РШ
Роман Ш.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 896,1 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 2 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
Опыт разработки в data science, разработке и аналитике более 6 лет
Участие в проектах классического ML, NLP, CV
Аналитика, разработка ML решения, тестирование
и выкатка в прод
Аналитические и организационные навыки
Опыт руководства коллективом: 3 разработчика
Проекты
(6 лет 10 месяцев)
Проекты для РОСБАНК
Роль
Data scientist
Обязанности
Подразделение Datalab. Внедрение ML в бизнес процессы других подразделений банка
Проект
Проект распознавания сущностей в документах корп. бизнеса (NER)
RAG - по банковским документам
Задачи
Распознавание сущностей в юр. документах для ускорения рассмотрения заявок
Создание чат бота на основе RAG и LLM внутри контура банка, для ускорения поиска сотрудниками необходимой информации в банковской документации
Создание ботов в telegram
Проект
ML модели для подразделение маркетинга
Задачи
модель оптимизации рекламной кампании на ТВ
модель скоринга корпоративных клиентов
Проект
Модели для отдела корпоративных продаж
Задачи
модели временных рядов для прогнозирования остатков на балансах
модель скоринга корпоративных клиентов
модель поиска аномалий на счетах клиента
модели оттока корп. клиентов
Проект
Скоринг лидов для отдела маркетинга
Задачи
модель оптимизации рекламной кампании на ТВ
модели временных рядов для прогнозирования остатков на балансах
модель скоринга корпоративных клиентов
Достижения
Повышение эффективности процессов внутри банка
Фин. эффект составил примерно 50 млн рублей.
Увеличение CTR на 30-40%, CR на 5-10%
Снижены расходы за счет оптимизации источников рекламы
На 20 % повышено автоматическое одобрение заявок на кредитование
Снижение затрат на резервы капитала
Отток клиентской базы снизился на 5%
Проведена декомпозиция задач и обеспечена реализация их выполнения
Стек специалиста на проекте
GitLab, code, Shell, llama, Spark, Hive, Git, Power BI, Linux, Pytest, Hadoop, FastAPI, Big Data, Visual Studio, Pylint, Flake8, PySpark, Docker, Python, Apache AirFlow, Python3, Unit testing, PostgreSQL, block, CI/CD
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Сентябрь 2022 - По настоящее время
(2 года 11 месяцев)
Сбер
Роль
Data scientist/Data engineer
Обязанности
Проект
Внедрение ML и BI отчетности в бизнес процессы блока КИБ
Задачи
модель фрода клиентских менеджеров
рекомендательная система по продуктам КИБ
модели потенциала клиентов
создание скоринговой модели по дефолтам клиентов
Визуализации различных банковских метрик (NPL, Recovery Rate, Default Rate, COR)
Достижения
Повышение CR на 10%
Повышена эффективность работы клиентских менеджеров
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Python, GitLab, Hive, Spark, ETL, PySpark, QlikSense
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Сентябрь 2018 - Июль 2022
(3 года 11 месяцев)
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
Московский физико-технический институт
Специальность
Дискретная математика
Завершение учебы
2023 г.