Оставьте заявку, мы подберем для вас подходящего специалиста за 48 часов!
Премия рунета

Мария З. ML разработчик, Middle+

ID 9934
МЗ
Мария З.
Женщина
Беларусь, Гродно, UTC+3
Ставка
4,500 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 28 февраля 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
ML разработчик
Грейд
Middle+
Навыки
Pl/SQL
Python
T-SQL
SQL
Oracle
REST API
Numpy
Pandas
SciPy
Keras
Tensorflow
PyTorch
Scikit-learn
Statsmodels
OpenCV
Seaborn
Matplotlib
NLTK
Flask
Tesseract
EasyOCR
Teradata
PostgreSQL
MS Windows
Linux
Aqinity
PyCharm
Jupyter
Anaconda
Docker
Grafana
Tableau
JupyterNoteBook
Excel Power Query
Google colab
Python 3.7
QA
DB2
IBM
SSIS
Atlassian
Bitbucket
Отрасли
AI & Robotics
BioTech, Pharma, Health care & Sports
FinTech & Banking
Telecom
Знание языков
Английский — C1
Главное о специалисте
грейд специалиста: middle+/senior О Марии: Ответственный и трудолюбивый специалист с глубокими знаниями в области математического моделирования, статистики и эконометрики, что подтверждается соответствующей степенью магистра в области Прикладной математики и информатики; обладаю знаниями в области микро- и макроэкономики. Сильные аналитические способности, внимание к деталям, способность быстро учиться.
Проекты   (4 года 3 месяца)
Virtual Assistants
Роль
Data Scientist
Обязанности
Описание проектов: ■ Внедрение геймификации для улучшения продаж и качества обслуживания, а также повышения мотивации и вовлеченности сотрудников банка. ■ Автоматизация процесса расчета бизнес-метрик по работникам банка и загрузка соответствующего контента в кабинет личной эффективности сотрудников. Команда: 8 разработчиков, 2 QA, 2BA, 1 ТЛ, 1PO Технологии: SQL, PostgreSQL, Teradata, Python, Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, nltk, Jupyter Notebook, Excel Power Query, Grafana Обязанности на проектах: ■ Построение математической модели прогнозирования продолжительности игры с использованием подхода feature engineering, поддержание игрового баланса с появлением новых игровых механик. Расчет стоимости различных видов наград и бонусов за действия пользователей. Сегментация пользователей по уровню вовлеченности. Проведение AB-тестов для определения эффекта от внедрения игровых механик по результатам финансовой деятельности сотрудников. ■ Сбор и обработка данных из различных источников. Написание скриптов для автоматизации расчета бизнес-метрик. Подготовка отчетов и создание интерактивных дашбордов для мониторинга активности пользователей. ■ Обработка текстовых данных в виде обратной связи пользователей, классификация писем на положительную и негативную обратную связь.
Стек специалиста на проекте
Grafana, Numpy, Pandas, SciPy, Teradata, Scikit-learn, NLTK, SQL, Python, Excel Power Query, JupyterNoteBook, PostgreSQL
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Февраль 2021 - Ноябрь 2023  (2 года 10 месяцев)
Critical Control
Роль
AI разработчик, Data Scientist
Обязанности
Описание проекта: Разработка программного инструмента для чтения и сбора печатных и рукописных данных с различных карт и передачи их в центр обработки данных. Команда: 3 разработчика, 1 QA, 1 ТЛ, 1BA Технологии: Python, Pandas, NumPy, SciPy, scikit-learn, OpenCV, pylibdmtx, Tesseract, easy-ocr, Detectron2, PyTorch, Flask, Docker Обязанности: Создание микросервиса, который на вход берет 2 изображения (лицевое и заднее) диаграммы и на выход возвращает список возможных идентификаторов счетчика (буквенно-цифровые значения) с соответствующим значением достоверности. Микросервис идентифицирует либо наклейку со штрих-кодом, либо рукописный текст на диаграмме. Предоставленные тегированные исторические изображения с определенной идентификацией счетчика использовались для обучения нейронной сети.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, Numpy, Pandas, SciPy, Scikit-learn, PyTorch, Tesseract, Docker, Python, Flask
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Август 2020 - Ноябрь 2020  (4 месяца)
Angelsight (модель машинного обучения, которая позволяет обнаруживать огонь/задымление в зданиях и некоторых других местах массового скопления людей, чтобы предупредить находящихся там людей)
Роль
ML-инженер, Data Scientist
Обязанности
Описание проекта: Разработка модели машинного обучения, которая позволяет обнаруживать огонь/задымление в зданиях и некоторых других местах массового скопления людей, чтобы предупредить соответствующие стороны о необходимости быстрого реагирования. Команда: 1 разработчик, 1 ТЛ Технологии: Python, Google Colab, keras, tensorflow, opencv-python, Flask, Docker Обязанности: Разработка модели позволяющей обнаруживать огонь и дым на видео с камер наблюдения для своевременного оповещения заинтересованных лиц. Сбор и подготовка обучающего набора данных. Использование Google Colab для целей машинного обучения. Написание REST API с использованием Flask. Создание и развертывание приложения Flask с использованием Docker.
Стек специалиста на проекте
OpenCV, Tensorflow, Google colab, Docker, Python, Flask
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Июль 2020 - Август 2020  (2 месяца)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Гродненский Государственный Университет им. Я.Купалы
Специальность
Информационные системы и технологии
Завершение учебы
2020 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Гродненский Государственный Университет им. Я.Купалы
Специальность
Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2022 г.

Похожие специалисты

BioTech, Pharma, Health care & Sports • GameDev • Information Security • Urban technology
КА
Ковальчук А.
Нижний Новгород
ML разработчик
Senior
4,375 Р/час
C#
C++
C/C++
Docker
Eclipse
HTML
Java
JavaScript
Linux
Lua
+47

Профессиональный опыт: Архитектура и реализация интегрированной системы биометрического распознавания, Разработка мобильных приложений для Ios/Android, обрабатывающих изображения/видео, Руководство группой разработчиков приложений для обработки видео, Расширение и внедрение Mediapipe, Конвертация нейросетевых моделей в мобильные бэкенды, Построение конвейеров для обучения и вывода моделей детекторов, регрессоров и классификаторов. Оптимизация нейронных сетей на основе задач. Награды ● Хакатон "Цифровой прорыв 2020" 3-е место в задаче видеонаблюдения за сдачей экзаменов ● Хакатон "Цифровой прорыв 2021" 2-е место в командном зачете в задаче CardioSpike Специалистом написано множество научных работ и статей.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты