Василий Ж. Data Scientist, Middle

Я специалист в области науки о данных, с аналитическим складом ума и глубокими знаниями математике статистике. Имею опыт работы смежных сферах IT, что обеспечивает мне широкую перспективу понимание технологических процессов компании. Знаком компьютерным зрением обработкой естественного языка на теоретическом уровне, имею реализации академических проектов этих областях. В своём профессиональном пути, начав с автоматизации процессов помощью RPA, я постепенно приближался к науке о данных, увлекаясь её мощным потенциалом в преобразовании данных ценные знания и решения. Этот интерес ведёт меня желанию глубже изучить развиться этой области. Убеждён, что наука открывает новые горизонты для инноваций эффективности любой сфере, стремлюсь стать частью этого процесса, внося свой вклад создание передовых решений. Я готов приложить все усилия достижения профессионального мастерства, сопровождаемого постоянным обучением совершенствованием

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.

Григорий — опытный Data Scientist с навыками в области машинного обучения и анализа данных. Он обладает глубоким пониманием Apache AirFlow, Azure, C++, Docker, FastAPI и других технологий. Григорий успешно работал над проектами в сфере Hardware и E-commerce & Retail. В рамках одного из проектов он разработал систему автоматического выявления дефектов на производственной линии, используя архитектуру YOLO V5. Это позволило повысить точность обнаружения дефектов до 89%. В другом проекте Григорий создал модель прогнозирования продаж для ритейл-сети, используя комбинацию алгоритмов Prophet и XGBoost. Это помогло снизить MAPE с 15% до 8%. Также Григорий разработал автоматизированный классификатор товаров для e-commerce платформы, что позволило сократить затраты человекочасов на категоризацию на 30%.

Кирилл — опытный специалист в области Data Science с грейдом Middle+. Он обладает широким спектром навыков, включая работу с Docker, Flow.js, Linux, ML, MLOps, Numpy, NVidia, OpenCV, Pandas, Python, PyTorch, Scikit-learn, Spark, SQL, Tensor, Tensorflow и другими инструментами. Кирилл имеет опыт работы на проектах в различных отраслях, таких как лайфстайл, электронная коммерция и ритейл, финтех и банкинг, а также городские технологии. Он принимал участие в разработке проектов для прогнозирования продаж товаров на маркетплейсах, создания приложения ассортимента компании, распознавания документов и других задач. На последнем месте работы Кирилл курировал реализацию крупных инвестиционных проектов по автоматизации энергетических объектов.

● Опыт в IT индустрии 29 лет ● Главное личное достижение мирового уровня - впервые в мире описал настройку облачной инфраструктуры для флагманского продукта Oracle Real Application Cluster в 2023 г. SaaS в Oracle Cloud не предусматривал поддержку и инсталляцию в приватной инфраструктуре. Данное событие подтолкнуло компанию Oracle обеспечить новые зоны в AWS, GCP. Google поиск ранжирует мои статьи по словам «k8s Oracle Real Application Cluster» выше официального сайта Oracle. ● Удаленное управление: ssh, RDP ● Настройка сети: ubuntu netplan, xEL NetworkManager. Список прослушиваемых портов, systemd-resolved.service, tcpdump ● Сетевые протоколы: dns, dhcp, http(s). Утилиты nslookup, nmap, curl, wget. Управление записями вида A, AAA, CNAME ● Управление службами: start, stop, создание, параметры автозагрузки, состояние systemd, windows ● Управление модулями ядра: просмотр, загрузка, выгрузка: lsmod, modprobe. Автозагрузка ● Управление firewall: включение, отключение. Создание, удаление, просмотр правил iptables. Конфигурирование для приложений и портов ● Управление selinux: состояние, включение, отключение, файл загрузочной конфигурации ● Управление пользователями: useradd, включение в группу, в sudoers. Дополнительно ssh-keygen, ssh-copy-id ● Работа с системными журналами: journalctl системный, сервисный, grep, egrep. Настройка logrotate ● Права POSIX, управление: chmod, chown, ls ● Создание, расширение разделов: ext*, xfs, fat*, zfs, ntfs. parted, fdisk, blkid, mkfs ● Анализ файловых устройств: du, df ● Операции с файлами: touch, find, rm, cat, tail, less, vi, cd, ls,tree ● Диагностика сети: ping, arping, traceroute ● Пакетные менеджеры: apt, yum. Добавление репозиториев ● Системные: lsof, lspci, lsusb, lshw, lsblk. Создание, удаление swap раздела или файла swapon/off. Монтирование в fstab ● POSIX regexp: регулярные выражения для sed и расширения для grep ● EFI, boot: Стандарт EFI, GPT, MBR. Устройство диска, файловая система EFI раздела. Настройка загрузки linux с

Общий опыт разработки Java - 5 лет Опыт работы с технологиями - Java SE (7, 8, 11, 17), Kotlin, Spring (DI / IoC, WebMVC, data, security, aop), Spring Boot, Hibernate, Maven, Gradle,), JSON (Jackson), REST, SOAP, Liquibase, JUnit, Jupiter, Mockito, PostgreSQL, OracleDB, MongoDB, Kafka, Spring Cloud, JWT, Docker, Kubernetes, Postman, Swagger, Git, Jira

Ключевые навыки Python, Selenium, Jira, Postman, Тестирование ПО, Тестирование API, Jenkins, Docker, PostgreSQL, Автоматизация тестирования

Полина — руководитель IT-проектов с опытом работы в e-commerce и public sector. Она умеет работать в команде, управлять проектами по Agile, анализировать риски и расставлять приоритеты. Полина координировала работу команд из 5–12 человек, составляла планы проектов, собирала требования от клиентов и поддерживала коммуникацию со стейкхолдерами. На проекте по продаже интерьерных тканей она привлекла свыше 10 тысяч новых пользователей, а на проекте по бронированию абонентских ячеек повысила работоспособность команды на 37 %. В портфолио Полины два успешно реализованных проекта.