АА
Артур А.
Мужчина, 28 лет
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
3 766,23 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
Знание языков
Английский — B1
Главное о специалисте
Артур — специалист уровня Middle+ в области Data Science, работает в Москве. Имеет высшее образование по специальности «Метрология, стандартизация и сертификация», а также прошёл дополнительные курсы по Python, SQL и основам статистики на платформе Stepik.
Обладает широким спектром навыков, включая машинное обучение, работу с большими данными, анализ данных и визуализацию. Владеет языками программирования Python, а также библиотеками и инструментами для работы с данными, такими как Pandas, NumPy, Scikit-learn, LightGBM, CatBoost. Имеет опыт работы с контейнерами Docker и оркестрацией Kubernetes.
Имеет опыт работы на проектах в отраслях FinTech & Banking и E-commerce & Retail. Участвовал в разработке моделей машинного обучения для классификации обращений клиентов, построения рекомендательных систем, прогнозирования спроса и анализа данных A/B-тестов.
Работал над проектами для компаний «М.Видео-Эльдорадо», «Автомаркет» и Sber, где реализовывал задачи по анализу данных, построению моделей машинного обучения и внедрению решений в продакшн.
Проекты
(4 года 4 месяца)
Продукт Сервис IVR Sber - Интерактивное голосовое меню
Роль
Data Scientist
Обязанности
Работал над разработкой модели для классификации тематики по тематике обращений клиентов на основе их транзакционных данных. Решение позволило эффективно распределять обращения по тематикам и прогнозировать последующие обращения для отправки персонализированных уведомлений (push/SMS).
Реализовал полный цикл обработки данных: от сбора и очистки данных до создания производственных моделей машинного обучения.
Построил систему, предсказывающую вероятность повторного обращения клиента по конкретной теме.
В работе применял алгоритмы рекомендательных систем (RecSys), включая базовые методы и подходы на основе глубокого обучения (DL).
Оптимизировал работу контактного центра за счёт снижения количества повторных обращений клиентов через уведомления (push или SMS).
Применял LLM для решения бизнес-задач, включая автоматизацию обработки текстовых данных и генерацию ответов.
Достижения
Построил модель бинарной классификации для прогнозирования вероятности выборки факторингового финансирования клиентом на еженедельной основе, что позволило повысить точность прогнозов на 10%.
Снижение нагрузки на контактный центр за счёт своевременного информирования клиентов на 2%.
Повышение уровня удовлетворённости клиентов благодаря проактивной коммуникации.
Стек специалиста на проекте
Docker, Jira, Spark, Hadoop, Pandas, Numpy, Scikit-learn, GreenPlum, Apache AirFlow, CatBoost, Lightgbm
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июль 2024 - Май 2025
(11 месяцев)
М.Видео-Эльдорадо
Роль
Data Scientist
Обязанности
Разработка и внедрение рекомендательных систем с применением традиционных алгоритмов (SVD, LightFM, Implicit) и моделей глубокого обучения (DL) на основе PyTorch .
Учет специфики ПРОМО-товаров при формировании рекомендаций: анализ их влияния на поведение пользователей, интеграция в ранжирование и оптимизация метрик конверсии.
Реализация задач ранжирования с выбором и обоснованием ключевых метрик (Precision, Recall, NDCG, AUC и др.), а также оценка качества моделей через призму бизнес-показателей.
Построение и оптимизация моделей машинного обучения с использованием библиотек Scikit-learn , LightGBM , CatBoost .
Выполнение разведочного анализа данных (EDA ) с помощью Pandas , NumPy, SciPy , визуализация и интерпретация результатов при помощи Plotly .
Работа с контейнерами и оркестрацией микросервисов через Docker и Kubernetes.
Разработка и развертывание решений с использованием сервисов YandexCloud.
Разработка и поддержка API с использованием фреймворков Flask и FastAPI.
Интеграция моделей в продакшн, обеспечение масштабируемости, отказоустойчивости и высокой доступности решений.
Прогнозирование оптимальной величины скидки с целью повышения конверсии и лояльности клиентов.
Достижения
Разработал рекомендательную систему на основе коллаборативной фильтрации и моделей машинного обучения, что привело к увеличению конверсии на 15% и росту среднего чека на 10%
Разработал модель прогноза отклика клиентов на маркетинговые кампании, что позволило снизить затраты на рекламу на 20% при сохранении объема продаж
Создал модель прогнозирования оттока клиентов на основе градиентного бустинга, которая помогла снизить отток на 12% и увеличить клиентскую базу на 8%
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Jira, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Apache AirFlow
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Апрель 2023 - Июль 2024
(1 год 4 месяца)
Автомаркет
Роль
Data Scientist
Обязанности
Проведение предобработки данных с Python (библиотека pandas и numpy)
Визуализация данных с помощью гистограмм plotly, matplotlib, seaborn
Проведение кластеризации клиентов факторинга по отраслям(K-means), что позволяет детальнее понимать поведение
Построил модель прогнозирования объема, количества запчастей на складе (регрессия)
Построение модели прогнозирования клиентского спроса (регрессия)
Проведение статистического анализа данных и проверка гипотез
Анализ данных A/B-тестов и применение статистического анализа к результатам A/B-теста
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Jira, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Apache AirFlow
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Февраль 2021 - Апрель 2023
(2 года 3 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
Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова
Специальность
Институт информационных технологий и управляющих систем, Метрология, стандартизация и сертификация (магистр техники и технологии)
Завершение учебы
2020 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Stepik
Специальность
Поколение python курс для начинающих
Завершение учебы
2021 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Stepik
Специальность
Интерактивный тренажер по SQL
Завершение учебы
2023 г.
Дополнительное
Учебное заведение
Stepik
Специальность
Основы статистики
Завершение учебы
2023 г.