Андрей А. ML разработчик, Middle+

ID 29561
АА
Андрей А.
Мужчина, 25 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 831,17 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 16 августа 2025 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
ML разработчик
Грейд
Middle+
Навыки
AWS
Kubernetes
Apache AirFlow
ArgoCD
ClearML
DVC
Falcon
Gatekeeper
GitHub Actions
Gitlab CI
gitOPS
Helm
Jenkins
kustomize
MLflow
MLops
OPA
RBAC
Trivy
Vault
Bash
DevOps
ETL
JSON
Machine learning
Python
REST API
SQL
YAML
*nix
Amazon RDS
ClickHouse
CloudWatch
Docker
ELK
FAISS
FastAPI
Flask
Grafana
gRPC
HTTPS
Jaeger
llm
Mesh
MongoDB
PostgreSQL
Prometheus
Qdrant
Redis
S3
Secrets Manager
Secure Boot
service
VictoriaMetrics
weaviate
langchain
llamaindex
Отрасли
AgroTech
BioTech, Pharma, Health care & Sports
Cloud Services
FinTech & Banking
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
инженер с глубокими знаниями в DevOps, MLOps, инфраструктуре высокой доступности и поддержке моделей LLM. Его карьерный путь охватывает несколько технологических вертикалей. Алексей демонстрирует зрелую техническую экспертизу в построении сложных платформенных решений. Он уверенно работает как с высокоуровневыми ML-задачами, так и с низкоуровневой настройкой систем, что делает его сильным кандидатом на роли, связанные с инфраструктурой ИИ, высоконагруженными сервисами и инженерией производительности
Проекты   (4 года 9 месяцев)
Finstar Financial Group
Роль
Senior ML engineer
Обязанности
Построение масштабируемой ML-инфраструктуры и реализация production-ready решения для скоринга, взыскания (collection) и оценки ценности клиента (LTV). Обязанности: ● Полный цикл разработки различных скоринговых, collection и LTV моделей для рынков разных стран и их внедрение ● Разработка новых фичей, тестирование различных источников данных, расчет коммерческой выгоды использования новых источников, разработка необходимых запросов SQL ● Разработка пайплайнов обучения и переобучения моделей на airflow, администрирование сервисов mlflow и clearml для логирования, автоматического перезапуска экспериментов обучения и версионирования датасетов ● Эксперименты, тюнинг гиперпараметров, тестирование различных открытых automl решений, калибровка моделей ● Внедрение моделей в прод в k8s, разработка микросервисов под модели, деплой и интеграция с сервисами компании, мониторинг их работы, участие в разработке CI/CD пайплайнов ● Написание языковых моделей в небольшие системы (prompt engineering,инференс) ● Разработка и внедрение MlOps практик и поддержка инфраструктуры для обучения, качества ноутбуков и кода, код-ревью, ведение репозиториев и веток ● Тестирование гипотез и моделей для персонализации взаимодействия
Достижения
● Повышение точности скоринга на ключевых рынках до 15–20% благодаря инженерной доработке источников и адаптации фичей ● Настроил системы логирования для ML ● Внедрение инфраструктуры ML lifecycle: автоматическое переобучение, rollback, логирование и monitoring ● Разработка модульного inference-движка, позволяющего подключать новые модели без изменения основного API ● Существенное снижение стоимости ошибок за счёт калибровки моделей и интеграции бизнес-факторов в целевые функции ● Внедрение стандартизированной MLOps-среды, позволившей снизить время разработки и развёртывания моделей на 30%
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, GitLab, FastAPI, XGBoost, Sklearn, Apache AirFlow, CatBoost, ClearML, MLflow
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Ноябрь 2023 - Июль 2025  (1 год 9 месяцев)
Московская Биржа (проект)
Роль
NLP инженер
Обязанности
Создание внутреннего ассистента для сотрудников Московской Биржи на базе моделей большого языка (LLM) — с возможностью генерации SQL-запросов. Обязанности: ● Разработка и тестирование моделей Text2SQL, преобразующих пользовательские запросы на естественном языке в корректные SQL-выражения ● Подбор оптимальной архитектуры: Fine-tuning моделей, сравнение подходов (T5, BART, GPT-модификации) ● Создание пайплайна препроцессинга: нормализация запросов, токенизация, проверка логики SQL ● Построение витрин с примерами запросов, синтез новых шаблонов, генерация synthetic data ● Развертывание локальной среды: экспериментальная база, API-интерфейсы для интеграции с внутренними системами ● Автоматизация тестирования моделей и RAG-компонентов ● Сбор обратной связи от пользователей и корректировка логики запроса/ответа Результаты ● Снижение времени на аналитические задачи у сотрудников: в среднем на 40% по результатам пилотного тестирования ● Достижение высокой точности SQL-генерации по типовым задачам — до 85% match с ручными запросами ● Построен и протестирован RAG-пайплайн, обеспечивающий быстрое извлечение знаний из корпоративной документации ● Создана модульная архитектура: возможность масштабирования ассистента под новые задачи и документы
Стек специалиста на проекте
Docker, SQL, Python, FastAPI, Qdrant, HuggingFace, langchain, gpt, openAI, llm, BART, llamaindex, FAISS, t5
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Январь 2024 - Апрель 2025  (1 год 4 месяца)
Data Acquisition
Роль
ML / DL engineer
Обязанности
Проекты были ориентированы на задачи в промышленности, спорте, финтехе и e-commerce. Обязанности: ● Работа над различными проектами по машинному обучению ● Тестировал архитектуры и обучал нейронные сети для сегментации временных рядов ● Дообучал opensource решения на базе статей ● Оптимизировал модели для разворачивания на мобильном устройстве. Например обучал легкую модель на предсказаниях сложной. ● Использовал классические методы статистики для подсчета различных параметров ● Тестирование LLM-моделей, разработка промтов, сравнение различных GPT-моделей ● Дообучение GPT и opensource моделей с hugging face ● Разработка LLM-агентов с использованием библиотек langchain и llama-index ● Тестирование и сравнение различных векторных БД ● Разработал ETL-пайплайн, писал микросервисы для сбора, обработки данных, делал интеграцию с S3 ● Разворачивал и использовал PySpark для обработки больших неструктурированных данных ● Тестировал архитектуры, реализовывал и обучал кастомные архитектуры, опираясь на статьи и открытые решения ● Создал прогнозную модель для предсказания цен и продаж ● Сделал пайплайн для переобучения модели ● Реализовал микросервисы для апи модели Результаты: ● Разработал систему для классификации типов человеческих движений на производстве для крупной компании по временным рядам с датчиков. ● Разработал RAG-систему для службы поддержки, а также внутреннего взаимодействия для финансовой компании. ● Разработал систему классификации действий игроков на спортивных соревнованиях по их координатам (R & D проект). ● Реализовал систему для аналитики ценообразования для маркетплейсов
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Docker, SQL, Python, Tensorflow, Spark, FastAPI, XGBoost, PyTorch, Sklearn, Apache AirFlow, Qdrant, S3, MLflow, PySpark, langchain, weaviate, llamaindex, FAISS
Отрасль проекта
Cloud Services
Период работы
Июль 2022 - Ноябрь 2023  (1 год 5 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Университет ИТМО
Специальность
Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2024 г.
Высшее
Учебное заведение
Новосибирский национальный исследовательский государственный университет, Механико-математический
Специальность
Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2022 г.

Похожие специалисты

AI & Robotics • BioTech, Pharma, Health care & Sports • HRTech
ИС
Илья С.
Гродно
ML разработчик
Middle
3 596,88 Р/час
Python
C++
Java
R
Анализ и визуализация данных
Matplotlib
Numpy
Pandas
NLP
Gensim
+64

Специалист по машинному обучению и обработке данных с более чем 3-летним опытом разработки решений на основе ИИ, систем обработки естественного языка (NLP) и приложений компьютерного зрения. Владеет языком программирования Python, а также библиотеками PyTorch, scikit-learn и PostgreSQL. Опытен в области обработки естественного языка (NLP), глубокого обучения, анализа и визуализации данных. Имеет опыт создания масштабируемых архитектур, интеграции больших языковых моделей (LLM) и оптимизации ИИ-моделей. Обладает сильными навыками решения проблем, опытом проектирования системной архитектуры и разработки функционала. Увлечен инновациями, автоматизацией и принятием решений на основе ИИ.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Marketing, Advertising & Design • Social Networking
ЭЛ
Эдуард Л.
Тбилиси
ML разработчик
Middle+
3 082,74 Р/час
Apache AirFlow
AWS
Bert
BigQuery
C
claude
Confluence
DigitalOcean
Docker
Elasticsearch
+45

Machine Learning Engineer с более чем 3-летним опытом коммерческой разработки. Эксперт в области NLP, оптимизации моделей машинного обучения и построения ETL-конвейеров. Обладаю глубокими знаниями в Python, PyTorch, FastAPI, Docker, Airflow. Имею опыт работы с LLM (Llama, GPT-3.5, Mistral), BERT, Stable Diffusion. Опыт развертывания ML-сервисов в GCP, AWS, DigitalOcean, а также интеграции ML-моделей с API и мессенджерами. ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЕ НАВЫКИ: ● Разработка и развертывание ML-моделей для анализа текста, NLP и генерации контента ● Работа с большими языковыми моделями (Llama, GPT-3.5, Mistral, BERT) ● Тонкая настройка моделей и оптимизация инференса (BERT, Llama 2, GPT-3.5) ● Компьютерное зрение и генерация изображений (Stable Diffusion) ● Обучение моделей анализа текстов и транскрибации (BERT, Llama 2) ● Работа с Hugging Face Transformers: Использование библиотеки Hugging Face для тонкой настройки и оптимизации моделей (BERT, Llama 2, GPT-3.5) в различных проектах. ● Интеграция OpenAI, Cohere, Claude: Работа с API OpenAI, Cohere и Claude для задач генерации текста, анализа и оптимизации моделей. ● Интеграция ML-моделей в бизнес-процессы (автоматизация для малого и среднего бизнеса в США) ● Развертывание ML-сервисов и API (FastAPI, Docker, Kubernetes) ● Создание ETL-конвейеров для обработки данных (Airflow, SQL, BigQuery, PostgreSQL) ● Мониторинг и тестирование ML-моделей (Prometheus, Git) ● RAG, специализированное обучение на данных. ● Работа в Agile-командах (Jira, Confluence)

Подробнее
BioTech, Pharma, Health care & Sports • Media
ИЛ
Илья Л.
Москва
ML разработчик
Middle+
3 917,65 Р/час
tss
vita
srt
Whisper
Bert
roberta
*nix
runtime
TensorRT
Apache AirFlow
+81

Илья — ML-разработчик уровня Middle+ из Москвы. Специализируется на машинном обучении, имеет опыт работы в сферах Media, BioTech, Pharma, Health care & Sports. Владеет английским языком на уровне B2. Имеет высшее образование по специальности «Специалист по защите информации» Орловского университета. Участвовал в двух проектах: - Langswap (Media, декабрь 2023 — июль 2025). Роль: ML developer. Задачи включали исследования в области речевых технологий, участие в Emotion Recognition Challenge 2024, руководство командой по сбору датасета для TTS, развёртывание моделей на serverless платформе runpod, оптимизация инференса моделей. - NDA Здравоохранение (BioTech, Pharma, Health care & Sports, июнь 2021 — декабрь 2023). Роль: ML developer + Data Scientist. Задачи включали реализацию задач в области computer vision, разработку моделей в области NLP для анализа текста, представление результатов в виде demo на gradio, fine-tuning YandexGPT на суммаризацию текста. Общая продолжительность работы на проектах — 4 года 1 месяц.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

Cloud Services • FinTech & Banking
ВГ
Виталий Г.
Дубна
Системный аналитик
Senior
3 636,36 Р/час
Rebase
языки программирования
UML
Kanban
COBIT
group
Postman
push
by
JSON
+45

знания архитектуры микросервисных приложений и интеграционных паттернов; опыт проведения PBR, декомпозиции и работы в продуктовой команде; знания и опыт в области System Design; понимание специфики финтех-продуктов; опыт работы с финансовыми продуктами (банки, биржи, депозитарии, платёжные системы); знание форматов обмена финансовой информацией; опыт проектирования асинхронного API по спецификации AsyncAPI и др. Soft skills Аналитическое мышление; Критическое мышление; Самостоятельность; Умение работать в команде; Навыки фасилитации; Коммуникативная гибкость; Управление временем; Умение работать в режиме многозадачности; Адаптивность к изменениям; Стратегическое планирование; Гибкость в работе с неопределённостью; Поиск информации у команды; Умение обрабатывать и структурировать большой объем сложной информации.

Подробнее
BioTech, Pharma, Health care & Sports • FinTech & Banking • HRTech • Insurance • Marketing, Advertising & Design • Media
АЭ
Андрей Э.
Гродно
Ruby разработчик
Senior
3 746,75 Р/час
Bugsnag
HTML5
visualstudio
vcr
Gitlab CI
GraphQL
Subversion
GitLab
MS Windows
Kafka 3
+62

Back-end разработчик с опытом работы более 7 лет. В настоящее время специализируется на проектировании архитектуры, прототипировании, разработке и поддержке серверных приложений и API-интерфейсов с Ruby on Rails и другими средами Ruby. Опыт анализа данных, документирования и покрытия кода тестами (TDD/BDD), развертывания и настройки инфраструктуры (сервер, ОС, среда проекта и т. д.). Доп. инормация: Программирование промышленного контроллера ADAM5510 на основе лабораторных информационных систем и технологий Разработка ПО для микроконтроллеров семейств AVR и PIC, а так же для ПК, работа с электронными устройствами. Курсы: - Курсы в учебном центре Itibo на базе Ruby, 2014 г. - Курсы в учебном центре EPAM Systems на базе .NET, 2016 г. - Курсы по HTML/CSS на базе htmlacademy.ru - Курсы TryRuby.org, Rails for Zombies

Подробнее