Рафаэль М. 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.

▪ Data Scientist c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

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. Статьи: 1. Прикладная математика и вопросы управления, 2023, Пермь: Метод определения уровня схожести изображений по цветовой составляющей на основе корреляционного анализа и квантования цветового пространства https://elibrary.ru/item.asp?id=54951039 2. Вестник Южно-Уральского государственного университета, 2023, Челябинск:Разработка системы определения перемещения рабочих на производстве на основе OpenCV и алгоритма одностадийного детектора https://elibrary.ru/item.asp?id=51254937 3. USBEREIT, 2023, Yekaterinbug: Application of Ensembles of Neural Networks for Deepfake Recognition 4. Хабр, 2023: Почему Data Science не для вас? https://habr.com/ru/users/TourmalineCore/articles/ 5. Applied Human Factors and Ergonomics, 2024, Nice: Development of Neural Networks for Deepfake Recognition https://clok.uclan.ac.uk/id/eprint/52098/1/978-1-958651-98-8_14.pdf 7. Хабр, 2025: To Docker or not to Docker? Вот в чём JupyterLab https://habr.com/ru/articles/911298/ Монография: 1. Южно-Уральский государственный университет, 2024: Управление промышленными предприятиями как фактор эффективного развития региона https://elibrary.ru/item.asp?id=79614873

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

Дмитрий — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более 5 лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в таких областях, как машинное обучение, обработка данных и программирование на Python. Дмитрий работал над проектами для различных отраслей, включая электронную коммерцию, производство, IoT и телекоммуникации. На каждом проекте он выполнял широкий спектр задач, от разработки алгоритмов до внедрения систем машинного обучения. В своей работе Дмитрий уделяет особое внимание точности и эффективности решений. Он успешно внедрял инновационные подходы для повышения точности обнаружения аномалий, оптимизации рабочих процессов и улучшения пользовательского опыта. ДОСТИЖЕНИЯ Победитель MLHack В команде, занявшей первое место на хакатоне MLHack, организованном Botan Investments 1-е место на хакатоне «BlackDay» Победитель хакатона T-Systems «Black Day» с проектом Blockchain ЛИЧНЫЕ ПРОЕКТЫ Приложение для незрячих людей, которое решает задачу субтитрования изображений, используя модель внимания с LSTM и CNN, получая изображения с камеры телефона и превращая их в связный текст, а затем текст в аудио. Решение задачи генерации, не защищенных авторским правом изображений из предложений, благодаря AttnGAN. Это решение заняло первое место на хакатоне MLHack.

Опыт тестирования 7 лет Опыт работы с инструментами и технологиями: Android Studio, XCode, Charles Proxy, Proxyman, Chrome Dev Tools, Browser Stack, ELK Stack, Kibana, Postman, Swagger, Fiddler, DBeaver, Firebase, Amplitude, Jenkins REST, SOAP, Git, Asana, test flight VSCode, Jira, Confluence, AppCenter Опыт работы с языками: Python, Javascript, SQL, XML Опыт работы с фреймворками: Selenium, Playwright, Allure Навыки: Создание тест-кейсов; Оформление баг-репортов; Анализ логов; Работа с SQL запросами и базами данных; Понимание SDLC, методологий тестирования, принципов тест дизайна; Навыки работы с системами контроля версий; Работа с тестовыми артефактами и подходами тестирования; Составление тест-планов; Создание тест-кейсов и чек-листов; Разработка тестовых сценариев; Оформление баг-репортов; Регрессионное тестирование; Навыки проведения E2E тестов; Навыки организации и планирования процессов тестирования; Опыт проведения интеграционных тестов; Понимание основ клиент-серверной архитектуры; Кроссбраузерное тестирование. Виды тестирования: Дымовое тестирование; Тестирование критического пути; Расширенное тестирование; Тестирование нового функционала; Повторное тестирование; Регрессионное тестирование; Интеграционное тестирование; Системное тестирование; Тестирование документации; Тестирование установки; Тестирование на удобство использования; Тестирование графического интерфейса пользователя; Тестирование совместимости; Тестирование локализации; Кроссплатформенное тестирование; Нагрузочное тестирование.

Специализируется на Backend разработке на PHP фреймворках. Опыт работы в сфере программирования 8+ лет. Отличные познания в проектировании структуры проекта.

Андрей — опытный Python-разработчик уровня Middle+. Обладает навыками работы с различными технологиями и инструментами, такими как Ansible, Apache Kafka, DevOps, Django, Docker, DRF, Elasticsearch, FastAPI, Flask, Microsoft, MongoDB, MQ, MySQL, NoSQL, Oracle, PostgreSQL, RabbitMQ, SQL, SQLAlchemy и другие. Андрей имеет опыт разработки систем в различных отраслях, включая информационную безопасность, аппаратное обеспечение, социальные сети и IoT. Он работал над проектами, связанными с реализацией требований информационной безопасности, разработкой системы гарантированного доведения команд БПЛА, созданием модулей для корпоративного портала и разработкой IoT-платформы управления инженерными системами здания. Также участвовал в разработке информационно-аналитической системы. На проектах Андрей выполнял роли Python-разработчика, разработчика ПО и back-end разработчика. Его опыт работы на проектах составляет 12 лет.

Полина — разработчик ABAP, специализируется на работе с SAP, SAP Data services и SAP HR. Имеет опыт работы в различных отраслях, включая urban technology, manufacturing, biotech, pharma, health care & sports, e-commerce & retail, logistics & transport. На проектах Полина выполняла следующие задачи: - проведение код-ревью для разработок в ERP/SCM/HR системах; - разработка внутренних инструментов; - анализ нагружающих систему запросов к БД и их оптимизация; - работа с модулями обновлений и блокировкой объектов; - расширение стандарта различными способами; - исправление дампов; - участие в митапах на тему по работе с внутренними таблицами; - интеграция SAP с внешними системами.