Maksim ****** (23)
Natural Language Processing Engineer
Deutschland
Mitglied seit Mai 18, 2023
Bildungslevel Schulabschluss
Wohnort Deutschland
Verfügbarkeit Vollzeit
Sprachen Englisch
Fließend, Deutsch Gut, Russisch Muttersprache, Spanisch Grundkenntnisse
27.50
pro Stunde
pro Stunde
Informationen über den Kandidaten (Deutsch)
Mein Name ist ******** und ich bin ein hochmotivierter und passionierter junger Spezialist im Bereich NLP und Data Science im Allgemeinen.
Ich habe derzeit 5 Semester Computerlinguistik an der MSU studiert, danach bin ich nach Deutschland umgezogen und habe schon 2 Semester an der Uni Tübingen beendet; ich habe 2 Jahre Berufserfahrung in Data Science (meistens in Python): Ich habe Tools für die Datenanalyse und das Finden von Mustern und Abhängigkeiten entwickelt und evaluiert, hauptsächlich für Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. Dabei habe ich aktiv Techniken des Machine und Deep Learning eingesetzt, die ich später aufliste, so dass ich in diesen Bereichen ziemlich sicher bin. In diesen 2 Jahren haben mein Team und ich an einer Reihe von Hackathons teilgenommen, was mir ebenfalls einen großen Boost im Data Science gegeben hat.
Als Bonus habe ich Erfahrungen in verwandten Positionen gesammelt, wie z.B. als Wissenschaftliche Hilfskraft und Tutor für Python und NLP, so dass ich über ausgezeichnete kommunikative Fähigkeiten verfüge und die Rolle eines aktiven Teammitglieds einnehmen kann, das bereit ist, zum Erfolg des gesamten Unternehmens beizutragen.
Meine grundlegenden Kompetenzen sind die Programmierung in Python und R, Machine und Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning usw.), Time Series Analysis / Forecasting, NLP (Text Classification / Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling usw.). Ich habe auch einen starken theoretischen linguistischen Hintergrund und Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistischer Analyse.
Mein Tech-Stack umfasst (aber nicht nur):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponencial smoothing;
* Sonstiges: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
Während eine Reihe meiner persönlichen Qualitäten in der Zusammenfassung meines Lebenslaufs aufgeführt ist, möchte ich highlighten, dass meine beste Eigenschaft meine Lernfähigkeit ist: Ich bin ein extrem schneller Lerner. Diese Eigenschaft habe ich während meiner Zeit im Gymnasium und an der Universität entwickelt, wo ich immer Lust auf interessante Projekte hatte, sowohl für das Studium als auch für mich selbst, so dass ich mir oft mehrere Dinge vornahm und sie parallel entwickelte, wobei ich mir die Fähigkeiten dafür in kurzer Zeit aneignete. Seitdem ist es zu meinem Lebensstil geworden, einigermaßen hart zu arbeiten, und es ist für mich kein Problem, mehrere Dinge im Kopf zu behalten.
Ich habe derzeit 5 Semester Computerlinguistik an der MSU studiert, danach bin ich nach Deutschland umgezogen und habe schon 2 Semester an der Uni Tübingen beendet; ich habe 2 Jahre Berufserfahrung in Data Science (meistens in Python): Ich habe Tools für die Datenanalyse und das Finden von Mustern und Abhängigkeiten entwickelt und evaluiert, hauptsächlich für Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. Dabei habe ich aktiv Techniken des Machine und Deep Learning eingesetzt, die ich später aufliste, so dass ich in diesen Bereichen ziemlich sicher bin. In diesen 2 Jahren haben mein Team und ich an einer Reihe von Hackathons teilgenommen, was mir ebenfalls einen großen Boost im Data Science gegeben hat.
Als Bonus habe ich Erfahrungen in verwandten Positionen gesammelt, wie z.B. als Wissenschaftliche Hilfskraft und Tutor für Python und NLP, so dass ich über ausgezeichnete kommunikative Fähigkeiten verfüge und die Rolle eines aktiven Teammitglieds einnehmen kann, das bereit ist, zum Erfolg des gesamten Unternehmens beizutragen.
Meine grundlegenden Kompetenzen sind die Programmierung in Python und R, Machine und Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning usw.), Time Series Analysis / Forecasting, NLP (Text Classification / Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling usw.). Ich habe auch einen starken theoretischen linguistischen Hintergrund und Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistischer Analyse.
Mein Tech-Stack umfasst (aber nicht nur):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponencial smoothing;
* Sonstiges: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
Während eine Reihe meiner persönlichen Qualitäten in der Zusammenfassung meines Lebenslaufs aufgeführt ist, möchte ich highlighten, dass meine beste Eigenschaft meine Lernfähigkeit ist: Ich bin ein extrem schneller Lerner. Diese Eigenschaft habe ich während meiner Zeit im Gymnasium und an der Universität entwickelt, wo ich immer Lust auf interessante Projekte hatte, sowohl für das Studium als auch für mich selbst, so dass ich mir oft mehrere Dinge vornahm und sie parallel entwickelte, wobei ich mir die Fähigkeiten dafür in kurzer Zeit aneignete. Seitdem ist es zu meinem Lebensstil geworden, einigermaßen hart zu arbeiten, und es ist für mich kein Problem, mehrere Dinge im Kopf zu behalten.
Informationen über den Kandidaten (Englisch )
My name is ******** and I am a highly motivated and passionate young specialist in NLP and in Data Science in general.
At the moment I have studied Computational Linguistics for 5 semesters at the MSU, after which I moved to Germany and have already finished 2 semesters at the Uni Tübingen; I have 2 years of professional experience in Data Science (mostly in Python): developed and evaluated tools for data analysis and finding patterns and dependencies, mostly for Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. For that, I actively used Machine and Deep Learning techniques I enlist later, so I'm pretty confident in those. Over those 2 years my team and I participated in a number of hackathons which was also a great boost in the Data Science area.
As a bonus I've had experience in related positions such as student assistant and tutor for python and NLP, so I have brilliant communicative skills and can take the role of an active team member ready to contribute to the success of the whole company.
My basic competencies are programming on Python and R, Machine and Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning etc.), Time Series Analysis and Forecasting, NLP (Text Classification and Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling etc.). I also have a strong theoretical linguistic background and knowledge in Theory of Probabilities and Statistical Analysis.
My tech stack includes (but is not limited to):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponential smoothing;
* Misc: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
While a bunch of my personal qualities is presented in the summary of my resume, I'd like to highlight that my best one is my learning ability: I am an extremely fast learner. That is a quality I developed during my days in gymnasium and at the uni, where I was always fond of interesting projects, both study ones and mine, so I often took on several things and developed them in parallel, picking up skills for them in short periods. After that, reasonably hard working has become my lifestyle and keeping multiple things in my head is not a problem.
At the moment I have studied Computational Linguistics for 5 semesters at the MSU, after which I moved to Germany and have already finished 2 semesters at the Uni Tübingen; I have 2 years of professional experience in Data Science (mostly in Python): developed and evaluated tools for data analysis and finding patterns and dependencies, mostly for Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. For that, I actively used Machine and Deep Learning techniques I enlist later, so I'm pretty confident in those. Over those 2 years my team and I participated in a number of hackathons which was also a great boost in the Data Science area.
As a bonus I've had experience in related positions such as student assistant and tutor for python and NLP, so I have brilliant communicative skills and can take the role of an active team member ready to contribute to the success of the whole company.
My basic competencies are programming on Python and R, Machine and Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning etc.), Time Series Analysis and Forecasting, NLP (Text Classification and Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling etc.). I also have a strong theoretical linguistic background and knowledge in Theory of Probabilities and Statistical Analysis.
My tech stack includes (but is not limited to):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponential smoothing;
* Misc: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
While a bunch of my personal qualities is presented in the summary of my resume, I'd like to highlight that my best one is my learning ability: I am an extremely fast learner. That is a quality I developed during my days in gymnasium and at the uni, where I was always fond of interesting projects, both study ones and mine, so I often took on several things and developed them in parallel, picking up skills for them in short periods. After that, reasonably hard working has become my lifestyle and keeping multiple things in my head is not a problem.
Informationen über den Kandidaten (Russisch)
Меня зовут Максим Шмальц, я мотивированный и увлеченный молодой специалист в области NLP и Data Science в целом.
На данный момент я завершил 5 семестров обучения МГУ по направлению "Теоретическая и прикладная лингвистика", после чего переехал в Германию и уже закончил 2 семестра здесь, в Тюбингенском университете; у меня есть 2 года профессионального опыта в Data Science (в основном на Python): в основном я разрабатывал и оценивал инструменты для анализа данных и поиска закономерностей и зависимостей, большей частью для Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. Для этого я активно использовал методы Machine / Deep Learning, которые я перечислю позже, так что я достаточно уверен в этих областях. За эти 2 года я и моя команда успели принять участие в нескольких хакатонах, что также стало отличным бустом в Data Science.
В качестве бонуса: у меня был опыт работы на смежных должностях, таких как ассистент в университете и тьютор по Python и NLP, поэтому я обладаю отличными коммуникативными способностями и могу взять на себя роль активного командного игрока, готового внести вклад в успех всей компании.
Мои основные компетенции - программирование на Python и R, Machine и Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning etc.), Time Series Analysis and Forecasting, NLP (Text Classification / Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling etc.). Я также обладаю сильной базой в теоретической лингвистике и знаниями в области теории вероятностей и статистического анализа.
Мой технологический стек включает (но не ограничивается):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponential smoothing;
* Прочее: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
Пока мои личные качества представлены в резюме, здесь я хотел бы подчеркнуть, что моей сильнейшей способностью является способность к обучению: я очень быстро учусь. Это качество я развил в себе еще во время учебы в гимназии и в университете, где я всегда с рвением занимался интересными проектами, как учебными, так и своими, поэтому я часто брался за несколько сразу и делал их параллельно, развивая навыки, необходимые для них, в короткие сроки. После этого постоянная (в разумных пределах) работа стала моим стилем жизни, а держать в голове несколько дел для меня не проблема.
На данный момент я завершил 5 семестров обучения МГУ по направлению "Теоретическая и прикладная лингвистика", после чего переехал в Германию и уже закончил 2 семестра здесь, в Тюбингенском университете; у меня есть 2 года профессионального опыта в Data Science (в основном на Python): в основном я разрабатывал и оценивал инструменты для анализа данных и поиска закономерностей и зависимостей, большей частью для Time Series Forecasting, Anomaly Detection, Optimization Modelling, Natural Language Processing. Для этого я активно использовал методы Machine / Deep Learning, которые я перечислю позже, так что я достаточно уверен в этих областях. За эти 2 года я и моя команда успели принять участие в нескольких хакатонах, что также стало отличным бустом в Data Science.
В качестве бонуса: у меня был опыт работы на смежных должностях, таких как ассистент в университете и тьютор по Python и NLP, поэтому я обладаю отличными коммуникативными способностями и могу взять на себя роль активного командного игрока, готового внести вклад в успех всей компании.
Мои основные компетенции - программирование на Python и R, Machine и Deep Learning, Regression Models, Neural Networks (FFN, CNN, RNN, Reinforcement Learning etc.), Time Series Analysis and Forecasting, NLP (Text Classification / Generation, NER, QA, Machine Translation, Morphology and Dependency Parsing, Language Modelling etc.). Я также обладаю сильной базой в теоретической лингвистике и знаниями в области теории вероятностей и статистического анализа.
Мой технологический стек включает (но не ограничивается):
* AI: PyTorch, Keras, scikit-learn;
* NLP: transformers, datasets, NLTK, spaCy, torchaudio, Gensim, pynini, ChatGPT API;
* TSF: statsmodels, pmdarima, XGBoost, SARIMAX, exponential smoothing;
* Прочее: numpy, pandas, scipy, matplotlib, gym, streamlit.
Пока мои личные качества представлены в резюме, здесь я хотел бы подчеркнуть, что моей сильнейшей способностью является способность к обучению: я очень быстро учусь. Это качество я развил в себе еще во время учебы в гимназии и в университете, где я всегда с рвением занимался интересными проектами, как учебными, так и своими, поэтому я часто брался за несколько сразу и делал их параллельно, развивая навыки, необходимые для них, в короткие сроки. После этого постоянная (в разумных пределах) работа стала моим стилем жизни, а держать в голове несколько дел для меня не проблема.