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.

Ключевые навыки ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ Программирование на C# Работа с библиотекой NUnit Работа с библиотекой Selenium Начальные знания по Docker Начальные знания JavaScript Начальные знания по Git Знание основ языков разметки (CSS, HTML) Владение пакетом офисных программ Open Office C#, NUnit, TeamCity, ArgoCD GraphQL Api Kafka RabbitMQ HTTP REST/SOAP Oracle Jira IntelliJ IDEA Confluence Allure Git Jenkins SQL Gherkin Kibana Postman Cucumber Обо мне Аналитический склад ума, целеустремленность, внимательность к деталям. Хороший технический бэкграунд. Новые знания и опыт даются легко. ЛИЧНЫЕ КАЧЕСТВА Коммуникабельность, ответственность, хорошая обучаемость, умение работать в команде. Водительское удостоверение категории В.

Артём — опытный IT-специалист, сеньор-разработчик. Обладает навыками работы с широким спектром технологий и инструментов, включая React, Node.js, TypeScript, Docker, AWS и другие. Артём имеет опыт работы на нескольких проектах в различных отраслях, таких как RnD, облачные сервисы, электронная коммерция и социальные сети. Он участвовал в разработке веб-приложений, сервисов и платформ, а также интеграции с различными сервисами и системами. На каждом проекте Артём выполнял широкий спектр задач, включая разработку новых страниц и пользовательских интерфейсов, разработку и обновление кастомных компонент, фиксинг багов, подготовку релизов, проведение ревью, участие в созвонах и дейликах с командой, разработку нового функционала приложения, интеграции с разными сервисами приложения, настройки конфигов сервисов и виджетов, добавление событий в Amplitude, рефакторинг. Опыт работы Артёма на проектах составляет 4 года и 6 месяцев.

- опыт работы с Kubernetes, включая настройку и управление кластерами, деплой приложений с использованием манифестов, Helm-чартов и kustomize; конфигурацию сервисов, ingress-контроллеров, секретов и configMap; масштабирование, rollouts и мониторинг через встроенные механизмы и сторонние инструменты (Prometheus, Grafana и др.). - написание скриптов автоматизации рутинных задач на Bash. - умение работать с объектными хранилищами, организация хранения чувствительных данных в HashiCorp Vault, Kubernetes Secrets (включая интеграцию с CI/CD и базами данных). - опыт сборки и настройки пайплайнов для сборки, тестирования, релиза и деплоя (SpringBoot Framework, Java). - организация версионирования с использованием систем хранения Nexus и Artifactory. - навыки в развертывании инфраструктуры согласно подходу Ifrastructure as Code используя Terraform, а также управлении конфигурациями с помощью Ansible. - опыт работы с Helm-чартами для автоматизации развертывания приложений. - опыт развертывания микросервисных приложений в кластерах Kubernetes, обеспечение надежности, доступности приложений. - умение настраивать Ingress контролеры, NetworkPolicy и CNI (Calico, Flannel, Cilium). - опыт администрирования систем на базе Linux. - развертывание системы мониторинга прод среды (Grafana, VictoriaMetrics/Prometeus, vmagent, node-exporter) в кластере K8s, а также на выделенных серверах и ВМ. - настройка дашбордов в Grafana для мониторинга микросервисов в Kubernetes-кластере. - навыки работы с Docker, уверенное владение контейнеризацией, включая настройку многослойной сборки образов (multi-stage build), оптимизацию Dockerfile, использование Docker Compose для управления многоконтейнерной инфраструктурой, а также автоматизацию сборки и развёртывания контейнеров.

Занимаюсь программированием с 2019, под Android с 2020 года, коммерческий опыт более 3 лет. В настоящее время работаю над клиент-серверным приложением по развитию футбола. На проекте занимаюсь проектированием и поддержкой фич, декомпозицией задач, рефакторингом кода, актуализацией бэклога. Переводил проект с Джавы на Котлин и в рамках перевода рефакторил код на чистую архитектуру и проектировал и настраивал многомодульность. Получил практический опыт с выпуском релизов и профилированием приложения на утечки памяти.

Седов Андрей - опытный Системный аналитик, специализирующийся на анализе и проектировании систем. На последнем проекте Андрей продемонстрировал высокие навыки в проведении интервью с заказчиками, анализе требований и составлении технических заданий. Его опыт включает в себя проектирование API, создание графических прототипов и поддержку актуальности документации, что позволило автоматизировать ключевые функциональные процессы. Андрей также принимал участие в проекте по разработке системы логирования и мониторинга ПО для самого крупного банка РФ. В этой роли он успешно проводил интервью с заказчиками, анализировал требования и создавал BPMN схемы, что значительно сократило время, затрачиваемое командой на объяснение процессов. Его достижения включают написание технического задания на доработку сервиса валидации прав, что обеспечило автоматизацию интеграций и улучшение взаимодействия между командами. Андрей владеет методологиями разработки Agile и Waterfall, а также активно использует инструменты для моделирования и управления проектами, такие как Jira и Confluence. Его знания в области интеграции, работы с базами данных и архитектуры систем делают его ценной частью любой команды.