Москва
Резюме № 52977194
Обновлено 26 июля 2022
no-avatar

Data scientist, Data Analyst

Был больше месяца назад
По договорённости
40 лет (родился 29 ноября 1985), cостоит в браке, есть дети
Москваудаленная работа
Условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа
Гражданство
Россия
Контакты
Телефон

Почта
Будут доступны после открытия
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 16 лет и 9 месяцев

    • Июнь 2022 – работает сейчас
    • 3 года и 7 месяцев

    Программист-стажер

    ECOMSELLER, Москва
    Официальный технологический партнер всех ведущих маркетплейсов России

    Обязанности и достижения:

    Разработка интеллектуального модуля для работы с API OZON Seller, OZON Performance: Разработка методов для получения статистики, обработки, сохранения, записи в БД. Разработка методов для работы с акциями (изменение, добавление, удаление) на основе обработки статистики.
    • Май 2022 – работает сейчас
    • 3 года и 8 месяцев

    Ведущий инженер службы содержания и технического обслуживания здания

    Центральный банк Российской Федерации, Москва
    • Июль 2020 – май 2022
    • 1 год и 11 месяцев

    Инженер-программист АСУ ТП

    ТА-групп, Москва

    Обязанности и достижения:

    Разработка оборудования для автоматизации технологических процессов битумных терминалов. - Разрабатывал проектную документацию на АСУТП по ГОСТ 21, ГОСТ 34, шкафы управления оборудованием, проектировал кабельные трассы, разрабатывал ПО для ПЛК Siemens, выполнял пуско-наладочные работы разрабатываемого оборудования на производственной площадке и объектах заказчика.
    • Апрель 2020 – октябрь 2021
    • 1 год и 7 месяцев

    Студент

    Нетология, Москва

    Обязанности и достижения:

    Pet-проекты: Дообучение сети resnet50 под задачу распознавания пожаров. Проведен сбор датасета, добавление слоев нейросети и дообучение итоговой модели. https://github.com/FED32/Fire_detection.git Построение моделей оценки вероятности предъявления по гарантии. (Проект выполнен по данным хакатона от МКБ). Проведен анализ признаков, предобработка данных, моделирование и сравнение результатов моделей RandomForest, XGBoost, Lightgbm, Catboost, проведен подбор параметров моделей, проведен анализ важности признаков. https://github.com/FED32/MKB_hackaton.git Учебные проекты в Нетологии - профессия DataScience (программа курса по ссылке https://netology.ru/programs/data-scientist#/lessons) Дипломный проект - разработка рекомендательной системы для рекомендации актуальных процедур закупок участникам на основе их истории участий в конкурсах.  Использовались обработка текстовой информации инструментами библиотеки gensim (модель Doc2vec), TF-IDF с последующим снижением размерности с помощью TruncatedSVD, вариант векторизации предобученной моделью Bert, обработка категориальных переменных методом OneHotEncoding, нормализация и построение рекомендаций с использованием библиотеки LightFM. https://github.com/FED32/Diplom_netology.git Модель классификации изображений в рамках соревнования на kaggle Dogs vs. Cats Redux: Kernels Edition. Модель создана c использованием keras на базе предобученной сверточной нейронной сети VGG16 с добавлением слоев и дообучением на входном датасете. Составление словарей для классификации тональности отзывов. Обучение модели word2vec на корпусе из отзывов, предварительная лемматизация и очистка от стоп-слов, построение визуализаций с использованием t-SNE.  Разработка модели предсказания качества вина на основе классического алгоритма машинного обучения по методологии CrispDM. Данные взяты c kaggle. Классификация текстов по тональности, построение тематических моделей. Входные данные - отзывы о банках. Проведен анализ данных (часто встречающиеся слова, леммы, биграмы), построение кривых Ципфа и Хипса, построение тематических моделей с использованием латентно-семантического анализа (lsi), построение моделей классификации отзывов (с использованием TF-IDF, TruncatedSVD, LDA). Построение рекомендаций фильмов на основе содержимого. Использовался TF-IDF на тегах и жанрах. Построение моделей ARIMA и GARCH для временных рядов.
    • Октябрь 2009 – июль 2020
    • 10 лет и 10 месяцев

    Инженер-электроник, начальник сектора

    Красногорский завод им. С. А. Зверева
    Электронно-вычислительная, оптическая, контрольно-измерительная техника, радиоэлектроника, автоматика (производство)

    Обязанности и достижения:

    Работа в комплексно-тематическом отделе разработки средств контроля космического пространства и специальной техники. - Разработка изделий ВТ по ГОСТ РВ 15.203-2001 - Разрабатывал архитектуру систем управления и обработки информации; - занимался разработкой конструкторской и эксплуатационной документации; - разрабатывал ТЗ и исходные данные на конструкцию и ПО смежным отделам; - занимался организацией работ по разработке, организацией проведения и руководством работами на объекте; - разрабатывал ТЗ на составные части ОКР для контрагентов, занимался сопровождением СЧ ОКР.
    • Апрель 2009 – октябрь 2009
    • 7 месяцев

    Инженер-электроник

    ОАО Брянский камвольный комбинат

    Обязанности и достижения:

    Обеспечение надёжной, безопасной работы и исправного состояния оборудования.

Условия занятости

  • Подходящие условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
Удалённая работа

Обо мне

Дополнительные сведения:

КЛЮЧЕВЫЕ КОМПЕТЕНЦИИ: Языки программирования: Python, C Работа с базами данных, PostgreSQL (CTE, views, window functions, subqueries, joins) Анализ данных в Python (NumPy, Pandas, scipy, matplotlib, seaborn, plotly) Feature engineering и предобработка данных Машинное обучение: классический ML, рекомендательные системы, timeseries, NLP, обработка изображений (scikit-learn, keras, surprise, lightFM, gensim, nltk, xgboost, lightgbm, catboost, pytorch, tensorflow) Git Парсинг данных: requests, beautifulsoup, работа с API Гитхаб: https://github.com/FED32  Увлечения, хобби: data science, программирование, IT, электроника, автомобили. Python, SQL, PostgreSQL, Pandas, Numpy, Matplotlib, Keras, sklearn, ML, Time Series Analysis, NLP, scipy, seaborn, Git, Pytorch, Tensorflow, xgboost, lightgbm, catboost

Иностранные языки

  • Английский язык — технический

Водительские права

  • B — легковые авто
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям
Обновлено 25 сентября
Превью фото соискателя
Data Scientist/ Business Analystз/п не указана
Последнее место работы (1 год и 3 мес.)Data ScienceСентябрь 2024 – работает сейчас
Обновлено вчера
no-avatar
Data Analystз/п не указана
Обновлено 27 октябряПоследнее место работы (1 год и 3 мес.)Data AnalystСентябрь 2024 – работает сейчас
Обновлено 18 декабря
Превью фото соискателя
Data analyst90 000 ₽
Последнее место работы (2 года и 1 мес.)Специалист по автоматизацииНоябрь 2023 – работает сейчас
Обновлено 21 ноябряПоследнее место работы (4 года и 2 мес.)РадиоведущийОктябрь 2021 – работает сейчас
Обновлено 22 декабря
no-avatar
Junior data analystз/п не указана
Последнее место работы (2 мес.)Аналитик данныхИюль 2025 – сентябрь 2025
Обновлено 7 декабря
no-avatar
Junior data analystз/п не указана
Последнее место работы (7 мес.)Cтажер аналитик-данных (учебный проект)Май 2025 – работает сейчас
Обновлено 8 декабряПоследнее место работы (1 год и 5 мес.)КонсультантИюль 2024 – работает сейчас
Обновлено 3 декабряПоследнее место работы (4 года и 9 мес.)Аналитик / Менеджер проекта / Инженер-технологМарт 2021 – работает сейчас
Обновлено 9 декабря
Превью фото соискателя
Data Analyst200 000 ₽
Последнее место работы (3 года и 11 мес.)Data AnalystДекабрь 2021 – ноябрь 2025
Работа в МосквеРезюмеIT, Интернет, связь, телекомАдминистрирование баз данныхData Scientist



Общество с ограниченной ответственностью «СуперДжоб» Г.Москва, ул. Дмитровка М, дом 20 ИНН 7702319337 ОКВЭД 63.11.1 vip@superjob.ru +7(495)7907277 Программа ЭВМ SuperJob и Программные модули включены в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 9280 от 20.02.2021г. Программный интерфейс API SuperJob включен в Реестр российского программного обеспечения (ПО), реестровая запись № 11081 от 20.07.2021г.
© 2000–2025 SuperJob