Резюме добавлено в папку «Входящие»
№ 34837952Обновлено 15 августа
В избранные

Программист / Data Scientist

По договоренности
Муж., 21 год (28 января 1996), высшее образование, не женат, детей нет
Москва
Гражданство: Россия
  • Jupyter Notebook 74.03%
  • Python 9.54%
  • TeX 7.06%
  • C++ 6.02%
  • C 1.39%
  • Other 1.96%
Jupyter NotebookPythonTeXC++COther
11 репозиториев
Покупка контактной информации
Сразу после оплаты вы получите имя, эл.адрес и телефон соискателя и сможете пригласить его на собеседование
Купить за 500 Р Выбрать тариф (от 150 Р за резюме)
Возврат денег за покупку невозможен
Опыт работы 9 месяцев
7 месяцев
март 2017 — н.в.
Junior Data Scientist
Startup, Москва, частичная занятость
Страхование
Разработка алгоритмов поиска фрода в ДМС.
2 месяца
июль  — август 2016
Software Engineer Intern
Intel Corporation, Нижний Новгород, полная занятость
Разрабатывал IoT проект на основе платы Intel® Edison. В разработке проекта использовались современные методы обработки и анализа данных, предлагаемые компанией Intel.
Высшее образование
2018
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Информатика и вычислительная техника
Дневная/Очная форма обучения
Информатика и вычислительная техника
Курсы
2017
Coursera
Введение в машинное обучение by Higher School of Economics on Coursera
Москва
2017
Coursera
Algorithms on Graphs by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
2016
Coursera
Algorithmic Toolbox by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
2016
Coursera
Data Structures by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
Навыки и умения
Иностранные языки
Английский (технический).
Профессиональные навыки
C++, Python, Machine Learning, Базы данных, SQL, Linux, Data Analysis, Data Mining, Анализ данных, Машинное обучение, ML, scikit-learn, numpy, pandas, matplotlib, алгоритмы, структуры данных, Latex, Git
Дополнительные сведения
Студент четвёртого курса факультета информатики и вычислительной техники НИУ ВШЭ. На данный момент работаю Data Scientist-ом в страховой компании, где разрабатываю алгоритмы поиска фрода.

Основные языки разработки: C++/Python. Имею практический опыт работы с различными библиотеками для анализа данных (Numpy, Pandas, Matplotlib, Keras, XGBoost, Gensim и т.д.). Знаком и применял в различных проектах алгоритмы глубокого обучения (deep learning). Увлекаюсь спортивным программированием и соревновательным data science. Опыта в анализе данных и машинном обучении больше года.

Интересно поработать в проектах, в которых пересекаются классическая разработка (приходится писать много кода) с анализом данных и машинным обучением.

CV in English: https://www.dropbox.com/s/w4k0zcemzlfwb4c/cv.pdf
https://img.superjob.ru
{% dialog.title %} {% dialog.price %} 
Вакансия появится на первых страницах поиска сразу после оплаты.
Бесплатные обновления сохранятся в полном объеме, сроки размещения вакансии не изменятся.
Сразу после оплаты вам будут доступны: имя, электронная почта, телефон и другие контакты
Пожалуйста, обратите внимание: возврат денег за обновление вакансии невозможен.
Возврат денег за покупку невозможен
Внимание: возврат денег за апгрейд до турбовакансии невозможен.
Апгрейд до турбовакансии осуществляется согласно
правилам размещения вакансии.
Хочешь машину
как у соседа?
Узнай, где он работает
с помощью SuperJob!
Подробнее
Похожие резюме
Геолог / геодезист, начинающий программист
По договоренности
Геолог-техник, Газпром добыча Ямбург
Программист
По договоренности
Полицейский, ЛО МВД
Программист
По договоренности
Старший инженер технической поддержки, МТС ИТ
Смотреть все резюме
Резюме № 34837952 в открытом доступе Последнее обновление 15 августа, 14:32

Резюме

Программист / Data Scientist По договоренности
Дата рождения: 28 января 1996, 21 год. Не женат, детей нет, гражданство Россия.
Москва
03.2017—н.в.   7 месяцев
Junior Data Scientist
Startup, г. Москва, частичная занятость.
Разработка алгоритмов поиска фрода в ДМС.
07.2016—08.2016   2 месяца
Software Engineer Intern
Intel Corporation, г. Нижний Новгород, полная занятость.
Разрабатывал IoT проект на основе платы Intel® Edison. В разработке проекта использовались современные методы обработки и анализа данных, предлагаемые компанией Intel.
Высшее
2018
Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"
Факультет: Информатика и вычислительная техника
Дневная/Очная форма обучения
Специальность: Информатика и вычислительная техника
Курсы и тренинги
2017
Coursera
Введение в машинное обучение by Higher School of Economics on Coursera
Москва
2017
Coursera
Algorithms on Graphs by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
2016
Coursera
Algorithmic Toolbox by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
2016
Coursera
Data Structures by University of California, San Diego & Higher School of Economics on Coursera
Москва
Навыки и умения
Иностранные языки
Английский (технический).
Профессиональные навыки
C++, Python, Machine Learning, Базы данных, SQL, Linux, Data Analysis, Data Mining, Анализ данных, Машинное обучение, ML, scikit-learn, numpy, pandas, matplotlib, алгоритмы, структуры данных, Latex, Git
Дополнительные сведения
Студент четвёртого курса факультета информатики и вычислительной техники НИУ ВШЭ. На данный момент работаю Data Scientist-ом в страховой компании, где разрабатываю алгоритмы поиска фрода.

Основные языки разработки: C++/Python. Имею практический опыт работы с различными библиотеками для анализа данных (Numpy, Pandas, Matplotlib, Keras, XGBoost, Gensim и т.д.). Знаком и применял в различных проектах алгоритмы глубокого обучения (deep learning). Увлекаюсь спортивным программированием и соревновательным data science. Опыта в анализе данных и машинном обучении больше года.

Интересно поработать в проектах, в которых пересекаются классическая разработка (приходится писать много кода) с анализом данных и машинным обучением.

CV in English: https://www.dropbox.com/s/w4k0zcemzlfwb4c/cv.pdf