Аналитик данных/Инженер машинного обучения (ML/AI)

На данный момент Аналитик данных.

Мои компетенции и опыт

За последние годы я работал аналитиком данных в компании EXPOMOBILITY (бывш. ALD Automotive), которая занимается операционной арендой автомобилей. Моя роль включала полный цикл работы с данными: сбор, обработку, анализ и построение решений на основе данных.

Основные обязанности:

Выполнял выгрузку и обработку данных из MySQL, готовил аналитические витрины.

Проводил анализ данных, искал аномалии и инсайты, формировал рекомендации для бизнеса.

Автоматизировал регулярные отчёты и рабочие процессы с помощью Python.

Участвовал в переоценке автопарка, рассчитывал рыночную стоимость автомобилей.

Прогнозировал остаточную стоимость автомобилей по завершению договоров, применяя методы машинного обучения.

Интегрировал данные телематики через API (пробеги, параметры эксплуатации).

Формировал мастер-данные для страховых компаний, которые использовались для последующего построения BI-дашбордов по доходам, расходам и страховым случаям.

Достижения:

Автоматизировал получение телематических данных по API, что позволило регулярно обновлять пробеги машин и повысило точность расчётов.

Создал единый мастер-датасет из разрозненных данных трёх страховых компаний; на основе этого мастера были построены дашборды, улучшившие прозрачность финансовых потоков.

Реализовал модель прогнозирования стоимости подержанных автомобилей, что помогло компании более точно оценивать риски и планировать доходность автопарка.

KPI и эффект:

Ускорил процесс получения телематических данных с нескольких часов ручной работы до полностью автоматизированного сценария.

Сократил время построения страховых отчётов в 3–4 раза за счёт создания мастер-датасета.

Повысил точность прогнозирования остаточной стоимости автомобилей (внутренний KPI — снижение расхождения факта и прогноза).

Используемый стек:
Python (pandas, numpy, matplotlib, seaborn, plotly, scipy), Jupyter Notebook, Anaconda, SQL (MySQL), Git.