Владимир Б. Data Scientist, Senior

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

Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично

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.

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.

Опытный iOS-разработчик с более чем 4 годами коммерческой разработки мобильных приложений для банковской сферы, картографии и бизнес-решений. Специализируется на создании адаптивных и интуитивно понятных интерфейсов, используя современные технологии, такие как Swift, UIKit, SwiftUI, RxSwift и Combine. Имеет глубокие знания в архитектурах MVC, MVVM, VIPER и Clean Swift, а также опыт работы с базами данных (Realm, CoreData) и сетевыми запросами (REST, JSON). Успешно реализовал сложные модули, включая платежные системы, онбординг, интеграцию ApplePay и работу с push-уведомлениями. Постоянно совершенствует навыки, уделяя внимание качеству кода, тестированию (Unit, UI, Snapshot) и оптимизации производительности приложений.

QA-инженер с 3+ годами опыта в EdTech, B2B и e-commerce. Обеспечиваю качество на всех этапах SDLC, внедряю процессы, ускоряю релизы. Двигаюсь в сторону автоматизации. • Выстроил процессы обеспечения качества с нуля в 3 проектах • Внедрил подходы для обнаружения багов на более ранних этапах и ускорения работы • Создал регрессионные модели + базы знаний • Менторил участников команды, замещал Scrum Master Инструменты: DB: SQL, GraphQL(Hasura), DataGrip API и отладка: Postman, Swagger, Charles, DevTools CI/CD: GitLab, Docker, Jenkins, BitBucket Test Management: Jira, TestIT, ZephyrScale, Qase Логирование: Sentry, Grafana, Bugsnag Data Representation Formats: JSON, XML UI/UX и совместимость: BrowserStack, Strotybook, Figma, a11y-инструменты Интеграция и масштабируемость: Apache Kafka AI-инструменты для автоматизации задач Linux

Умею: Описывать с 0 сервис Проектировать интерфейсы Прототипировать интерфейсы Моделировать БП (в разных нотациях UML, BPMN, IDEF) Писать простые запросы в базу Cassandra, MySQL, Postgres, Oracle, MariaDB Декомпозировать задачу на подзадачи Выявлять требования с последующим анализом Тестировать (postman, ручное тестирование через консоль) Делегировать процессы Имею навыки управления командой