Data Scientist, Middle+

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

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

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

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

Более 3 лет опыта в ИТ-индустрии. Специализация – функциональное и автоматизированное тестирование. Область экспертизы – госсектор, финтех, автоматизация производства. КЛЮЧЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИНСТРУМЕНТЫ • Atlassian Jira, Confluence • Postman, SoapUI • Git • Java • Selenium • RestAssured • Maven • Allure • Selenoid • REST API • SOAP API • Devtools, Fiddler • Apache JMeter • MS Office • SQL • Selenide • JDBC • Gradle • Jenkins • Masquerade JMX • GitLab • HTTP/HTTPS Образование: 2019 Российский новый университет, экономика. 2020 Яндекс практикум, Профессия «Инженер по тестированию». 2021 Software-testing, Практикум по тест дизайну. 2021 Udemy, Тестирование API при помощи Postman. 2021 Software-testing, Тестирование производительности Jmeter. 2021 Udemy, SQL Oracle. 2022 Software-testing, Техники локализации плавающих дефектов. 2022 Udemy – Java базовый курс 2022-2023 Яндекс практикум – Автоматизатор тестирования на Java 2023 Stepik – Java продвинутый курс 2023 QA Guru – Автоматизация тестирования на Java 2023 LearnQA – Автоматизация тестирования REST API на Java 2023 Тезис – Специалист по автоматизированному тестированию проектов на базе Тезис

Практический опыт работы с проектами, включающими создание систем автоматизации — от разработки самих систем (в качестве бизнес-аналитика, системного аналитика, разработчика, системного администратора) до их внедрения и сопровождения на этапе запуска. Практический опыт проектирования микросервисной архитектуры по методологии Domain-Driven Design (DDD) и описания архитектурной модели C4 в виде UML-диаграмм. Разработка и ведение технической документации с использованием ГОСТ 34, 19, 2, РД50, Confluence. Практический опыт выявления и сбора пользовательских требований (интервью, фокус-группы, семинары), их декомпозиция и преобразование в функциональные технические требования для разработки программного обеспечения. Практический опыт написания требований к информационной системе в виде технического задания, спецификаций функциональных требований (SRS), User Story, Use Case. Практический опыт написания требований для проектирования баз данных с нуля (построение ERD-диаграмм, создание словаря данных, маппинг данных). Опыт моделирования процессов с помощью нотаций BPMN, UML. Опыт интеграции разрабатываемой информационной системы с существующей системой по REST API и SOAP. Описание API разрабатываемой информационной системы (логика формирования запроса, обработка ответа, обработка ошибок) по формату OpenAPI. Опыт решения интеграционных задач с использованием брокеров сообщений (Kafka) и менеджеров очередей (IBM WebSphere MQ). Опыт создания вайрфреймов, интерактивных прототипов высокой и низкой точности (Figma, Balsamiq). Постановка задач разработчикам, консультация разработчиков/тестировщиков по задачам. Оформление программы и методики испытаний (ПМИ) и плана тестирования. Подготовка данных для сдачи проекта, написание документации для заказчика, презентация готового продукта заказчику, обучение и сопровождение пользователей. Практический опыт работы с таск-трекерами: Redmine, Jira. Практический опыт работы в Agile-командах в качестве fullstack-аналитика.

Разработка front-end с нуля Проведение код-ревью Написание адаптивной, отзывчивой верстки, включая кроссбраузерную и кроссплатформенную Исправление багов и оптимизация кода Написание технической документации Оптимизация и поддержка существующих проектов Разработка по Scrum/kanban методологиям

Программист разработчик с 2,5 годами опыта работы. Заинтересована в интересных проектах в области анализа данных. Наибольший интерес представляют проекты связанные с анализом временных рядов, построением и проверкой статистических гипотез, большими данными.