ДЛ
Даниил Л.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 082,74 Р/час
вкл. НДС 5% (114.29 Р)
Специалист доступен с 4 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 работы на проектах в сфере E-commerce & Retail и Manufacturing.
На позиции Data Analytics & Machine Learning Specialist в IT-компании выполнял полный цикл разработки, занимался аналитикой и обработкой данных, разработкой и оптимизацией моделей машинного обучения. Разработал предиктивные модели для обнаружения возможных сбоев двигателя внутреннего сгорания карьерных самосвалов. Автоматизировал сбор данных со SCADA.
В роли Data Science & Analytics Engineer в ПАО «Калужский Турбинный Завод» проводил аналитику и обработку исходных данных, разрабатывал и оптимизировал модели машинного обучения, работал с данными предприятия для аналитики и создания дешбордов в Power BI. Создал программу для распознавания основной информации на чертежах изделий и обнаружения на них эскизов.
Работая на позиции Data Scientist в AlphaAdept group, создавал основные модели для прогнозирования лучших точек входа/выхода на фондовом рынке, внедрял ML решения в backend. Разработал процедуры A/B testing, увеличив виртуальный капитал на 35%.
Будучи Python-разработчиком в ИП, разработал рекомендательную систему подбора лучших автомобилей по параметрам, что повысило вовлечённость пользователей на 20% и продажи работодателя на 17%.
Проекты
(4 года 3 месяца)
IT компания
Роль
Data Analytics & Machine Learning Specialist
Обязанности
Обязанности:
1. Выполнял полный цикл разработки, от сбора требований до внедрения. Обучал коллег инструментам аналитики больших массивов данных.
2. Проводил аналитику и обработку исходных данных (регрессия, свойства распределений, проверка гипотез и их правильное использование) (pandas, numpy, sklearn, seaborn, etc)
3. Разработка и оптимизация моделей машинного обучения (XGBoost)
4. Проводил полную аналитику базы данных предприятия (SQL Server, MS Access)
5. Занимался разработкой и контейнеризацией (docker) приложения “Снижение простоев за счёт внедрения сценарных карт
6. Использование классических метрик accuracy/recision/recall/f1
7. Использование классических алгоритмов классификации и регрессии ML (деревья/бустинг, линейная регрессия, наивный байес):
Использовал XGBoost и деревья
8. Знания базовых алгоритмов кластеризации и метрик (K-means, DBSCAN, Inertia, ARI)
Достижения
1. Разработал предиктивные модели для обнаружения возможных сбоев двигателя внутреннего сгорания карьерных самосвалов, экономический эффект – сокращение ремонтов на 2,6% и увеличение добычи руды на 1,8%
2. Автоматизировал сбор данных со SCADA, что ускорило аналитику на 40%
3. Провёл полную аналитику баз данных предприятия, обнаружив 2 инициативы с экономическим эффектом более 15 млн. руб.
Стек специалиста на проекте
Docker, ETL, XGBoost, PyTorch, SQL Server, Azure, inertia, jax, MS Acces
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Июль 2024 - По настоящее время
(1 год 1 месяц)
ПАО «Калужский Турбинный Завод»
Роль
Data Science & Analytics Engineer
Обязанности
Обязанности:
1. Проводил аналитику и обработку исходных данных (регрессия, свойства распределений, проверка гипотез и их правильное использование) (pandas, numpy, sklearn, seaborn, etc)
2. Разработка и оптимизация моделей машинного обучения (LR, MLP, LSTM, Bi-LSTM, Transformer)
3. Работал с данными предприятия для аналитики и создания дешбордов в Power BI (Hadoop, Spark, MySQL)
4. Разработка и оптимизация моделей машинного обучения (YOLOv8, CNN)
5. Приведение данных в ценный инструмент для аналитики на уровне управления. Разрабатывал десктопные приложения для автоматической обработки данных
6. Использование классических алгоритмов классификации и регрессии ML (деревья/бустинг, линейная регрессия, наивный байес):
Сложные модели, но применялись также классические и первичные алгоритмы
7. Знание базовых алгоритмов кластеризации и метрик (K-means, DBSCAN, Inertia, ARI)
8. Знания в построении векторных представлений слови и обучении embedding моделей (этими методами разрабатывал модели для цифрового двойника тепловой установки)
Достижения
Достижения:
1. Разработан и внедрён цифровой двойник тепловой установки, который позволил снизить простои на 8% (Применял LSTM)
2. Создана программа для распознавания основной информации на чертежах изделий и обнаружения на них эскизов, разработка позволила снизить время создания чертежей на 13%. (Применял RNN)
Стек специалиста на проекте
MySQL, Power BI, Tensorflow, Spark, Hadoop, YOLO, llm, RNN, mlp, lstm
Отрасль проекта
Manufacturing
Период работы
Июль 2023 - Июнь 2024
(1 год)
AlphaAdept group
Роль
Data Scientist
Обязанности
Обязанности:
1. Создавал основные модели для прогнозирования лучших точек входа/выхода на фондовом рынке. Успешно внедрил ML решения в backend
2. Проводил аналитику и обработку исходных данных (регрессия, свойства распределений, проверка гипотез и их правильное использование) (pandas, numpy, sklearn, seaborn, etc)
3. Разработка и оптимизация моделей машинного обучения
4. Использование классических алгоритмов классификации и регрессии ML (деревья/бустинг, линейная регрессия, наивный байес):
Модели в продакшене - деревья и логистическая регрессия.
Достижения
Достижения:
1. Разработал процедуры A/B testing тем самым алгоритм увеличил виртуальный капитал на 35%;
2. Создана web-платформа для получения рекомендаций о лучших точках входа и выхода в акции на фондовом рынке, платформа обеспечила 64% успешных сделок в реальных торгах.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, API, A/B testing, Scikit learn, Linear Regression, Decisions Trees
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Февраль 2022 - Май 2023
(1 год 4 месяца)
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
КФ МГТУ им Н.Э. Баумана
Специальность
Информатика и Управление
Завершение учебы
2024 г.