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.

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

Специалист по данным / Инженер по Машинному Обучению с опытом работы 3 года. Специалист по данным с сильным математическим образованием и хорошими навыками программирования. Обладает универсальным набором навыков, охватывающим инженерию данных и анализ данных, с возможностью адаптации к динамичной рабочей среде. Специализируется на обработке естественного языка, компьютерном зрении и прогнозирующем моделировании в различных областях бизнеса. Имеет опыт работы на всех этапах обработки и анализа данных, от понимания бизнес проблем до внедрения моделей ML в эксплуатацию. Языки программирования: Python. Технологии программирования gradio. Data science Pandas, Numpy, Seaborn, Plotly. Машинное обучение Scikit-learn, XGBoost, BitsAndBytes. Глубокое обучение PyTorch, Tensorflow, Keras, OpenVINO, TensorRT, TensorBoard, NVIDIA NGC. Компьютерное зрение OpenCV, Torchvision. Обработка естественного языка Hugging Face, OpenAI API, Langchain, PEFT, Spacy, Gensim, NLTK, BERTopic. MLOps MLFlow. Инженерия данных Apache Spark, PySpark. Облачные технологии AWS(Sagemaker, S3, EKS, EC2, Bedrock, DynamoDB, Cloudwatch и т. д.), Azure(Virtual Machines, Spot VM, SQL, ML, Functions, Synapse, Analysis Services, Data Factory, Blob Storage, DevOps, etc). Базы данных Redis, MongoDB, PostgreSQL. DevOps Docker, Docker Compose, Kubernetes (k8s), Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Github. Достижения Настройка инфраструктуры AWS Настроил инфраструктуру AWS для мониторинга и отслеживания моделей на этапе экспериментов, что позволило сделать процесс разработки более удобным и эффективным, а развертывание моделей машинного обучения - надежным и безопасным. Коммуникационный чат-бот Разработан коммуникационный чат-бот с LLM для разговоров от лица различных персонажей и с ответами на пользовательские запросы.

Снежана — специалист в области QA FullStack грейда Middle+. Имеет высшее образование по специальности «Экономика электронного бизнеса» Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники. Владеет английским языком на уровне B2. Области специализации: FinTech & Banking, E-commerce & Retail. Опыт работы на проектах: - Альфа-инвестиции, Invest Lab и Go INVEST: тестирование через API, работа с недостаточными требованиями, запуск автотестов, заведение ручных сценариев, функциональное тестирование, локализация ошибок, работа с Jira, Confluence, Git, интеграционное тестирование. - Lamoda Sport: разворачивание локальных окружений, написание автотестов, заведение ручных сценариев, функциональное тестирование, работа с Jira, Confluence, Git, GitHub, Test IT, Grafana, Kibana, Bamboo, BitBucket, Conductor, проверка стабильности и корректности работы микросервиса в Kubernetes. - EMCD: разработка и выполнение комплексных планов тестирования, разработка и поддержка автоматизированных тестов, тестирование gRPC ручек, участие в создании и улучшении тестовых фреймворков и инфраструктуры автоматизации, работа с системами CI/CD. - Foranx: обеспечение качества backend/frontend-части банковской системы, ручное тестирование, модульное, интеграционное, системное и приёмочное тестирование, E2E тестирование, работа с Linux, SQL, бухгалтерской программой 1С, разработка unit-автотестов и для UI, участие в создании и тестировании собственных продуктов.

• Разработка с использованием “plain” PHP без фреймворков • Разработка с использованием back-end и full-stack фреймворков, включая Laravel / Symfony / Codeigniter и React/Vue/Angular • Интеграция со сторонними сервисами, решениями, включая платежные системы, Google Maps и многими другими • Работа с MySQL, SQLite и MongoDB • Проектирование архитектуры • Аудит кода и архитектуры, code review • Рефакторинг • Автоматизированное тестирование (unit/component/e2e) • Работа в качестве release manager, подготовка и “билд” релизов • Проектирование сервисов • CI/CD

работа в кросс-функциональных и кросс-платформенных командах; продуктовая разработка (сопровождение задачи от требований до реализации); кросс-код-ревью и парное программирование; менторство младших разработчиков; проведение собеседований разработчиков; оценка и декомпозиция задач; оптимизация стабильности и скорости загрузки приложений; адаптивная, кроссбраузерная и доступная верстка; проектирование и разработка библиотек компонентов; написание тестов (unit, integration, e2e); agile-практики (scrum, kanban);

Имею 3 официальных сертификата от Oracle и VMWare, полученных в результате успешной сдачи экзаменов в Oracle и VMWare: 1.VMWare Spring Professional 2021; 2.Oracle Certified Professional, Java SE 8 Programmer; 3.Oracle Certified Associate, Java SE 8 Programmer; Люблю свою работу, люблю Java, Kotlin, Spring Boot. Нравится изучать новые технологии, коммуникабелен. КМС по шахматам.

Олег — опытный QA-инженер с навыками работы в различных областях IT. Он специализируется на тестировании мобильных приложений и API, а также имеет опыт работы с автоматизированными тестами на Python, Cypress, PyTest и Requests. Олег работал над проектами для компаний из сфер телекоммуникаций и медиа. В его обязанности входило тестирование frontend, backend, API и мобильных приложений на iOS, Android и React Native. Также он занимался исследовательским тестированием ПО для управления промышленными объектами и разработкой автотестов на Python и Tesseract. Опыт Олега включает работу с ML-продуктами, промышленными протоколами обмена данными (OPC, OPC UA), базами данных PostgreSQL и NoSQL (Qdrant). Он владеет инструментами Grafana, DevTools, Git, Postman, Linux (Fedora, Debian) и Windows.