Удобанг Д. Data Scientist, Middle+

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

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

Григорий — опытный Data Scientist с навыками в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием Apache AirFlow, Azure, C++, Docker, FastAPI и других технологий. Григорий успешно работал над проектами в сфере Hardware и E-commerce & Retail. В рамках одного из проектов он разработал систему автоматического выявления дефектов на производственной линии, используя архитектуру YOLO V5. Это позволило повысить точность обнаружения дефектов до 89%. В другом проекте Григорий создал модель прогнозирования продаж для ритейл-сети, используя комбинацию алгоритмов Prophet и XGBoost. Это помогло снизить MAPE с 15% до 8%. Также Григорий разработал автоматизированный классификатор товаров для e-commerce платформы, что позволило сократить затраты человекочасов на категоризацию на 30%.

От исследований до релиза. Запускал продукты с нуля (Web, iOS, Android), включая SaaS-платформу пользователей. Внедрил A/B-тестирование и аналитику (Amplitude, Hotjar) в процесс, что повысило конверсию воронки 25% Провел 40+ интервью с пользователями, 25 юзабилити-тестов. Сократил количество шагов в ключевом сценарии на 30% через оптимизацию UX-логики. Создал и поддерживал модульные системы в Figma, ускорив работу команды на 35%. Интеграция с Storybook для разработчиков. Тесное взаимодействие с PM, аналитиками и разработчиками (Agile/Scrum) Инструменты: Figma, Pixso, Miro, Jira, ProtoPie, Lottie | CJM

Профессиональные навыки: UML Use Case User Story Activity diagram Sequence diagram Statechart diagram Class diagram BPMN AS IS и TO BE С4 Context Containers Components UI Figma Axure RP Miro MS Visio Google Docs Draw.io HeidiSQL ER SQL REST API Kafka Postman Swagger YAML XML XSD JSON ГОСТ19 ГОСТ 34 Agile Scrum Waterfall UX/UI Jira Confluence Word Excel PowerPoint

Анастасия — QA-специалист уровня Middle+. Имеет опыт работы в тестировании ПО более 4 лет. Принимала участие в двух проектах: - Онлайн-платформа для профессионального обучения и сертификации. Разрабатывала и поддерживала автоматизированные тесты, проводила ручное тестирование, работала с Selenium и TestNG. Тестировала совместимость платформы с различными браузерами и устройствами. Создавала тесты для проверки корректности взаимодействия микросервисов через Apache Kafka. - Приложение дистанционного банковского обслуживания клиентов. Создавала и поддерживала UI и API тесты. Проводила ручное тестирование. Оптимизировала тесты для граничных случаев. Работала с PostgreSQL. Интегрировала автоматические тесты в непрерывную интеграцию с помощью Jenkins.

Отрасли, в которых работала: - разработка электроники, контрактное производство - поставки РЭА и ЭКБ - разработка таск-трекера с выходом в ERP - светотехника и IoT устройства Суперсила: любой процесс/проблема, который есть в компании (начиная от "бизнесовых" типа сокращения штата отдела продаж в несколько раз без потери качества, заканчивая процессом регистрации пользователя в мобильном приложении) я могу разложить на молекулы и предложить элегантное решение, подкрепленное технической и финансовой аргументацией, а также планом разработки.

Ключевыми навыками кандидата являются - большой опыт работы с крупными банковскими проектами, отличные навыки в разработке и сопровождении проектов, умение находить и устранять баги в коде, опыт работы с новейшими технологиями и инструментами, ответственный подход к выполнению задач и умение работать в режиме многозадачности. Технически сложной задачей из опыта было исправление бага фреймворка тестирования с влиянием на фабрику в срок менее 24 часов. Кандидату предпочтительно развиваться в технической сфере, но также интересен менеджмент. Хотелось бы заниматься разработкой и сопровождением сложных проектов, поиском и устранением багов, оптимизацией кода и архитектурных решений, разработкой новых функциональностей.