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

После школы я поступила в Томский государственный университет, на мехмат. Обучалась на кафедре «Механика и математическое моделирование». Диплом писала по теме «Движение ледяных частиц в тропосфере». Если коротко, то речь идёт о частицах в перистых облаках, которые я принимала за абсолютно твердые тела и решала систему ДУ для сложного движения. На выходе имела хорошие знания по Python, теоретической механике, теории вероятностей и мат.анализу (указала релевантные знания, которые использовала...

пока не придумал github : https://github.com/Ogurchick-fim

OpenCV project

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).

Languages: Python, JavaScript, C# ( Python основной ) Some Libraries:Pandas, Numpy, Sklearn, Pytorch, Xgboost , Fastapi, Flask, matplotlib, threading, multiprocessing... Devops: Docker DB: SQL, MongoDB, Chromadb Я начинающий специалист в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения, в настоящий момент являюсь студентом. Активно развиваюсь и стремлюсь к новым знаниям в области AI/ML. Мой сайт(бета): http://www.aliisayev.software/ GitHub: https://github.com/Rabbonos Kaggle ( пример ):...

нейросеть на частном датасете клиента

свой сайт визитка

Играюсь с данными от Kaggle ( Data science)

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),...

Data Scientist с 3+ годами коммерческого опыта. Мое резюме https://www.overleaf.com/read/vbbwdfcqppgm#69dadb

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...

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

PROGRAMMING LANGUAGES & TECHNOLOGIES Data Analysis & Visualization: Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib, Seaborn — advancedMachine Learning: PyTorch, TensorFlow, Keras, OpenCV, XGBoost, scikit-learn — experiencedSoftware Development: AWS, Docker, Linux, Git, Flask, Django, FastAPI, asyncio — experiencedSQL: PostgreSQL, MySQL, ClickHouse — experiencedPipelines & Workflows Management: CWL, NextFlow, Jenkins, Concourse, Airflow — experiencedMonitoring: Kafka, Prometheus, Grafana, Kibana,...

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.

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...

Веб-разработчик

Имею успешный опыт в разработке систем компьютерного зрения и систем прогнозирования. Пишу чистый код. Хорошо разбираюсь в чужом коде. Нацелен на дальнейшее развитие в сфере работы с большими данными.

Опыт работы 12 лет

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАВЫКИ Languages programs: Python+Python(ООП), SQL; СУБД: MS Excel, MySQL, MS SQL, PgSQL, Power BI; Python environment: Jupyter Notebook, PyCharm; Python parsing: Beautiful soup, requests; Python Data analysis stack: numpy, pandas, matplotlib, seaborn; Python ML stack: scipy, statmodels, sklearn, scikit-learn, LightGBM, XGboost, CatBoost; Python models ML:LinearRegression, LogisticRegression, DecisionTree, SVR, LightGBM, XGBoost, CatBoost; Other: Bash, git; Soft skills:...

Skoltech student, Data scientist at Aramco Python(Pandas, sklearn, PyTorch, xgboost, docker, git, openCV, skimage), git PowerBI Linear algebra, RecSys

Всем привет, Меня зовут Даниель, Я Data Scientist ‍Занимаюсь разработкой нейросетей, машинным обучением и анализом данных на языке Python более двух лет Владею такими инструментами, как Tensorflow, Pytorch, а также разбираюсь в таких алгоритмах как RandomForest, DecisionTree и в более современных алгоритмах: LightGBM, XGBoost и Catboost По вопросам связи, пишите в мой телеграмм: t.me/Djacon

Высшее техническое образование Data scientist 2 года Стек: Programming: Python ML: scikit-learn, xgboost, catboost Data Workflow: Pandas, SQL, Numpy, scipy Deep learning: PyTorch, OpenCV, keras, TensorFlow BI - Google Datastudio Scraping: Selenium, BS4 Deployment: Git, Docker, MLFlow Extras: A/B testing

Меня зовут Дмитрий. Я изучал языки программирования: C, C++, Python. Имею опыт с такими технологиями, как многопроцессорность, STL, Linux(Ubuntu, Debian), параллельное программирование(MPI, OpenMP), архитектура процессора(в частности MIPS и RISC-V), алгоритмы и структуры данных, Qt, OpenGL. Также изучал машинное обучение(numpy, scikit-learn, xgboost, нейронные сети), SQL, Django, docker, requests и pygame. Я работал Дата сайентистом в страховой компании "ВСК" . Моей задачей была разработка...

Junior DS, практикуюсь на kaggle, участвую в хакатоне, закончил стажировку в МТС Диджитал в роли Data Engineer. Набираюсь опыта в DS/ML. Пишу преимущественно на python, иногда могу делать что-то с django и fast api, когда просят, опыта с ними мало, поэтому их использование для меня не в приоритете.

Занимался разработкой торговых систем по полному циклу: от проектирования торгового алгоритма и бэктестов до построения production-инфраструктуры и непосредственно запуска алгоритмов в работу. Делал вспомогательные web и графические интерфейсы для трейдеров. Периодически участвовал в разработке web приложений, full stack. Технологии: Python: pandas, scikit-learn, Flask, FastAPI, asyncio Javascript: React, feathers Базы данных и брокеры сообщений: Postgres, redis, InfluxDB, mongoDB ...

Опыт: Python (4 года)Анализ данных: визуализация, A/B-тестирование и статистический анализ (4 года)Машинное обучение: классический ML, глубокое обучение, кластеризация (3 года)ML-разработка и дата-пайплайны (1 год)Подобно чем владею и чему обучу: Анализ данных на Python: 1.1 Jupyter Notebook (Google Colab) 1.2 Обработка и чистка данных: Pandas, Numpy 1.3 Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh, Tableau 1.4. Статистический анализ и A/B-тесты: Scipy, StatsmodelsМашинное обучение 2.1....