Резюме специалиста по направлению - Machine Learning / Deep Learning / BigData


Здравствуйте!

Я программист!

Работаю на проекте, в котором используются инструменты по анализу данных, в штате есть специалисты в должностях по направлениям DataScience, используются библиотеки машинного обучения, микросервисная архитектура, kubernetes. Я же выполняю роль инженера DevOps и QA. Задачи связанные с QA, в части непосредственного тестирования, меня не очень интересуют. Навыки в тестировании я развивать не собираюсь, но таковы требования к должности, на которой я сейчас работаю. Поэтому, я не исключаю, что готов буду рассмотреть варианты в других DeepLearning проектах, где бы не требовалось от инженера выполнение данных задач. Но как минимум до релиза продукта, я бы хотел доработать.

Активно изучаю языки программирования, облака, blockchian for enterprise, Machine Learning / Deep Learning. Интересуюсь темой робототехники. Собственно тема принимающих решения самостоятельно машин, меня и привела в изучение данного направления. Это наиболее интересное для меня направление на данный момент.

Планирую рассматривать варианты позиций, связанных с анализом данных, визуализацией результатов, Machine Learning / Deep Learning / Reinforcement Learning (Python, Scikit Learn, Tensorflow, Keras, PyTorch). Возможно, что меня может заинтересовать Big Data проект с использованием (Hadoop, Spark).

Третий проект, связанный с анализом данных, на котором я сейчас и тружусь, предлагает решения, в первую очередь, для клиентов из бансковского сектора. Подробностей сообщать желания нет. Клиенты - достаточно крупные.

Работал на проекте компании, оказывающий услуги компаниям медицинского сектора, где использовались собственные разработки по анализу данных средствами машинного обучения. Я занимался frontend и backend. Наши задачи, практически не пересекались.

Ранее, работал на проекте для крупных retail компаний, где после обработки данных средствами Oracle RPAS (Закрытое решение по ML от Oracle (насколько я понимаю)), необходимо было представлять и визуализировать результаты. На основе этих данных, должны были приниматься управленческие решения по поводу цен, ассортимента, закупок, информация по поставщикам и т.д.


Рассматриваю варианты:

  • в связи с эпидемиологической ситуацией, не готов добираться до офиса в плотном пассажиропотоке
  • полной занятости
  • частичной занятости
  • удаленной работы
  • варианты работы с занятостью по необходимости (когда есть необходимость в специалисте).
  • коммандировки, в том числе, на значительные расстояния.


Для комфортной работе в офисе, мне требуется:

  • Современный компьютер с 2 мониторами 16:9, процессор (core i5, i7 любого поколения на котором могут выполняться AVX2 инструкции, необходимые для TensorFlow 2.X), SSD, 16GB ОП.
  • Возможность установить Linux.
  • Доступ в интернет без блокировок youtube, технических блогов. Отсутствие ограничений на трафик.
  • Добираться до офиса не более 1 ч. от ст.м. Кузьминки.


Без вредных привычек

Водительские права катерогии Б. Личного авто нет (ездить некуда, ставить негде, живу рядом с метро, зрение оставляет желать лучшего).


Работа на проектах с криптовалютами, ставками, карточными играми, микрокредитами, материалами для взрослых, организаций политической или религиозной деятельноси, проектов для военных ведомств - не интересует.


Резюме на:

LinkedIn (заблокировано на территории РФ)


эл.почта:

Marley