Больше информации по резюме будет доступно после регистрации
ЗарегистрироватьсяКандидат
Мужчина, 40 лет, родился 23 октября 1984
Красноярск, р‑н Железнодорожный, готов к переезду, не готов к командировкам
Где ищет работу
Россия
Все районыData scientist
50 000 ₽ на руки
Специализации:
- Аналитик
- Дата-сайентист
Занятость: полная занятость
График работы: удаленная работа
Опыт работы 1 год 6 месяцев
Январь 2018 — Июнь 2019
1 год 6 месяцев
ООО "Алестас"
Москва
Начальник отдела
Аналитическая работа.
Работа с службами заказчика;
Работа с проектной документацией;
Постановка задач и контроль за их выполнением;
Планирование расходов.
Работа с службами заказчика;
Работа с проектной документацией;
Постановка задач и контроль за их выполнением;
Планирование расходов.
Навыки
Уровни владения навыками
Опыт вождения
Права категории B
Обо мне
Пройденные курсы по машинному обучению и анализу данных:
1. stepik "Нейронные сети и компьютерное зрение" Romanov, Slinko
2. coursera специализация "Машинное обучение и анализ данных" МФТИ, Яндекс
3. coursera "Введение в машинное обучение" К.В. Воронцов
4. stepik "Нейронные сети" A. Moskvichev
Высшее образование специальность "Роботы и робототехнические системы"
Понимаю основные архитектуры нейронных сетей, используемых в ML(доказываю, вывожу формулы)
Опыт участия на Kaggle
Знание основных библиотек Python, применяемых в области ML (numpy, scipy, pandas, OpenCV и т.д.)
Опыт работы с фреймворком ML (pyTorch, keras, scikit-learn, fastai)
Опыт работы с Linux-системами
Знания в области математики, теории вероятности, математической статистики
Английский (чтение документации, статей)
1. stepik "Нейронные сети и компьютерное зрение" Romanov, Slinko
2. coursera специализация "Машинное обучение и анализ данных" МФТИ, Яндекс
3. coursera "Введение в машинное обучение" К.В. Воронцов
4. stepik "Нейронные сети" A. Moskvichev
Высшее образование специальность "Роботы и робототехнические системы"
Понимаю основные архитектуры нейронных сетей, используемых в ML(доказываю, вывожу формулы)
Опыт участия на Kaggle
Знание основных библиотек Python, применяемых в области ML (numpy, scipy, pandas, OpenCV и т.д.)
Опыт работы с фреймворком ML (pyTorch, keras, scikit-learn, fastai)
Опыт работы с Linux-системами
Знания в области математики, теории вероятности, математической статистики
Английский (чтение документации, статей)
Высшее образование
2006
ЭМФ, Роботы и робототехнические системы
Знание языков
Повышение квалификации, курсы
2019
stepik "Нейронные сети и компьютерное зрение" Romanov, Slinko
2019
coursera специализация "Машинное обучение и анализ данных" МФТИ, Яндекс
2019
coursera "Введение в машинное обучение" К.В. Воронцов
2019
stepik "Нейронные сети" A. Moskvichev
2019
stepik "Линейная алгебра" CS центр
Гражданство, время в пути до работы
Гражданство: Россия
Разрешение на работу: Россия
Желательное время в пути до работы: Не имеет значения