Maharramov Ilkin

Имею четыре года опыта работы в области Data Science и около семи лет в программировании. Обладаю глубокими знаниями в математике (математический анализ, линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и др.), отличными навыками программирования и владением методологиями машинного обучения (ML), глубокого обучения (DL), обучения с подкреплением (RL), искусственного интеллекта (AI) и обработки естественного языка (NLP). Мой профессиональный путь включает участие в конкурсном программировании в школьные годы, получение степени бакалавра в области компьютерных наук, обучение в Академии больших данных MADE от Mail.ru Group, а также опыт работы над проектами по обработке больших данных для ведущих компаний России, Турции, Казахстана и США.

Ключевые области компетенций:
— Компьютерное зрение: классификация изображений, сегментация, обнаружение объектов, распознавание лиц
— Обработка естественного языка: классификация текстов, генерация текста, машинный перевод, анализ тональности и др.
— Обработка и анализ данных
— Неконтролируемое обучение и кластеризация
— Поисковые системы
— Анализ временных рядов и модели ARIMA, SARIMA, SARIMAX, AR
— Распределенные системы
— Структуры данных и алгоритмы
— Языки программирования: C, Python, C++, C#, Haskell, Scala, Matlab
— *Статистика и вычисления на языке R (на английском)
— Инструменты для визуализации данных: Tableau

Технические навыки и инструменты:
— Машинное обучение и глубокое обучение: Scikit-learn, PyTorch, NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook, Anaconda, NLTK, Word2Vec, Gensim
— Алгоритмы машинного обучения: линейная и полиномиальная регрессия, логистическая регрессия, наивный байесовский метод, KNN, случайный лес, деревья решений, градиентный бустинг, машины опорных векторов, PCA, алгоритмы кластеризации (KMeans, DBSCAN, агломеративная кластеризация)
— Временные ряды: модели ARIMA, корреляционный анализ
— Языки программирования: Python, Java (Scala, Kotlin), C/C++, Haskell, Matlab
— Большие данные: Apache Hadoop, Apache Spark, HDFS, MapReduce, Apache Phoenix, Apache Kafka
— Веб-фреймворки: Spring Boot, Django, Flask
— Технологии баз данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis, MyBatis, Liquibase
— Инструменты DevOps: Docker, Docker Compose, GitLab Pipelines, Git
— Облачные технологии и инфраструктура: Amazon Web Services (AWS), DigitalOcean
— Инструменты управления проектами: Jira, Confluence, Trello

Гарантирую высокое качество выполнения задач и взаимовыгодное сотрудничество, приносящее ценный опыт обеим сторонам.