обработки заказов на 30% и повысить прозрачность управления производством. В рамках проекта «Модернизация CRM-системы для 2000+ пользователей» проводил анализ текущих процессов, оптимизацию архитектуры, проектирование схем баз данных, рефакторинг SQL-запросов и хранимых процедур, а также внедрение централизованного хранилища данных. Благодаря этим мерам время обработки заявок сократилось на 25%. Во время проекта по миграции данных и отчётности в новое хранилище DDS 2.0 участвовал в разработке архитектуры многослойного хранилища данных и проектировании ER-диаграмм. Оптимизированная архитектура ускорила выполнение отчётов на 40% и повысила их точность. На последнем проекте в интернет-магазине занимался разработкой ER-диаграмм, анализом узких мест в БД и расчётом метрик продукта. Скорость выполнения сложных SQL-запросов увеличена на 20% за счёт индексации, рефакторинга схем и Materialized Views.

Алексей — QA FullStack специалист с опытом работы в проектах Social Networking, FinTech & Banking и Government & Public Sector. На проекте по разработке мессенджера работал по Scrum, тестировал LP и WS события, занимался автоматизацией тестирования, составлял и обновлял чек-листы в Allure, анализировал логи в Superset и ClickHouse, работал с API и DevTools. В рамках проекта для банка выполнял функциональные тесты (смоук, регресс, ретест), работал с БД, проводил интеграционное тестирование с помощью Kafka, анализировал документацию по API в Swagger и логи через систему логирования Kibana. Для платформы мониторинга показателей соцработников выполнял ручное функциональное тестирование, работал с DevTools, проводил интеграционное тестирование со сторонними сервисами по API.

Дарья — опытный системный аналитик с опытом работы более 5 лет. Она работала над проектами в сферах FinTech & Banking, FoodTech и E-commerce & Retail. Дарья обладает навыками работы с различными инструментами и технологиями, такими как Camunda Modeler, Confluence, Draw.io, Figma, GitLab, Jira, pgAdmin, PlantUML, Postman, REST, SQL, Swagger, XSLT, PostgreSQL, JavaScript, MS Windows, BPMN Storm и Python. Она принимала активное участие в разработке услуг на low-code платформе для сотрудников органов государственной власти, создании CRM-системы работы ресторана и агрегатора бронирования отелей. Также Дарья имеет опыт работы специалистом службы технической поддержки 2 линии в крупной российской финансовой организации (Альфабанк). Профессиональные навыки: Сбор требований, анализ и согласование, формирование спецификаций (SRS, BRD, FR) Описание user stories, use-cases Моделирование бизнес-процессов в нотациях BPMN, UML Работа с базами данных: знание SQL (составление запросов средней сложности), проектирование базы данных (моделирование ER-диаграмм) Проектирование REST API Описание API с помощью спецификации OpenAPI Понимание жизненного цикла разработки ПО, методологий Waterfall, Agile Понимание принципов разработки веб-сервисов REST, SOAP Понимание принципов работы брокеров сообщений (RabbitMQ, Kafka) Знание основ программирования