Data Scientist

Разрабатываю модели, способные решать задачи классификации и регрессии. Моя основная цель - помочь решить проблемы в области прогнозирования, компьютерного зрения и анализа текстовой информации. Владею классическими и глубокими методами машинного обучения. Занимаюсь анализом данных и визуализацией результатов с помощью библиотек Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Plotly. Строю модели глубокого обучения с помощью фреймворков Keras и PyTorch. Уверенно разрабатываю на Python. Есть опыт работы с Flask, SQLAlchemy, а также опыт написания юнит-тестов с помощью библиотек PyTest и UnitTest. Совершенствую свои навыки, читая профессиональную литературу и публикуя научные статьи и статьи на Хабре.

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.

Анализ данных, ML-инженерия, инженерия данных, статистика, вычислительная статистика, постановка эксперимента, оптимизация, квантовые вычисления.

Математическая статистика, машинное обучение, анализ временных рядов, последовательный статистический анализ, задачи оптимизации.

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.