Системный аналитик, Middle

ID 4311
Специалист недоступен
Посмотрите похожих специалистов для решения ваших задач

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking
ШД
Шагид Д.
Москва
Системный аналитик
Middle+
3 350 Р/час
REST API
Push Notifications
Kafka
Assistance
ERM
+5

Опыт: более 4,5 лет в роли аналитика. Тех. стек: BPMN, IDEF0, UML, Swagger, MS Visio, Kafka. Ключевая экспертиза: взаимодействие с клиентом, выявление требований к системам, анализ возможностей систем, документирование и моделирование интеграционного взаимодействия между серверными и сторонними сервисами. На текущий момент плотно работает с интеграцией банковской внутренней системы с внутренней системой федеральных судебных приставов. Ранее в Сбере развивал проект ассистента (искусственный интеллект), расшириk список возможностей ассистента эко системы Сбера. Мотивация: в поисках команды и проекта, где будет работа на результат, на текущий момент чувствует, что гос заказчик и гос процессы даются сложно, хотелось в коммерческий проект и компанию. Soft skills: открытый, прозападный, увлеченный и прогруженный в профессиональную сферу системного анализа.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • E-commerce & Retail
МЛ
Максим Л.
Москва
ML разработчик
Junior+
1 571,43 Р/час
OpenCV
Tensorflow
Numpy
Git
Pandas
Linux
Scikit-learn
Seaborn
NLTK
PyTorch
+19

Максим — ML-разработчик уровня Junior+ с опытом работы на проектах в сферах AI & Robotics и E-commerce & Retail. На проекте по разработке системы алготрейдинга на основе новостного анализа выполнил следующие задачи: - разработал прототип системы для алготрейдинга акциями; - реализовал парсинг новостей из Telegram-каналов; - выполнил предобработку и семантическую классификацию новостей; - спроектировал и обучил модель прогнозирования; - настроил автоматическую отправку уведомлений о торговых сигналах в Telegram. В роли ML engineer в проекте Mars работал над следующими задачами: - разработка, обучение, валидация и развёртывание моделей машинного обучения; - проектирование и реализация пайплайнов (MLOps) для автоматизации процессов; - проведение A/B-тестирований; - анализ данных и проверка статистической значимости результатов; - интеграция разработанных моделей в существующую IT-инфраструктуру компании; - взаимодействие с кросс-функциональными командами и представление результатов работы бизнес-стейкхолдерам.

Подробнее