Особисті дані приховані

Манько Юрій
Python Backend/ML Engineer
Remote
[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)

Python Backend/ML Engineer, 3.5 років досвіду в аналізі даних, розробки та
впровадження рекомендаційних систем на основі ML-моделей.
Ключові навички: Python (Pandas, XGBoost, LightFM, scikit-learn, FastAPI,
pyTelegramBotAPI, Dash, Selenium) · SQL (MySQL, SQLite3) · ML pipelines · ETL · API design
· Model evaluation · R (dplyr, tidyverse, ggplot2, lavaan, mirt, thurstonianIRT) · MS Office · Linux

Досвід роботи
Backend/ML Engineer — Unique Technologies LLC (UT.in.UA),
віддалено — 09.2024-10.2025:
• Рекомендаційна система для покращення продажів на вторинному ринку одягу
для Closo.co. Розробив з нуля end-to-end ML pipeline. Спроектував, реалізував
REST API та документацію до нього для інтеграції з Frontend (MySQL, pandas,
XGBoost, LightFM, scikit-learn, FastAPI).
• Система управління проектами для внутрішніх потреб компанії, інтегрована с
Jira та Telegram. Веб-інтерфейс адміністратора для створення і відстежування
задач, оцінки проектів. Розробники отримують повідомлення зі своїми задачами в
Telegram-боті, через який вони також можуть оновити статус задачі та вказати
затрачений час. Всі дані по задачам синхронізовані с Jira (Dash, Pandas, SQLite3,
pyTelegramBotAPI).

Research Assistant — лабораторія психометрики PsyLab — 01.2022-
05.2024:
• Створення тестів для Gyfted.me. Дослідження уподобань методом попарних
порівнянь. Вивчення та використання методів аналізу рангових даних, моделей
Терстоуна та Торгерсона. Зменшення розмірності рангових даних (R, thurstonianIRT).
• Парсинг текстів вакансій з сайтів з оголошеннями для подальшої обробки за
допомогою NLP-методик та майнінгу тексту: синтаксичний аналіз, семантична
векторізація, тегування вакансій за темами (Selenium, spaCy).
• Покращення та модернізація психометричних властивостей сертифікаційних
екзаменів Moody's Analytics, автоматизація дослідження властивостей екзаменів за
допомогою *.Rmarkdown (dplyr, tidyverse, ggplot2, lavaan, mirt).
• Модернізація тесту MOXO для Neurotech Solutions Ltd, розробка додаткових метрик,
заснованих на аналізі часових рядів, факторном, дисперсійном та кластерном аналізах
(dplyr, tidyverse, ggplot2, lavaan, mirt).
• Автоматизація рутинних аналітичних завдань (Python, R).
Аналітик (стажування) — інформаційно-аналітичне агенство
“Хім-кур’єр” — 10.2021-01.2022:
• Робота з Excel;
• Збір даних для аналізу;
• Автоматизація збору даних (Selenium, Pandas).

Освіта
2016 — 2022:
Ступінь магістра з спеціальності «Статистика», з відзнакою. Дніпровський
національний університет ім. Олеся Гончара.
В рамках дипломної роботи на тему «Гібридні моделі регресії на основі регресії та
дерев» використовувались моделі машинного навчання: XGBoost, OTE, а також моделі,
основані на сплайнах. Проведено порівняння продуктивності моделей на наборі даних про
залежність міцності бетону від його складу.

2012 — 2016:
Дніпропетровський обласний ліцей-інтернат фізико-математичного профілю.