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.

Начал программировать в 14 лет, много в чем копался, много всего читал • Был опыт как быстрой разработки под MVP с сознательными упрощениями и костылями в угоду скорости разработки, так и глобального рефакторинга этих костылей, в том числе высокоуровневых. Например, распил большого сервиса, который был bottleneck'ом и точкой отказа, на микросервисы по разным сущностям продукта.

Баглан — опытный системный аналитик с навыками в области разработки, управления и анализа. Он обладает глубоким пониманием бизнес-процессов и имеет опыт работы с микросервисной архитектурой. Баглан участвовал в проектах по разработке продуктов для сферы EdTech, включая проекты по кибербезопасности и gamedev. В его обязанности входило участие в стратегическом планировании, анализ рынка, разработка технических заданий и оптимизация процессов. Он также работал над проектами по сбору и анализу бизнес-требований, что позволило ему получить опыт в использовании разнообразных технологий. Баглан занимал ключевые роли в разработке передовых платформ EduTech и внедрении CRM для маркетинговой платформы.

Более четырех лет коммерческого опыта. Портфолио - https://www.figma.com/file/C4XO5MMQJ3qAyTVSeij0FX/Projects?node-id=101%3A481&t=dIBJJKKHQZWxXlU1-0 Занимаюсь дизайном мобильных приложений, сайтов, онлайн-сервисов, администраторских интерфейсов, корпоративных и промо-страниц. Создаю диджитал-брендинг для бизнеса.

Проживаю за границей. Предпочитаемый способ связи telegram: @chgrin Коммерческий опыт более 4-х лет. Последние 3 года работал в команде единственным фронтенд разработчиком, что научило меня понимать зоны ответственности и ставить справедливые оценки задачам. Параллельно своей основной работе активно изучаю стек typescript+react, планирую переход на него. Занимаюсь обучением нескольких учеников, это помогает мне держать свои знания в тонусе