Арустамян О. Data аналитик, Middle+

ID 30580
АО
Арустамян О.
Мужчина, 30 лет
Армения, Ереван, UTC+4
Ставка
3 266,23 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 14 сентября 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 аналитик
Грейд
Middle+
Навыки
AWS
EC2
ETL
Git
Keras
Linux
Python
S3
sagemaker
Scikit-learn
SQL
Анализ
Мониторинг
Отрасли
RnD
Знание языков
Русский — B2
Английский — B2
Армянский — C2
Главное о специалисте
Data Scientist с опытом разработки и внедрения моделей машинного обучения. Специализируюсь на анализе больших данных, построении скоринговых моделей, предсказании оттока, антифрод-решениях .Опыт работы с текстовыми данными: анализ клиентских отзывов, автоматическая классификация, извлечение смысловой информации. Умею строить end-to-end ML-проекты: от ETL и feature engineering до настройки гиперпараметров, развертывания моделей и мониторинга качества. Имею практический опыт использования облачных сервисов AWS (S3, EC2, SageMaker) для разработки и деплоя моделей. Работаю в связке с аналитиками, бизнесом и разработчиками — помогаю превращать данные в бизнес-результат. Ключевые навыки: Python, SQL, scikit-learn, AWS (S3, EC2, SageMaker), ETL, риск-анализ, мониторинг моделей, работа с большими данными , Linux , Git , Tensorflow-Keras
Проекты   (5 лет 7 месяцев)
NDA
Роль
Data Analyst/Scientist
Обязанности
Проект: Внедрение новых моделей для предсказания дефольта клиентов. Основной фокус был на исторических данных по кредитам — анкеты клиентов, транзакции, поведение по счетам, история просрочек. Я организовал процесс ETL: собрал и очистил данные, написал сложные SQL-запросы для извлечения признаков, сделал feature engineering. Затем построил и обучил несколько моделей классификации — логистическая регрессия, Random Forest, XGBoost — для предсказания вероятности дефолта. Настроил подбор гиперпараметров, провёл кросс-валидацию и A/B тестирование. После обучения внедрил модель в продакшн: настроил мониторинг метрик качества и автоматический алертинг, чтобы модель не деградировала со временем. В результате банк смог более точно оценивать риск клиентов и снизил уровень просроченной задолженности. Обязонности и достижении:  Организовал ETL исторических данных клиентов для формирования обучающих выборок.  Выполнил анализ просроченной задолженности по портфелю, определил ключевые факторы дефолта.  Написал сложные SQL-запросы для извлечения признаков и подготовки датасетов.  Провёл анализ и проверку качества данных, обработку пропущенных значений и аномалий.  Разработал и обучил модели классификации кредитного риска на основе алгоритмов машинного обучения (логистическая регрессия, Random Forest, XGBoost).  Настроил гиперпараметры моделей и провёл подбор оптимальных параметров (Grid Search, Cross-Validation).  Реализовал интерпретацию результатов модели (важность признаков, SHAP values) для соответствия требованиям регулятора.  Организовал процесс развертывания модели в продуктивной среде и настроил автоматический мониторинг ключевых метрик качества .  Сотрудничал с командами риск-аналитиков и IT для интеграции модели в бизнес-процессы.  Результат: повысил точность оценки кредитного риска, снизив долю дефолтных кредитов на 10% -Имею навыки применения методов теории вероятностей и математической статистики; - Есть опыт работы с большими объемами данных в том числе неструктурированных; - Есть опыт поиска, визуализации и интерпретации полезных сигналов и аномалий в данных; -Есть опыт формирование требований для витрин данных.
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, SQL, Python, Linux, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Ноябрь 2023 - Август 2025  (1 год 10 месяцев)
NDA
Роль
Data Scientist
Обязанности
Проект: Разработка системы предсказания оттока и рекомендации персонализированных предложений для онлайн-магазина. Основная задача — сократить отток клиентов и увеличить повторные покупки. Для этого я собрал данные о заказах, визитах на сайт, транзакциях и отзывах. Построил модель предсказания оттока, настроил сегментацию пользователей по RFM и запустил систему персонализированных акций. Модели были развёрнуты через AWS SageMaker, данные хранили в S3. В результате бизнес смог повысить удержание клиентов и увеличить выручку за счёт персонализированного маркетинга Функциональные обязанности:  Провёл сбор и предварительную обработку данных о заказах, корзинах, транзакциях и пользовательской активности на сайте.  Выполнил RFM-анализ (Recency, Frequency, Monetary) для сегментации клиентской базы и выделения групп с высоким риском оттока.  Разработал и обучил модель предсказания оттока (churn prediction) для оценки вероятности ухода клиента.  Построил систему генерации персонализированных рекомендаций скидок и акций на основе результатов модели.  Использовал сервисы AWS (S3 для хранения данных, SageMaker для обучения моделей) и Python (pandas, scikit-learn) для подготовки данных и построения моделей.  Написал SQL-запросы для извлечения данных и формирования признаков (feature engineering).  Подготовил визуализации и отчёты для бизнеса с ключевыми выводами и рекомендациями
Стек специалиста на проекте
Git, Docker, SQL, Python, Linux, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost
Отрасль проекта
RnD
Период работы
Февраль 2020 - Ноябрь 2023  (3 года 10 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
ЕГУ
Специальность
Информатика и прикладная математика
Завершение учебы
2017 г.

Похожие специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking
ДХ
Дарья Х.
Минск
Data аналитик
Senior
3 746,75 Р/час
Time series
Time Series Analysis
Time Series Forecasting
Forecasting
forecast
Predictive Analytics
Classical ML
Classical ML models
MLflow
ML Engineering
+136

▪ Data Scientist / Data Analyst c более чем 5 летним опытом в области анализа данных и машинного обучения в различных отраслях, включая банковское дело, финансовые услуги, e-commerce и стартапах. ▪ Применение передовых методов анализа данных и машинного обучения для глубокого анализа текущих данных и процессов, оптимизации операций и извлечения ценных инсайтов, а также их адаптации к бизнес-потребностям. ▪ Разработка и проектирование систем разной сложности в соответствии с техническими требованиями и задачами, включая высокоэффективные, высоконагруженные и масштабируемые микросервисные приложения. ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов.

Подробнее
AgroTech • E-commerce & Retail • Logistics & Transport
АП
Антон П.
Минск
Data аналитик
Senior
4 415,58 Р/час
glue
AWS
Redshift
Numpy
adyen
Git
Power BI
Pandas
Bitbucket
MongoDB
+38

Аналитик данных с опытом работы более 5 лет. Люблю аналитическую работу, умею эффективно интерпретировать, анализировать и прогнозировать данные с помощью современных инструментов. Проактивный командный игрок с отличными навыками коммуникации, способен быстро осваивать новые технологии и методологии. Ставлю требования бизнеса на первое место. Независимо от того, работаю я самостоятельно или в составе команды, моя цель - достигать результатов, которые превосходят ожидания и способствуют успеху бизнеса. Языки программирования Python, SQL. Инженерия данных Apache Hadoop, Apache Spark, PySpark, Apache Airflow. Облачные технологии AWS(Redshift, EC2, Lambda, Glue, S3, RDS, DynamoDB, EMR, Athena, etc.). Базы данных PostgreSQL, MySQL, Greenplum, MongoDB, Redis. Машинное обучение и Data Science Pandas, NumPy, Scikit-learn. BI и визуализация данных Power BI, Seaborn, Matplotlib. Моделирование данных Размерное моделирование (схема «звезда», схема «снежинка»), моделирование сущностей-связей, нормализация / денормализация, Data Vault 2.0. DevOps Docker, Docker Compose, Bash Scripting. Системы контроля версий Git, Bitbucket, GitHub. Достижения Улучшение предсказания спроса Разработал модель прогнозирования спроса на автомобили в разных районах города, что позволило оптимизировать распределение автомобилей и снизить время ожидания клиентов на 15%. Успешное проведение A/B тестирования Разработал и провел серию А/Б тестов, что позволило оптимизировать пользовательский интерфейс и улучшить конверсию на 7%, принеся дополнительный доход в размере $30,000 в месяц. Анализ эффективности каналов продвижения Провел анализ данных о рекламных каналах и их влиянии на продажи, что позволило оптимизировать бюджет маркетинга и увеличить эффективность кампаний на 15%.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

EdTech • FoodTech • LifeStyle • Telecom
ЕА
Егор А.
Москва
IOS разработчик
Senior
3 766,23 Р/час
multithreading
MVP+coordinator
UI
PromiseKit
methods
instruments
MVVM+Rx
IOS
dispatch
Работа с интеграциями
+83

Опыт работы: 4 года. Компетенция: Языки программирования: Swift, Objective-C. Инструменты разработки: Xcode, Xcode Instruments, Git, GitFlow, Jira, Gitlab CI, fastlane, Figma, KMM. Архитектура и подходы: ООП, MVC, MVP, MVVM, VIPER, Clean Swift, Coordinator, SOLID, KISS, DRY, DIP. Сетевые технологии: WebSocket, REST API, JSON, SOAP, GraphQL, HTTPS. UI: UIKit, AutoLayout, XIB, Storyboards, SwiftUI, SnapKit, CoreAnimation, FlexibleRouting. Многопоточность и асинхронность: GCD, Operation, Multithreading Synchronization, async/await. Хранение данных: CoreData, Realm, KeyChain. Асинхронные библиотеки: RxSwift, Combine, PromiseKit. Управление памятью: Memory Layout, ARC. Механизмы iOS: Dispatch Methods, UIResponder, Responder Chain. Тестирование: XCTest, Quick+Nimble, Crashlytics. Интеграция и зависимости: CocoaPods, SPM, Swinject, Push Notifications. Автоматизация: SwiftGen, Sourcery. Совместная работа: Code review, наставничество, Scrum.

Подробнее
E-commerce & Retail • Information Security
ДР
Денис Р.
Москва
QA ручной
Middle
1 028,57 Р/час
Apache Kafka
Jira
Postman
Kanban
Functional testing
FastAPI
UI-тестирование
Charles Proxy
Написание ТЗ
ML SQ
+28

-Увлекаюсь программированием и тестирование и постоянно совершенствую свои навыки в этой области. -Обладаю отличными коммуникативными качествами, что помогает эффективно взаимодействовать с коллегами и находить решения даже в сложных ситуациях. -Доброжелателен и открыт к новым идеям, проявляю усидчивость и внимание к деталям ввыполнении задач. -Критическое мышление позволяет мне глубоко анализировать проблемы и находить оптимальные пути их решения. -Ответственность—мой ключевой принцип в работе и отношениях с людьми. -Уверенно пользуюсь API для тестирования для решения и локализации задач для web-приложений. -Изучаю новые материалы на YouTube, Habr, Stepik. -В свободное от работы время уделяю внимание спорту, музыке, кино и сериалам api sql web qa qc postman jira get ui ux redmine soap mysql

Подробнее