Data Scientist/Machine Learning Engineer

100 000 руб.

Занятость:

Полная занятость
График работы:

Полный день

Опыт работы

Январь 2019 —
июнь 2020

1 год 5 месяцев

Российская академия образования (РАО)

Главный специалист

Выполнение проектов лаборатории мониторинга эффективности и качества научных исследований (Дата-центр)

Июнь 2017 —
июнь 2019

2 года

ФАРМАПАРК, ООО

Старший инженер

1. Проведение работ по квалификации/валидации технологического оборудования и помещений; 2. Разработка валидационной документации и участие в квалификации оборудования (IQ, OQ, PQ); 3. Работа с измерительным оборудованием; 4. Повышение квалификации(обучение)

Обо мне

Последние несколько лет интересуюсь/занимаюсь машинным обучением и программированием. Опыт работы программирования на python около 2-х лет, на C++ около полугода. Интересуюсь и изучаю машинное обучение с конца 2018 года. За это время реализовала несколько проектов, связанных с обработкой текстов (NLP), распознаванием объектов на изображении, обработкой аудиосигналов. В 2020 году прошла подготовку в Университете искусственного интеллекта по программе "Data Science, нейронные сети, машинное обучение и искусственный интеллект", кроме того получила степень магистра в РТУ-МИРЭА, по направлению: "Интеллектуальные системы и технологии". Защитила магистерскую диссертацию на тему: “ Интеллектуальные методы обработки сигналов ЭЭГ головного мозга”. В процессе обучения занималась научной деятельностью. Публикация научной статьи есть на Researchgate: "Разработка нейросетевой модели выявления артефактов в электроэнцефалограмме мозга" Ссылка на публикацию: https://www.researchgate.net/publication/341882969_Razrabotka_nejrosetevoj_modeli_vyavlenia_artefaktov_v_elektroencefalogramme_mozga В список последних глобальных проектов входит: Определение артефактов в сигналах ЭЭГ. Проект находится на Github: "Neural network model for artifacts identification in EEG signals": Ссылка: https://github.com/Argentum-Sleeping-sun/Neural-network-model-for-artifacts-identification-in-EEG-signals Опыт решение задач в области: Image Segmentation; Object detection; Classification; Regression. Стек технологий: - Библиотеки TensorFlow, Keras, Pytorch, Scipy, Numpy, Pandas, OpenCV, Matplotlib, Seaborn. - Опыт работы с "Knime". - Основной язык программирования - Python. - SQL – работа с базами данных, запросы. - C ++ - белый пояс. - Опыт работы с ОС Linux и Git. - Опыт работы с Hadoop. - Знания линейной алгебры, математического анализа. Личные достижения: Курс "Программирование на Python", Bioinformatics Institute, Российская образовательная платформа - "Stepik". Курс "Python для анализа данных" Университет искусственного интеллекта - 2019 г. 1. Сертификат о прохождении курса - "Python 3 Tutorial course", 2019 г. 2. Сертификат о прохождении курса - "SQL Fundamentals course", 2019 г. 3. Сертификат о прохождении курса на "Сoursera": "Основы разработки на C++: белый пояс" 2020 г. 4.Диплом участника курса лекций профессора, доктор биологических наук Дубынина В.А. по теме: "Мозг и обучение. Мозг и память" 2019 г. 5. Диплом участника курса лекций профессора, доктор биологических наук Дубынина В.А. по теме: "Мозг: зрение и слух" 2019 г. Личностные характеристики Внимательность; Ответственность

Образование высшее

2020

Московский государственный технический университет радиотехники, электроники и автоматики, Москва

Институт комплексной безопасности и специального приборостроения, Интеллектуальные информационные системы и технологии

2017

Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, Архангельск

Институт энергетики и транспорта, Эксплуатация транспортно - технологических машин и комплексов

Знание языков

Русский — родной

Иностранные языки

Английский — A1 — Начальный

Гражданство, время в пути до работы

Гражданство:

Нет
Разрешение на работу:

Нет
Желательное время в пути до работы:

Не имеет значения