Оставьте заявку, мы подберем для вас подходящего специалиста за 48 часов!
Премия рунета

Елена Ч. Data Scientist, Middle

ID 3527
ЕЧ
Елена Ч.
Женщина
Казахстан, Алматы, UTC+6
Специалист доступен для бронирования только в составе команды

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
Data Scientist
Грейд
Middle
Навыки
C#
C++
Keras
Lua
Numpy
OpenCV
OpenGL
Pandas
Power BI
Python
Tensorflow
VS code
Pytest
Jira
Trello
TFS
Jupiter Notebook
Отрасли
Logistics & Transport
Urban technology
Знание языков
Английский — C1
Главное о специалисте
Елена отличается способностью анализировать факты, собирать необходимую информацию и на основании этого принимать взвешенные решения. Елена умеет планировать свою работу и определять цели. Правильно расставляет приоритеты. Редко оставляет дела на последнюю минуту. Внимательна не только к задаче в целом, но и к деталям работы.
Проекты   (5 лет)
Система футбольной видеоаналитики
Роль
Middle Data Scientist
Обязанности
О проекте: Приложение для тренеров, менеджеров и скаутов футбольной академии. Сервис должен помочь автоматизировать процесс аналитики показателей игроков, отслеживания прогресса, планирования Обязанности: • Выяснение требований заказчика • Подготовка данных, их разметка • Принятие метрик оценки эффективности модели • Разработка и тренировка модели машинного обучения • Защита экономического эффекта от внедрения модели • Внедрение модели в производственные процессы и продукты • Сопровождение модели Технологический стек: Python, C, OpenCV, YOLOv4 (Darknet), NetworkX, PyTorch, PyTest, Docker
Период работы
Июнь 2021 - По настоящее время  (3 года 2 месяца)
Цифровой двойник участка экструзии
Роль
Middle Data Scientist
Обязанности
О проекте: Разработка цифрового двойника процесса экструзии, для оптимизации производства - сокращения отходов, увеличения качества производства и прогнозирования ремонта оборудования. Обязанности: • Выяснение требований заказчика • Подготовка данных, их разметка • Принятие метрик оценки эффективности модели • Разработка и тренировка модели машинного обучения • Защита экономического эффекта от внедрения модели • Внедрение модели в производственные процессы и продукты • Сопровождение модели Технологический стек: Python, CatBoost, XGBoost, tsai, Hyperopt, SHAP, SciKit-Learn, PyTest, Pandas, PySpark, Azure Databricks, Docker
Период работы
Июнь 2021 - По настоящее время  (3 года 2 месяца)
Cервис видеоаналитики для подсчёта пешеходного трафика
Роль
Middle Data Scientist
Обязанности
О проекте: Программный продукт для подсчёта трафика на улице и в помещениях. Позволяет производить исследования для открытия торговых точек, путём подсчёта проходящих людей. Умеет определять тип объекта - человек, велосипед, автомобиль Обязанности: • Выяснение требований заказчика • Подготовка данных, их разметка • Принятие метрик оценки эффективности модели • Разработка и тренировка модели машинного обучения • Защита экономического эффекта от внедрения модели • Внедрение модели в производственные процессы и продукты • Сопровождение модели Технологический стек: Python, C, C++, OpenCV, YOLOv4 (Darknet), NetworkX, TensorFlow, VLC, FastAPI, Uvicorn, Docker, Azure
Период работы
Декабрь 2019 - По настоящее время  (4 года 8 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Специальность
Информатика и вычислительная техника
Завершение учебы
2021 г.

Похожие специалисты

Information Security • LifeStyle • Logistics & Transport • Urban technology
КК
Кирилл К.
Томск
Data Scientist
Senior
4 250 Р/час
Bash
C#
C++
JavaScript
Jira
Keras
TFS
Pandas
Python
Tensorflow
+13

2013. Кирилл работал на позиции разработчик С++/QT и тестировщик. 2014. Занимался поддержкой кластерной программной инфраструктуры в университете. На данный момент Кирилл являемся тимлидом. На счету множество успешных завершённых проектов. В общении с коллегами дружелюбен и приветлив, с заказчиками – обходителен и вежлив, в затруднительных ситуациях всегда нацелен на нахождение компромиссных решений. Внимателен к людям, тактичен. Имеет навыки делового общения. Трудолюбив, обладает высокой работоспособностью, всячески поддерживает работу компании. Обладает деловыми качествами: добросовестным отношением к работе, стремлением к повышению квалификации и профессиональному росту, аналитическим мышлением.

Подробнее
AI & Robotics • BioTech, Pharma, Health care & Sports • Information Security • Telecom • VR/AR
ВК
Владимир К.
Москва
Data Scientist
Senior
4 500 Р/час
C
C#
C++
Java
Julia
Microsoft
Python
SQL
Zerolog
+73

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

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты