Data Scientist

На данный момент Data Scientist.

Мои компетенции и опыт

О себе

Data Scientist с 4 годами коммерческого опыта. Работал как удалённо, так и в офисе в командах от 2 до 25 человек. Владею полным циклом разработки моделей машинного обучения — от сбора и подготовки данных до деплоя, мониторинга и оптимизации. Опытен в построении классических и нейросетевых моделей, дообучении больших языковых моделей (LLM) и разработке рекомендательных систем. Уверенно владею Python, современными фреймворками глубокого обучения и инструментами MLOps.

Навыки

• Machine Learning: Deep Learning, Recommender Systems, Natural Language Processing (NLP), Large Language Models (LLMs), Time Series Forecasting, Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, PyTorch, Catboost, LightGBM, TensorFlow, Transformers, Hugging Face).
• Другое: Git, Linux, SQL, ClickHouse, GreenPlum, MongoDB, Trino, Google BigQuery, MS SQL, ElasticSearch, Airflow, MLflow, Hadoop, Spark, Hive, Docker, Kubernetes, Amazon S3

Опыт работы

Rutube

Август 2024 — по настоящее время

• Разработал и внедрил модель глубокого обучения для поиска, увеличив конверсию из поиска в просмотр на 17%.
• Улучшил рекомендательную систему, внедрив поведенческие эмбеддинги, повысив среднюю продолжительность сессии на 14%.
• Создал модель прогноза VTR для оптимизации показа рекламы, повысив ROI рекламных кампаний на 20%.
• Разработал модель прогнозирования оттока, сократив churn на 12%.

нужен доступ к резюме

Май 2023 — Август 2024

• Разрабатывал и сопровождал ML-модели (кредитное скорингование, прогноз конверсии, отклик на события), обеспечив рост accuracy на 10-22%.
• Реализовал NLP-модель для сопоставления названий продуктов на основе BERT, повысив точность сопоставления с 82% до 96% и сократив ручную модерацию на 60%.

СБЕР

Декабрь 2021 — Май 2023

• Построил универсальную look-a-like модель прогнозирования спроса на банковские продукты, повысив точность таргетинга на 28%
• Подготовил документацию и стресс-тесты для валидации моделей, обеспечив 100% соответствие внутренним требованиям.

Улыбка Радуги

Июль 2021 — Ноябрь 2021

• Разрабатывал и поддерживал модели прогнозирования продаж и поведения клиентов, повысив точность таргетинга на 11%.
• Участвовал в создании системы детекции аномалий и выявления мошенничества в данных по продажам и программам лояльности, сократив связанные потери.

Образование

нужен доступ к резюме : Политехнический Университет Петра Великого Специалист по информационной безопасности