Я – Data Science разработчик с двухлетним опытом программирования на Python и глубокими знаниями в области анализа данных и машинного обучения. Моя основная специализация – разработка решений для анализа данных, ETL-процессов и построение ML-моделей. Опыт и достижения: Аналитика и ETL: Начинал карьеру с анализа данных поступлений студентов в колледжи и университеты, где занимался сбором и предобработкой данных с использованием Pandas, openpyxl, requests и BeautifulSoup. Создавал эффективные...

Проект Petcher

Вместе co cвoей командой, мы пpофeссионально занимаемся разработкой программного обеспечения любой сложности, поддержкой, доработкой и развитием уже реализованных сервисов. Благодаря широкому проектному опыту нашей команды, мы создаем уникальные программные продукты, полностью соответствующие всем целям и задачам наших заказчиков. Работаем по направлениям: управление проектами, дизайн, поддержка Frontend, Backend, QA, DevOps. Наш стек разработки: NestJS, Swagger, PostgreSQL, 1C, GrayLog,...

Телемедицина

Рейтинг

Аукцион ценностей мира

Имею более чем 4-х летний опыт в области разработки моделей машинного обучения и анализа данных

Образование: ТУСУР, Информатика и вычислительная техника, бакалавриат; ВШЭ, Бизнес-информатика, магистратура. 3 года коммерческого опыта в области геоаналитики и предиктивного моделирования.

ML разработчик с опытом более 5 лет, кандидат физ-мат наук. Выполнение ML проектов от обсуждения ТЗ до постановки в прод и последующий мониторинг. Стек: python, git, docker, Airflow, Spark, SQL, pandas, Catboost, XGBoost, Datalens, deep learning (PyTorch, Tensorflow).

Владею Python и навыками написания SQL-запросов. Хорошо разбираюсь в основах статистического анализа данных, методах разведочного анализа данных (EDA) и имею уверенные навыки в работе с PostgreSQL. В сфере компьютерного зрения (CV) использую инструменты PyTorch, OpenCV, PIL, TensorFlow(Keras), transformers(Hugging Face), segmentation_models_pytorch, albumentations и ultralitics. В сфере обработки естественного языка (NLP) работал с turbo-alignment, GigaChain и transformers(Hugging Face),...

Добрый день всем-всем! Чем я могу вам помочь? 1. Помогу вам развернуть тг ботов на серваке. Подключаюсь по ssh. 2. Сделать полностью сервис с помощью streamlit. Будет админка и ваш функционал. Работает на встроенном сервисе streamlit. 3. Напишу для вас парсер и поставлю автоматически обрабатывать данные. Использую selenium. 4. Построю для вас модели машинного обучения на ваших данных. Объясню эффективность и целесообразность. Внедрю их в продакшн. 5. Помогу вам устроиться в топ...

Развертывания сервиса по суммаризации книг

Бот в тг

Энтузиаст науки о данных | математическое образование | аналитическое мышление • Ученый по данным • Инженер по данным Моя миссия— помогать предприятиям принимать решения, основанные на данных и оптимизировать процессы с использованием передовых технологий. Добрый день! Чем я могу быть полезен: * Анализ данных: Опыт работы с различными наборами данных и инструментами анализа. * Машинное обучение: Разработка и внедрение моделей машинного обучения для решения бизнес-задач. *...

Анализ моделей машинного обучения для прогнозирования несущей способности

Django корпоративный сайт с магазином, системой аналитики, системой тестирования знаний, блогом и рекомендательной системой

Привет! Начинающий в области DS и CV. Ранее работал инженером-конструктором в области АСУТП. Готов обсудить ваши задачи.

Окончила магистратуру МГТУ им. Баумана с красным дипломом по направлению "Информационные системы и технологии". Имею прочные знания и опыт в области анализа данных и машинного обучения, с применением этих навыков в реальных проектах. В дипломной работе реализовала систему массовой оценки объектов недвижимости с использованием методов машинного обучения и оптимизации качества моделей. В профессиональной деятельности я обладаю следующими навыками: Технические навыки: Модели машинного обучения:...

Python Разработчик и ML Инженер Более года опыта в коммерческой разработке. Проекты в портфолио: Предсказательная система для оценки стоимости бу автомобилей.Телеграм-магазины кроссовок.Телеграм-магазин с продажей и обеспечением доступа к VPN (2 проекта).Сервис по созданию рациона питания из продуктов магазина (https://yams.ru/) - не введен в оборот из-за смены формата.Туристическое приложение с функцией определения достопримечательности по фото.Образование: IT-школа Samsung (Android...

АСОСА

Бот по продаже доступа к VPN

"Find my pic!" – разработка сервиса для поиска изображений с использованием пользовательских запросов (prompts) -Сервис разработан с использованием streamlit -Использовала модуль Contrastive Language-Image Pre-Training (CLIP) -В качестве моделей для предсказаний были использованы ResNet50 (RN50) и Vision Transformer(ViT-B/32). Tech Stack: Streamlit , Pandas, Transformers, Torch, ResNet50, CLIP NapoleonBot - телеграм-бот для удобного сравнения цен на товары в магазинах. Проект...

Я занимаюсь программированием 3 года, сначала как хобби, а затем профессионально. Мой основной язык программирования - Python и большая часть моих знаний лежит в областях backend-разработки и машинного обучения. Я работал с Django, SQL (PostgreSQL, MySQL, SQLite), HTML, базово разбираюсь в CSS и сейчас изучаю FastAPI. Мне доводилось разворачивать проект на Django на сервере. Писал Telegram ботов "под ключ" на Aiogram с использованием SQLAlchemy. В машинном обучении я работал со Scikit-learn,...

Telegram-бот для заказа справок

Сайт для рекомендации игр

Имею большой опыт в сфере MLOps, ML, DL, NLP. Участвовал во многих соревнованиях на Kaggle. Но в большей части работал фрилансером на европейских биржах. Готов выполнить любой проект за который возьмусь качественно и кратчайшие сроки. Разрабатываю чат ботов с ИИ

Чат боты для telegram

Интеллектуальный голосовой чат-бот с пониманием контекста

Автоматическое распознавание и классификация изображений продуктов пит

Python Разработчик и ML Инженер. Более года опыта в коммерческой разработке. Проекты в портфолио: WebGPT - Telegram-бот на основе модели GPT с доступом в сеть Интернет, благодаря чему бот может дать актуальный ответ на любой ваш вопрос.IMAGEnize GPT - модель GPT с уникальной модальностью изображений: бот использует в общении стикеры и картинки.Кроссплатформенный образовательный сервис для изучения астрономии: Telegram-бот, сайт, приложение, сервер.Telegram-боты для автоматизации организации...

Astroner

Siderea

WebGPT

Перед заказом напишите, пожалуйста, в личные сообщения для уточнения деталей работы и предварительного обсуждения. Специалист по машинному обучению, машинному зрению и нейронным сетям. Квалифицированный Data Scientist с опытом работы в командной и одиночной проектной деятельности. Знаю библиотеки Python: Pandas, NumPy, NLTK, OpenCV Scikit-learn, TensorFlow, Keras, CatBoost. Имею различные проекты, с которыми вы можете ознакомится...

В этом году заканчиваю бакалавриат СПБГЭУ "информационные системы и технологии", работаю с данными в строительной компании. При себе хороший математический бэкграунд и стандартные DS/DL стэки.

Занимаюсь разработкой телеграм ботов

Основные инструменты: Python, Git, Django, Flask, SQL Знание библиотек: numpy, pandas, seaborn, scipy, scikit-learn, pytorch, tensorflow Есть опыт работы с bid data проектом по анализу временных рядов для телеметрии в производстве. Есть опыт в проектах, использующих такие классические методы машинного обучения, как: Градиентный бустинг(Catboost, XGboost, Adaboost), Random forest, SVM(R), стэкинги моделей и бэггинг. Есть опыт работы в Deep Learning проектах и созданию нейронных сетей.

Обучаюсь на 4 курсе прикладной математики и информатики Языки программирования: Java (основной), Python, Kotlin, JS Навыки: 1. Навыки работы с backend, владение Spring Boot, работа с MongoDB и MySQL. 2. Опыт проектирования баз данных. 3. Опыт работы с React. 4. Опыт работы с Kafka, GraphQL. 5. Математическая база. 6. Навыки работы со средствами миграции баз данных: Liquibase и Mongock 7. Базовые навыки работы с Docker. 8. Базовое знание OpenCV (Android/Java). 9. Опыт работы...

GitHub

Имею опыт с такими технологиями, как : Из backend знаком с Java Spring Boot, Spring Security, понимаю микросервисную архитектуру, OAuth2, JWT authentication Frontend: VueJs(Vue 3 и его экосистема, vue-router, pinia, и т. д.), TypeScript, SPA. Работал с технологиями: Java(Kotlin) - Spring Boot, Spring Security - OAuth2 flow, Spring Authorization Server Python - Jupyter Notebooks, DS/ML. Тут стоит упомянуть, что работал с машинным/глубоким обучением в рамках олимпиадных...

Обладаю отличной математической базой (выпускник МГТУ им. Н.Э. Баумана). Там же познакомился с Python и не прекращаю его использование. Закончил профессиональную переподготовку от Яндекса ("Специалист по Data Science") Направления machine learning: Classic ML (преимущественное), NLP, CV, FCNN Data Science tools: Python 3, Pandas, Jupyter, NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Seaborn, Matplotlib, CatBoost, LightGBM, Statmodels, Pymystem3/NLTK, RuBert, PyTorch, transformers, Keras Analytics...

Data Science проект для оператора связи «ТелеДом»

Специализации:АналитикДата-сайентистОпыт работы в финансовых организация более 5 лет (МФО, банки). Навыки: - выявление проблемных мест в процессах и внесение предложений по их оптимизации/автоматизации - cоздание моделей (скоринг-модели и другие автоматические проверки), - интеграция с внешними компаниями / источниками данных - оптимизация процессов и структур - работа с ИТ-командой, - разработка технических заданий - миграции с SAS на python (микросервисная архитектура) в кредитном...

Я специалист в области Data Science и Machine Learning с практическим опытом 2 года. Имею компетенции, опыт реализации проектов и решения задач по обеспечению сбора потоковых данных, взаимодействие с API провайдеров данных, написание экстракторов, подготовки и организации хранения данных (SQL, AWS S3), анализа данных, построения различных моделей машинного обучения: Catboost, XGBoost, SVM, логистическая регрессия, DBSCAN, K-means и прочее). Реализовывал проекты Computer vision...

Занимаюсь Data Science/разработкой на Python. Работаю как с задачами компьютерного зрения, анализа текстов, так и с классическим машинным обучением. Предпочитаемый стек технологий: Python, Pytorch, Scikit-learn, Catboost, PostgreSQL, Docker.