Шакир Р. Data Scientist, Middle

ID 9035
ШР
Шакир Р.
Мужчина
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
1 750 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 декабря 2024 г.

Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.

Подробнее
О специалисте
Специализация
Data Scientist
Грейд
Middle
Навыки
Apache AirFlow
C++
Data Analysis
Django
Docker
ETL
FastAPI
Git
Machine learning
Matplotlib
MSQL
NLP
Numpy
Pandas
Python
PyTorch
REST API
Rope
Scikit-learn
SQL
SQLx
Tensorflow
XGBoost
XGboots
Zope
Английский язык
Математическая статистика
OpenCV
Backend
Frontend
Framework
Отрасли
AI & Robotics
FinTech & Banking
Проекты   (10 месяцев)
Предоставление пользователям мобильного приложения актуальной информации о наличии свободных мест на парковках города в реальном времени
Роль
Data scientist / ML-engineer / Backend
Обязанности
- Сбор, очистка и предобработка данных для обучения модели. - Feature engineering и EDA для повышения качества модели. - Разработка ML-моделей и создание пайплайнов для их эффективной работы. - Взаимодействие с back-end и front-end командами для интеграции решений. - Работа над программным обеспечением и обеспечение его стабильности и производительности. - Успешное распознавание свободных парковочных мест с точностью в диапазоне от 60% до 100%. - Создание и оптимизация ML-моделей и пайплайнов для обеспечения высокой производительности системы. - Интеграция CV-модели с back-end решениями, обеспечивая бесперебойную работу приложения.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, Tensorflow, Numpy, Pandas, Frontend, Scikit-learn, PyTorch, Backend, Python, REST API
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Январь 2023 - Октябрь 2023  (10 месяцев)
Предсказание поведения клиентов сайта "Сберавтоподписка"
Роль
ML engineer
Обязанности
Создание алгоритма машинного обучения для анализа и прогнозирования поведения клиентов на сайте "Сберавтоподписка". - Анализ данных о поведении пользователей, выявление ключевых паттернов. - Разработка и настройка алгоритма машинного обучения для предсказания интересов пользователя. - Тестирование и выбор оптимальной модели для интеграции. - Успешное прогнозирование интересов клиентов, что позволило маркетологам создавать целевые рекламные кампании. - Оптимизация взаимодействия с пользователями, улучшение уровня удовлетворенности клиентов
Стек специалиста на проекте
Scikit-learn, SQL, Python, Framework
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Июнь 2023 - Август 2023  (3 месяца)
Модель кредитного риск-менеджмента Создание модели кредитного скоринга, направленной на оценку риска клиентов при выдаче кредитов.
Роль
ML engineer
Обязанности
- Анализ и обработка кредитных данных для выявления ключевых индикаторов. - Разработка и тестирование алгоритмов машинного обучения для оценки кредитного риска - Успешная оценка кредитного риска, что позволило банку принимать обоснованные решения. - Снижение процента невыплат и улучшение качества кредитных решений банка
Стек специалиста на проекте
Scikit-learn, Python
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июнь 2023 - Август 2023  (3 месяца)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Высшая школа технологии и энергетики, Санкт-Петербург
Специальность
Электро- и теплоэнергетика, Электроэнергетика и электротехника
Завершение учебы
2024 г.

Похожие специалисты

FinTech & Banking • IoT • Manufacturing
АЛ
Артем Л.
Минск
Data Scientist
Senior
6 250 Р/час
A/B testing
Agile
Anaconda
API
Bash
Bitbucket
CatBoost
CI/CD
Circle CI
Docker
+77

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.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

AI & Robotics • BioTech, Pharma, Health care & Sports • Information Security • Telecom • VR/AR
ВК
Владимир К.
Москва
Data Scientist
Senior
4 500 Р/час
C#
C++
LambdaCD
generator
NX
OpenCV
C4
connect
ES
+72

Языки программирования Python, C, C++, Java, JS, Julia, SQL, C#, Prolog Фреймворки, библиотеки TensorFlow 1/2, PyTorch, Pandas, Numpy, Sklearn, Spacy, Matplotlib/Seaborn, MATLAB, NLTK, RASA, OpenCV, CUDA, boto3, данные ГИС ML-экспертиза Обработка естественного языка: - NER, QA, Chatbots, Intents Matching, Text Classification, Sentiment Analysis, Emotion Detection, Text Abstraction, Text Generation, Clustering, Language Translation - Трансформаторы, BERT, RoBERTa, all-mpnet-base-v2, GPT-3, HDBSCAN, UMAP, RNNs, LSTMs, GRUs, LDA, Gaussians, LSH, K-means Компьютерное зрение - Классификация изображений, обнаружение объектов, сегментация изображений, распознавание таблиц, распознавание структуры таблиц, OCR, распознавание лиц, 3D реконструкция лиц, создание подписей к изображениям - Визуальные трансформаторы, DETR, TableFormer, ConvNets, YOLO3/4, YOLOX, Mask R-CNNs, Fast R-CNNs, Faster R-CNNs, ResNets, VGG, GANs Классические и другие ОД: - Анализ временных рядов, скоринговые модели, регрессии, предикторы, линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, деревья решений, градиентный бустинг (XGBoost, CatBoost), ансамбли, байесовцы, уменьшение размерности, PCA, PCE, t-SNE Контролируемое, полу контролируемое, неконтролируемое обучение и обучение с подкреплением Базы данных Postgres, DynamoDB, NEO4J, JanusGraph, SQLAlchemy Облачные сервисы AWS (SQS, SNS, SageMaker, Lambdas, EC2, S3, Textract, VPC, CloudTrail и т.д.), GСloud Разработка программного обеспечения Git, Docker, Podman, Linux, Bash, Ansible, Sentry, GitLab CI/CD, Conda, Jupyter, VS Code, Pycharm Другие инструменты/навыки Отлично

Подробнее