Егор Ч.
от 1 600 ₽/ч
Стаж 6 лет
Навыки подтверждены нашим экспертом
Основное
- Возраст:30 лет
- Гражданство:Россия
- Опыт на зарубежных проектах:Не было
- Уровень английского:B2
Образование
О себе
Я — опытный Data Scientist и ML Engineer с более чем четырёхлетним стажем, специализирующийся на разработке и внедрении передовых решений в области машинного обучения, оптимизации и обработки больших данных. Мой профессиональный путь включает создание масштабируемых продуктов и платформ, успешное руководство междисциплинарными командами и реализацию проектов, приносящих значимый бизнес-эффект. Мои ключевые компетенции — это разработка сложных моделей машинного обучения, включая NLP, CV, Deep Reinforcement Learning, а также создание архитектур для больших данных и оптимизационных задач. Я успешно реализую проекты по автоматизации бизнес-процессов, снижению затрат и повышению эффективности, в том числе, в таких сферах как ритейл, транспорт, финансы и логистика. Я умею ясно объяснять технические решения бизнес-команде, внедряю лучшие практики разработки и менторю младших специалистов. Мною выполнены масштабные проекты по оптимизации логистических цепочек, автоматизации закупок, анализу новостей и развитию аналитических платформ. Обладаю высокими коммуникационными навыками, способен обсуждать как технические детали, так и бизнес-стратегии, что позволяет достигать эффективных решений и обеспечивать положительный вклад в развитие компаний.
Хард скиллы
- Python10/10
- FastAPI7/10
- PostgreSQL8/10
- Kafka8/10
- Docker8/10
- Other9/10
Проекты
- Sep 2024 - н. в.1 г., 7 мес.
Decart IT
ITОптимизатор для задач с ограничениями
Реализовано
через RIWO- Стек проектаPython, Rust, Numpy, pandas, SciPy, PyTorch, Git, Docker, FastAPI, PostgreSQL, ClickHouse, Linux-среда, CI/CD системы для автоматизации
- ЗадачиРазработка модели оптимизации: Создал и внедрил алгоритмы для решения задач с ограничениями, улучшив скорость и точность. Инновации: Внедрил новые методы оптимизации и разрабатывал алгоритмы, сочетающие классические подходы и ML. Интеграция и автоматизация: Настроил процессы автоматической сборки, тестирования и оптимизации для обеспечения высокой доступности и качества продукта. Постоянное улучшение: Регулярно обновлял и оптимизировал солвер, внедрял новые идеи на базе эксплуатационного опыта и исследований. Презентации и публикации: Представлял результаты на конференциях, участвовал в открытых сообществах, получая обратную связь и улучшая продукт.
- РезультатСоздан мощный, гибкий и быстрый солвер, превосходящий аналоги по скорости и качеству решения. Реализованы примеры задач с сравнением с аналогами, подтверждающие эффективность. Интеграция в рабочие процессы и дистрибуция через популярные платформы.
- Состав командыВедущий разработчик (Data Scientist / ML Engineer) — руководитель проекта, инициатор идеи, архитектор решений. Разработчики Rust — реализации солвера. Python инженеры — интеграция, тестирование, API. Аналитики и тестировщики — подготовка примеров, валидация решений. DevOps инженеры — автоматизация развертывания, CI/CD.
- Отзыв заказчика4.0Ирина Б.
Вежливый и ответственный сотрудник, выполняет работу на уровне.
- Dec 2023 - Aug 20248 мес.
Сбер Бизнес Софт
ФинансыОптимизация цепочек поставок топлива на АЗС и логистические процессы Реализовано
через RIWO- Стек проектаPython (NumPy, pandas, SciPy, scikit-learn, PyTorch, RL-библиотеки), Rust, TensorFlow/PyTorch, OR-Tools, Gurobi, Docker, Kubernetes, CI/CD системы для автоматизации, PostgreSQL, ClickHouse, облака (AWS, GCP, Azure)
- ЗадачиПроектирование и развитие моделей и алгоритмов для решения сложных задач вроде VRP, Job-Shop и тд. Разработка системы прогнозирования спроса и пробок на основе временных рядов и ML. Построение архитектуры решения для масштабирования и высокой производительности. Внедрение методов обучения с подкреплением (RL) для динамического планирования и адаптации маршрутов. Анализ данных и создание бизнес-инсайтов для повышения эффективности логистических решений.
- Результат20x снижение вычислительных затрат: Провел полное переосмысление архитектуры системы, внедрив более эффективные алгоритмы, данные структуры и параллелизацию, что позволило масштабировать решение без увеличения команды. Лидирование пилотных проектов: Успешное применение решений в различных областях оптимизации — загрузки производственных линий, планирования рабочих ресурсов (например, Employee Scheduling), управления цепочками поставок.
- Состав командыВедущий Data Scientist / ML Engineer — архитектура решений, развитие моделей, руководство командой RL-инженеров. ML-инженеры — разработка и обучение моделей, внедрение алгоритмов. Инженеры по оптимизации — разработка и оптимизация классических алгоритмов. Аналитики данных — сбор и подготовка данных, бизнес-анализ. DevOps специалисты — автоматизация, деплой и инфраструктура.
- Отзыв заказчика4.0Роман Л.
Поддерживает высокий темп работы и внимателен к деталям.
- Aug 2022 - Aug 20231 г.
NewsVibe
МедиаNewsVibe — платформа новостной аналитики Реализовано
через RIWO- Стек проектаPython, PyTorch, TensorFlow, spaCy, NLTK, Gensim, scikit-learn, Apache Spark, Kafka, Docker, Kubernetes, облака (AWS, GCP), PostgreSQL, Elasticsearch, S3, Airflow, CI/CD (Jenkins, GitLab CI)
- ЗадачиРазработка и внедрение тематической модели ProfitTM для автоматического определения тем и трендов в новостных данных. Обработка и предобработка больших объемов текстовых данных, построение пайплайнов ETL для новостей. Обучение и оптимизация моделей NLP, включая тематическое моделирование, классификацию, сентимент-анализ. Разработка систем автоматического ранжирования и фильтрации новостей. Масштабирование решения для обработки 10K+ статей ежедневно, обеспечение низкой задержки и высокой надежности. Постоянное улучшение модели ProfitTM на основе новых данных и обратной связи.
- РезультатСпроектировал и реализовал архитектуру платформы с высокой производительностью, что позволило обрабатывать большие объемы данных в реальном времени. Разработал собственную тематическую модель ProfitTM, которая превосходит готовые решения по точности в определении тем и трендов. Внедрил автоматическую систему классификации статей, значительно повысив качество аналитики. Добился устойчивой работы сервиса без необходимости расширения команды благодаря оптимизации инфраструктуры и моделей.
- Состав командыВедущий Data Scientist / ML Engineer — проектирование модели ProfitTM, архитектура решений. ML-инженеры — обучение и оптимизация NLP моделей, интеграция в платформу. Инженеры по данным — настройка потоков обработки, ETL-процессы. DevOps специалисты — деплой, масштабирование и мониторинг сервиса. Аналитики — подготовка данных, бизнес-анализ и пользовательские сценарии.
- Отзыв заказчика
- Jun 2021 - Feb 20228 мес.
Отраслевой центр разработок и внедрения информационных систем / ОЦРВ
ТранспортРазработка скорингового пайплайна и системы интерпретации для железнодорожных сервисов- Стек проектаPython, SQL, TensorFlow, PyTorch, Graph Neural Networks (PyG или DGL), Pandas, NumPy, Spark, SHAP, LIME, custom dashboards, Docker, Kubernetes, AWS/GCP, Airflow
- ЗадачиРазработал продуктовый скоринговый пайплайн для обработки операционных данных по работе железнодорожных служб. Создал интерфейс для диспетчеров, позволяющий интерпретировать и визуализировать результаты скоринга, делая принимаемые моделью решения понятными и объяснимыми. Проводил эксперименты с современными ML-методами, включая Graph Neural Networks, для повышения точности и устойчивости модели. Реализовал систему анализа инцидентов на железнодорожных путях, выявлять причины и тренды.
- РезультатРеализовал пайплайн, обрабатывающий большие объемы данных по всем 16 железным дорогам в режиме реального времени. Создал систему интерпретации ML-решений, которая значительно повысила доверие диспетчеров к автоматическим рекомендациям. Экспериментировал с Graph Neural Networks, что привело к улучшению точности оценки и выявления сложных закономерностей. Внедрил решения для анализа инцидентов, что помогло снизить вероятность повторения и повысить безопасность.
- Состав командыML/Data Scientist, Разработчик Backend для API и пайплайнов, Специалист по визуализации и интерпретации решений, Инженер по инфраструктуре и DevOps, Аналитик или специалист по железнодорожной сфере.
- Apr 2020 - Mar 202110 мес.
Monlan
ФинансыРазработан комплексный фреймворк Monlan, предназначенная для создания, тестирования и внедрения автоматизированных торговых стратегий с использованием методов Deep Reinforcement Learning (DRL)- Стек проектаPython, C++, TensorFlow, PyTorch, Deep Reinforcement Learning (DQN, PPO), Pandas, NumPy, Kafka, Spark, REST API, NLP библиотеки (Transformers, spaCy), тематические модели (LDA, custom models), Grafana, custom dashboards, Docker, Kubernetes, AWS / GCP / Azure
- ЗадачиСоздал универсальный фреймворк для разработки и оптимизации торговых стратегий на базе DRL. Построил end-to-end торговую инфраструктуру, включающую модули для: автоматической обработки и поступления рыночных данных, инженерии признаков (feature engineering), обучения глубоких моделей стабильных стратегий, исполнения торговых решений в реальном времени.
- РезультатСпроектировал и реализовал универсальный фреймворк Monlan, который успешно автоматизировал весь цикл создания торговых стратегий. Построил полностью автоматизированную торговую инфраструктуру end-to-end,что позволило ускорить вывод стратегий на рынок и снизить риски ошибок. Добился высокой стабильности и эффективности моделей в условиях реальных рыночных данных.
- Состав командыData Scientist / ML Engineer, Разработчик Backend / DevOps инженер, Специалист по обработке данных и API, Финансовый аналитик или специалист по рынкам, Менеджер проекта или архитектор системы.
- Sep 2019 - Mar 20205 мес.
Русэкспертиза (Первый ОФД)
ФинансыИерархическая система классификации текстов и интерпретируемая детекция аномалий- Стек проектаPython, C++, Transformers, XGBoost, Random Forest, Pandas, NumPy, TensorFlow / PyTorch, Numba, Cython, SHAP, LIME, custom dashboards, Docker, Kubernetes, облачные платформы (AWS/GCP/Azure)
- ЗадачиПостроил иерархическую модель классификации текстов с высокой точностью и масштабируемостью. Оптимизировал модель для снижения использования памяти и ускорения скорости обработки, достигнув примерно 10-кратной оптимизации. Обеспечил интерпретируемую детекцию аномалий в данных, чтобы бизнес-аналитики могли легко исследовать сомнительные категории товаров.
- РезультатПостроил систему иерархической классификации текстов, охватывающую 20, 200 и 2000 классов, достигнув повышения точности примерно на 8% по сравнению с предыдущими решениями. Реализовал масштабируемую архитектуру, которая позволила снизить требования к памяти и повысить скорость обработки в 10 раз, что критично для обработки большого объема фискальных чеков.
- Состав командыData Scientist / ML Engineer, Специалист по обработке текстов и NLP, Бизнес-аналитик или специалист по фискальным данным, Инженер по инфраструктуре и DevOps.
Запись видео интервью
Интервью с рекрутером-экспертом RIWO
Техническое интервью
Похожие специалисты
- Юрий Г.2 700 ₽Ex-Финтех Софт
Россия, г. МоскваПрограммистData ScientistData ScientistSeniorSenior Data Scientist с 9+ годами опыта в fintech и рекомендательных системах. Kafka, MLFlow, Spark, LightGBM. Оптимизация скоринга, antifraud и архитектура ML пайплайнов.
- Other9
- Python9
- Kafka9
Посмотреть специалиста - Вячеслав К.2 700 ₽Ex-ФинЭксперт
Россия, г. КазаньПрограммистИнженерData ScientistSeniorSenior Data Scientist с 9+ годами опыта в fintech и рекомендательных системах. Kafka, MLFlow, Spark, LightGBM. Оптимизация скоринга, antifraud и архитектура ML пайплайнов.
- Other9
- Python9
- Kafka9
Посмотреть специалиста - Евгений Р.1 600 ₽МоскваПрограммистData Science разработчикData ScientistSenior
Senior Data Scientist с опытом работы более 5 лет. Обладаю широкими знаниями в различных областях: временные ряды, компьютерное зрение, A/B тестирование и табличные данные. Работал в крупных банках, IT и консалтинге. Есть опыт руководства командой из 4+ человек. Ориентирован на предоставление измеримой ценности для бизнеса посредством инновационных и эффективных решений.
- SQL10>
- Other9
- Python8
Посмотреть специалиста - Вадим Л.2 700 ₽Ex-РТК АналитикаРоссия, г. НовосибирскПрограммистИнженерData ScientistSenior
Senior Data Scientist с 9+ годами опыта в fintech и рекомендательных системах. Kafka, MLFlow, Spark, LightGBM. Оптимизация скоринга, antifraud и архитектура ML пайплайнов.
- Other10>
- Python9
- Kafka9
Посмотреть специалиста - Иван М.1 600 ₽г. РоссияПрограммистData Science разработчикData ScientistSenior
Моя основная экспертиза сосредоточена в области классического машинного обучения, где я успешно решаю задачи прогнозирования и создаю модели для бизнес-решений. Особенно глубокий опыт у меня накоплен в ритейл-секторе, где я работал над проектами по оптимизации ценообразования, прогнозированию спроса и анализу покупательского поведения. В планах дальнейшего развития — углубление компетенций в своем текущем стеке технологий, а также расширение компетенций в направлении технического лидера. Меня интересует не только создание моделей, но и их интеграция в производственные процессы, а также разработка стратегий для масштабирования аналитических решений. Ключевыми качествами, которые помогают мне достигать успехов в реализации проектов, являются: ● Аналитический склад ума: способность находить закономерности в данных и формулировать эффективные решения. ● Фокус на бизнес-цели: понимание того, как мои разработки влияют на ключевые показатели бизнеса. ● Командная работа: готовность к сотрудничеству с коллегами из разных отделов для достижения общих целей. ● Гибкость и адаптивность: способность быстро перестраиваться под изменяющиеся условия и требования. Есть опыт работы в ритейле, электроэнергетике, сфере финансов, нефтяной области. Последние проекты были по динамическому ценообразованию, прогнозированию спроса товаров. В 2022 прошел курс Hard ML: - ранжирование и матчинг - АБ тесты - динамическое ценообразование - Uplift моделирование. В 2024 прошел обновленный курс по динамическому ценообразованию и курс по PySpark.
- Other6
Посмотреть специалиста - Арсений Н.1 600 ₽г. РоссияПрограммистСпециалистData ScientistSenior
Я обладаю обширным опытом и навыками в области анализа данных, машинного обучения и разработки решений на основе современных технологий, что, как я уверен, будет ценным вкладом для вашей организации. За последние пять лет я успешно реализовал проекты в области обработки и анализа данных, разработки и внедрения ML-моделей, а также автоматизации бизнес-процессов. Мой опыт включает работу в таких компаниях, как Decart IT и Зетта Страхование, где я занимался разработкой NLP‑решений, предиктивных моделей, автоматизацией ETL‑процессов, созданием API‑сервисов и построением эффективных пайплайнов для обработки больших данных. Я хорошо владею такими технологиями и инструментами, как SQL, Python, SAS, C++, Docker, Jenkins, OpenShift, FastAPI, Apache Airflow, Streamlit, Plotly, а также системами контроля версий GIT и различными типами баз данных. Мой опыт включает работу с ML и NLP моделями, кластеризацией, регрессией, обработкой текста, автоматизацией процессов анализа данных и созданием визуальных дашбордов для бизнес-аналитики. Обладаю хорошими аналитическими навыками, умением разрабатывать сложные решения и работать в команде с аналитиками, инженерами и бизнес-стейкхолдерами. Владею английским языком на уровне В1, что позволяет мне эффективно взаимодействовать с международными командами и использовать зарубежные источники информации.
- Python8
- FastAPI8
- Other8
- SQL7
Посмотреть специалиста - Ольга Н.1 600 ₽г. РоссияПрограммистСпециалистData ScientistSenior
Я опытный Data Scientist с более чем четырьмя годами практического опыта в области анализа данных, моделирования и машинного обучения, особенно в финансовом секторе и финтехе. Выпускница AI Masters Московского государственного университета, обладаю глубокими знаниями в области теории машинного обучения, статистики и анализа данных. За время своей карьеры я успешно реализовала проекты по созданию моделей оценки кредитных рисков, антифрода и оценки клиентского поведения. В частности, я разрабатывала системы обнаружения мошенничества с использованием OCR, классификаторов и моделей градиентного бустинга (CatBoost, LightGBM). Работала с большими объёмами данных, использовала технологии Hadoop, PySpark, Hive для обработки и анализа данных из сложных источников. Кроме того, у меня есть опыт в NLP и Computer Vision — создавал системы мониторинга соцсетей, выделял именованные сущности, строил текстовые классификаторы и системы анализа мнений. Для этого использовал библиотеки, такие как nltk, natasha, PyTorch, OpenCV, а также облачные сервисы Yandex Cloud. Обладаю навыками работы с SQL, Docker, Git и другими инструментами DevOps и обучения. Владею английским языком на уровне C1, что позволяет работать с международными командами и источниками данных. Я заинтересована в участии в проектах, связанных с CV, NLP и Audio/Signal Processing, где могу применить свои знания нейросетей и аналитики для решения сложных задач и развития новых технологий.
- Other10>
- SQL9
- PostgreSQL9
- Docker7
Посмотреть специалиста - Антон М.1 600 ₽МоскваПрограммистData Science разработчикData ScientistSenior
- Other9
- Python7
Посмотреть специалиста