Москва
Резюме № 55884128
Обновлено 17 декабря
Превью фото соискателя

Data Scientist

Был вчера в 16:48
150 000 ₽
35 лет (родился 23 сентября 1990), не состоит в браке, детей нет
Москва
Условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
В офисе/На объекте
Гражданство
Россия
Контакты
Телефон
Почта
Будут доступны после открытия
Профессиональные навыки
  • Показать еще
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 3 года и 4 месяца

    • Сентябрь 2022 – работает сейчас
    • 3 года и 4 месяца

    Исследователь / аналитик

    Исследовательская работа и проекты в области Data Science и ML, Москва
    IT, Автоматизация

    Обязанности и достижения:

    Стек: Python (Django, Flask, FastAPI), SQL/PostgreSQL, ML/DL, Docker/Kubernetes (k8s), Data Visualization (Streamlit, Marimo), CI/CD (GitHub Action, GitLab CI), Git, Scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, CV (YOLO), Supervision, DevOps, Linux (Ubuntu, Astra Linux), Jupyter Notebook, ETL. 1. Персональный веб-профиль (https://vizitsa.vercel.app/) 2. Data Visualization & Analytics: - интерактивный анализ данных Росстата с использованием Streamlit (Pandas, Plotly) (https://rfpopulate.streamlit.app/) - концепт инструмента оценки рентабельности строительных проектов с бизнес-логикой на Python (https://rfipsy.streamlit.app/) 3. Web & API Development: - English Word Generator концепт образовательного приложения с генерацией слов/изображений и текста-в-речь (FastAPI, NLP) (https://github.com/Aimnew/english-word-book/blob/main/README.md) 4. AI/ML Solutions: - Новостной агрегатор с NLP-обработкой через OpenRouter (Python, BeautifulSoup, Transformers). Кросс-платформенная публикация TG → Яндекс Дзен. 5. Обработка потокового видео на клиент-серверной архитектуре (Клиент веб камера ноутбука, сервер Rasberry Pi). Использование YOLO/OpenCV/Supervision для задач детекции, классификации, сегментации объектов) 6. Подготовка ML моделей: сбор и предобработка данных, обучение, анализ качества, оптимизация нейронных моделей. 7. Умение читать и понимать научные статьи. 8. Подготовка ML моделей: сбор и предобработка данных, обучение, анализ качества, оптимизация моделей. 9. Разработка и внедрение AI-решений для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов. 10. Применение LLM и AI-агентов для решения практических бизнес-задач. 11. Интеграция (парсинг) и обработка данных из API, баз данных и файлов. Основные достижения: Создал и опубликовал несколько прототипов ML/AI приложений (NLP, CV). Разработка решения от этапа исследования до развертывания. Работа с ML-моделями, контейнеризация, LLM, Computer Vision. Разработка моделей и алгоритмов машинного обучения для задач классификации, кластеризации, сегментации. Исследую области применения классических ML и DL подходов для решения задач бизнеса. Работаю с данными (Python, SQL), анализирую и строю прогностические модели. Работаю с библиотеками Scikit‑learn, TensorFlow, PyTorch, CV (YOLO), Supervision для разработки ML‑моделей. Реализую при помощи Django, Flask, FastAPI, Streamlit, Marimo, GIT, Docker
    • Сентябрь 2022 – сентябрь 2025
    • 3 года и 1 месяц

    Управление проектами и инженерный опыт

    Другой опыт, Москва
    Капитальный ремонт жилого фонда; Строительство жилищное; Строительство дорожное и инфраструктурное; Реконструкция

    Обязанности и достижения:

    10 лет опыта в строительной сфере (с апреля 2016 по н/в). - Участвовал в проектах с бюджетами до 1 млрд. ₽ и сроками 1–3 года. - Управлял командами до 5 специалистов, организовывал взаимодействие подрядчиков и госорганов. - Контролировал выполнение графиков и бюджета, внедрял аналитику для оценки рисков и качества. - Автоматизировал документооборот и отчётность → снижение задержек и ошибок. - Анализировал проектную документацию, формировал отчёты для экспертизы и управленческих решений. - Работал с государственными реестрами и технической документацией → опыт обработки больших объемов разнородных данных. Ключевые результаты: - Успешное завершение объектов (многоквартирные жилые дома, реконструкция РАНХиГС, ковид-госпиталь, Училища олимпийского резерва и др.) в срок и в рамках бюджета. - Минимизация рисков за счёт системного контроля сроков и ресурсов. - Опыт интеграции данных из разных источников (финансы, подрядчики, госэкспертиза) для управленческих решений. Успешное исполнение контракта в срок и в рамках бюджета. Контроль выполнение подрядных работ, соблюдение норм и качества СМР, взаимодействие с госорганами. Оперативное решение возникающих проблем, минимизация рисков.

Условия занятости

  • Подходящие условия занятости
Полная занятость
Стандартный график
В офисе/На объекте

Образование

Обо мне

Дополнительные сведения:

Инженер-исследователь с опытом в Data Science, ML и Computer Vision. Создаю прототипы и вывожу решения в продакшн (NLP, CV, LLM, API, контейнеризация). Опыт управления крупными проектами (строительство, бюджеты до 1 млрд ₽). Автор публикаций в научных журналах в области ИИ и автоматизации в промышленности, уделяя особое внимание анализу данных, машинному обучению и компьютерному зрению, участник AI Journey Science 2025.. Готов к ролям на стыке исследований, данных и управления продуктами. Опыт работы с промышленным манипулятором KUKA (настройка, программирование на KRL, интеграция). Ключевые компетенции: - Data Science и аналитика: работа с табличными и временными рядами, построение прогнозных моделей, обработка текстов (NLP), выявление закономерностей, автоматизация бизнес-процессов. - Работа с данными (ETL): сбор, очистка, предобработка, балансировка классов, оценка качества данных. - Компьютерное зрение: разметка данных (CVAT, Label Studio, Roboflow), обучение моделей детекции/классификации/сегментации (YOLO, Detectron2, CNN), работа с видео-данными. - Оценка и оптимизация моделей: метрики качества (mAP, Precision, Recall, F1), анализ ошибок, отчётность, конвертация и оптимизация (ONNX, TensorRT). - ML-инженерия: контейнеризация (Docker), разработка API (FastAPI/Flask), деплой моделей, CI/CD. - Опыт настройки CUDA и обучающих окружений для GPU, оптимизация вычислений. Ключевые качества: - Гибкость и быстрая обучаемость. - Аналитические навыки – строю прогнозные модели, провожу глубокий анализ данных. - Управленческий опыт. - Практический опыт в IT-проектах: NLP-агрегатор, CV-решения, дашборды в Streamlit, смарт-контракты на TON и др. - Умение видеть проект как систему – от бизнес-задачи до технической реализации. Готов обсуждать как полноценный переход в инжиниринг, так и гибридные роли на стыке данных и управления (Project Manager, Data Scientist Manager, ML Product Manager, AI Product Manager, Lead Analytics). Открыт к сложным задачам, готов глубоко погружаться в предметную область.

Иностранные языки

  • Английский язык — базовый

Водительские права

  • B — легковые авто
Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям
Похожие резюмеВсе 2 похожих резюме
Обновлено 5 августа
Превью фото соискателя
Intern data scientist/ml engineerз/п не указана
Обновлено 23 апреля
no-avatar
Программист Python/Data Scientist180 000 ₽
Последнее место работы (3 мес.)Ведущий программистЯнварь 2025 – апрель 2025
Работа в МосквеРезюмеIT, Интернет, связь, телекомАдминистрирование баз данных

Смотрите также резюме

Поиск работы
Поиск сотрудников
Производственный календарь

Приложение

qrОтсканируйте QR-код и загрузите приложение. Работа найдется быстрее!

Соискателям

Создать резюмеОбразцы резюмеПоиск работыРабота для студентовСоветыКаталог вакансийКонструктор резюмеСписок компаний по индустриямЗарплаты по профессиямКурсыКаталог кадровых агентств

Работодателям

Разместить вакансиюПоиск сотрудниковНайти стажераТарифыСоветы для работодателейКаталог резюме

Партнерам

Реклама на сайтеРекламный кабинетИнтеграционные сервисыЛоготип SuperJobПартнёрская программа

SuperJob

О компанииКонтактыSuperJob.techНовости сервисаРабота в SuperJobИсследованияЗарплатомерПрофориентацияКалькуляторыКарта сайта

Документы

База данных SuperJobРекламный кабинетАгрегатор образовательных курсовИные документы
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