АР
Александр Р.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 636,36 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 3 июля 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
Управление командой, КИС, Grafana, Разработка, Программное обеспечение, Обучение, презентация результатов, Git, Pytest, Проверка гипотезы, Seaborn, Plotly, SQL, Docker, CRM, Matplotlib, Программирование, Apache AirFlow, Machine learning, feature, менторство, story, Kubernetes, Работа с требованиями: выявление, анализ, управление
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.