Яндекс, программист
Профессионально разрабатываю программное обеспечение более шести лет. Работаю как в научной, так и в прикладной сферах. Умею делать современные высоконагруженные сервисы с применением технологий машинного обучения. Имею большой опыт преподавания.
7 консультаций, 13 часов.
Data Scientist at dbrain.io
Разрабатываю решения в области машинного обучения, в данный фокусируюсь на компьютерном зрении. Расскажу лайфхаки по обучению нейронных сетей для обработки изображений, от постановки задачи и сбора данных до подбора гиперпараметров.
Поделюсь разнообразным опытом в прикладном Data Science (от визуализации пространственно-временных данных до банковского скоринга в масштабе всего населения России), помогу разобраться в формулировке задачи для машинного обучения на основе ваших данных и бизнес-процесса.
Технологии: Python и экосистема пакетов для анализа данных, Tensorflow, Pytorch
Мой профиль на LinkedIn.
4 консультации, 5 часов.
Банк Точка, разработчик
Занимаюсь созданием систем анализа больших данных с использованием машинного обучения. Есть опыт создания крупных вычислительных комплексов, параллельных и распределенных систем..
Сертифицированный преподаватель NVIDIA Deep Learning Institute.
Хорошо знаком с: Big Data: Hadoop, HDFS, Hive, Spark, Sqoop. Машинное обучение: Keras, TensorFlow. Параллельные вычисления: OpenMP, MPI.
Sample, основатель и data scientist
Работаю над data science решениями для бизнеса. Помогу быстро сформулировать и проверить гипотезы, собрать данные даже там, где они не собираются, и автоматизировать рутинные задачи.
Расскажу, как избежать подводных камней при запуске data science-продукта в продакшн, и проконсультирую как в целом работать с данными: где брать и хранить, как предобрабатывать, что с ними делать и вообще, какую выгоду можно получить.
Работал с языками Python, R, SQL. Библиотеки:
Старший аналитик данных (Центр2М)
Занимаюсь анализом данных и глубоким обучением в медицине и промышленности. Есть опыт преподавания в этой сфере. Также у меня богатый опыт построения сетей передачи данных для энергетики, транспорта и промышленных предприятий. Помогу:
Технологии: sklearn, pandas, scipy, keras/tensorflow, pytorch, Docker, Google Compute Engine
CBD облачной платформы по распознаванию лиц
Констультации по существующим системам распознавания лиц и возможным решениям с применением техноллгии распознавания лиц, консультации в ведении переговоров
