АР
Александр Р.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 636,36 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 19 августа 2025 г.
Добавьте подходящих специалистов в список и оформите заявку для предварительного бронирования времени специалистов. После оформления заявки ваш персональный менеджер организует прохождение всех необходимых проверок с вами и каждым кандидатом из заявки. Специалист привлекается к проекту только после окончательного подтверждения его выхода с вашей стороны.
Подробнее
О специалисте
Специализация
Data Scientist
Грейд
Навыки
Отрасли
Главное о специалисте
Data scientist с опытом 6+ лет в профессии в консалтинге и финансовом секторе. Начинал карьеру в компании-разработчике систем искусственного интеллекта на основе машинного обучения, работал над проектами классического ML, NLP и CV. Затем перешел в крупнейший российский банк, разработал и поддерживал модели для различных сервисов экосистемы. Последние 2 года работаю на проектах в сфере страхования, вырос до тимлида Data science, управлял командой из 4 человек. Под моим руководством был выстроен процесс скоринга для CRM с оборотом более 1 млрд рублей и разработана рисковая модель для ДМС. Имею высшее математическое образование, также окончил магистратуру Data science НИУ ВШЭ.
Проекты
(6 лет 10 месяцев)
Банк Ингострах
Роль
Data scientists
Обязанности
Достижения
- Повысил эффективность CRM кампаний на 23%.
- Увеличил джини в предсказании дефолтности на 6 пунктов.
- Автоматизировал множество процессов, сократив ремя с нескольких дней до нескольких минут.
Задачи
- Разработка модели предсказания дефолтности для банковских продуктов на данных Ингостраха;
- Разработка response модели для банковских продуктов на данных Ингостраха;
- Аналитика и построение отчетов;
- Работа с внешними скорами.
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, SQL, CRM, Grafana, Kubernetes, Pytest, Matplotlib, Seaborn, Аналитика, Apache AirFlow, Plotly, Разработка, ДО, данных
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Март 2024 - Октябрь 2024
(8 месяцев)
Ингосстрах (Топ-3 страховая компания РФ)
Роль
Data Scientist(Team Lead)
Обязанности
Достижения
- Разработал систему скоринга, объем кампаний за 2023 год составил более 1 млрд рублей;
- Уменьшил стоимость привлечения клиента в 8 раз;
- Разработал рисковую модель по ДМС для юридических лиц, повысив точность прогнозов на 40%;
- Вывел в продакшен более 50 моделей;
- Создал feature store, который активно используется более чем 30 разработчиками для удобного управления и доступа к данным.
Задачи
- Выстраивание с нуля процесса скоринга для CRM кампаний по продуктам ОСАГО, КАСКО, ИФЛ, НС, ВЗР, КИС и различным продуктам дочерних организаций;
- Взаимодействие с бизнес-заказчиком, сбор и анализ требований, презентация результатов;
- Написание и проверка кода;
- Программирование и обучение ML моделей;
- Проведение А/Б тестов, разработка и проверка гипотез;
- Менторство и руководство командой из 4 человек.
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, SQL, CRM, Управление командой, Grafana, Kubernetes, Pytest, Machine learning, Matplotlib, Проверка гипотезы, Seaborn, Apache AirFlow, Программирование, Работа с требованиями: выявление, анализ, управление, Plotly, Обучение, КИС, Разработка, Программное обеспечение, презентация результатов, feature, менторство, story
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июль 2022 - Февраль 2024
(1 год 8 месяцев)
Сбер (Топ-1 банк РФ)
Роль
Data Scientist
Обязанности
Достижения
- Увеличил точность прогноза на 55% для Умного Календаря.
- Вывел в продакшен более 15 моделей;
- Устранил дубли для СберИдея, что уменьшило время на поиск данных на 80%.
Задачи
- Анализ и матчинг больших объемов данных для оптимизации функционала продукта Умный Календарь;
- Разработка методов суммаризации текстовых данных для повышения эффективности обработки информации;
- Поиск дублирующей информации на больших объемах данных с целью оптимизации баз данных и повышения качества информации для СберИдея;
- Анализ тональности комментариев пользователей;
- Деплой, мониторинг и техническая поддержка ML моделей в проде с целью обеспечения их стабильной работы и актуальности результатов анализа данных.
Стек специалиста на проекте
Machine learning, Техническая поддержка, Мониторинг, Разработка, анализ, данных
Отрасль проекта
Insurance
Период работы
Июль 2020 - Июль 2022
(2 года 1 месяц)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Южный федеральный университет
Специальность
Факультет математики, механики и компьютерных наук, Фундаментальная информатика и компьютерные науки
Завершение учебы
2018 г.