ИМ
Иван М.
Мужчина, 28 лет
Россия, Санкт-Петербург, UTC+3
Ставка
3 636,36 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 10 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 Scientist
Грейд
Навыки
Отрасли
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Senior Data Scientist с более чем 6 годами опыта в разработке и внедрении ML-решений в ритейле, финтехе и энергетике. Специализируется на прогнозировании временных рядов, динамическом ценообразовании, uplift-моделировании и анализе больших данных. Разрабатывал модели с использованием XGBoost, LightGBM, CatBoost, Prophet, PyTorch (LSTM) и Scikit-learn, интегрируя их в production через FastAPI и Flask. Имеет опыт feature engineering, A/B-тестирования, работы с PostgreSQL, ClickHouse, и визуализации данных (Plotly, Dash, Seaborn). Реализовал проекты для Русагро Тех, Napoleon IT и других, увеличив маржу, конверсию и точность прогнозов. Ориентирован на бизнес-результаты, автоматизацию процессов и профессиональный рост в области MLOps и AI-архитектуры.
Проекты
(7 лет 3 месяца)
Разработка закрытых ML-решений в сфере продуктов питания (NDA).
Роль
Senior Data Scientist
Обязанности
Разработка моделей:
o Построение регрессионных и классификационных моделей для анализа больших данных.
o Внедрение решений в production с учетом бизнес-требований.
Анализ данных:
o Проведение EDA для выявления ключевых факторов и зависимостей.
o Обработка больших объемов данных с использованием SQL и Python.
Интеграция:
o Интеграция моделей в продуктовые системы через API.
Достижения
o Реализовал ML-решения, обеспечившие автоматизацию ключевых процессов (детали под NDA).
Стек специалиста на проекте
SQL, Python, Pandas, Numpy, FastAPI, XGBoost, Apache AirFlow, ClearML, OpenCV, prophet
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Октябрь 2024 - Сентябрь 2025
(1 год)
Модель динамического ценообразования, прогнозирование спроса, uplift-моделирование для маркетинговых кампаний
Роль
Data Scientist
Обязанности
Динамическое ценообразование:
o Проведение EDA для выявления факторов спроса и ценовой чувствительности.
o Разработка pipeline предобработки данных и feature engineering.
o Построение моделей на Scikit-learn и XGBoost с оптимизацией маржи.
o Интеграция через FastAPI, A/B-тестирование (рост маржи на 7%, конверсии на 4%).
Прогнозирование спроса:
o Разработка моделей (XGBoost, LightGBM, CatBoost, Prophet) с учетом сезонности и внешних факторов.
o Построение pipeline от сырых данных до API-интеграции.
o Увеличение точности прогноза на 12–15%, снижение избыточных запасов.
Uplift-моделирование:
o Формирование контрольных и тестовых групп через A/B-тестирование.
o Реализация uplift-моделей (XGBoost, CatBoost, Class Transformation).
o Сегментация клиентов и интеграция в систему таргетирования.
o Построение дашбордов в Plotly/Dash (рост конверсии на 27%, снижение расходов на 15%).
Достижения
o Увеличил маржу и конверсию в проекте динамического ценообразования.
o Снизил избыточные запасы и повысил оборачиваемость склада в прогнозировании спроса.
o Оптимизировал маркетинговые кампании, увеличив конверсию и средний чек.
Стек специалиста на проекте
Git, SQL, Tensorflow, Pandas, Numpy, FastAPI, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost, CatBoost, ClearML, OpenCV, Plotly, Lightgbm, dash, prophet
Отрасль проекта
E-commerce & Retail
Период работы
Март 2024 - Октябрь 2024
(8 месяцев)
Рекомендательная система для распределения полевых агентов, скоринговая система подбора скважин для ГРП, прогнозирование спроса и планирование продаж
Роль
Data Scientist
Обязанности
Рекомендательная система:
o Сбор и обработка данных (SQL, Python).
o EDA, feature engineering, обучение моделей (CatBoost, Random Forest, Logistic Regression).
o Внедрение модели в систему планирования задач через API.
Скоринговая система для ГРП:
o Анализ временных рядов и исторических данных добычи.
o Применение Scikit-learn, XGBoost, CatBoost, PyTorch для моделирования.
o Интеграция решения в инфраструктуру компании (Docker, FastAPI).
Прогнозирование спроса:
o Разработка моделей (XGBoost, LightGBM, CatBoost, Prophet).
o Feature engineering с учетом временных метрик и внешних факторов.
o Увеличение точности прогноза на 18–22%.
Достижения
o Автоматизировал распределение полевых агентов, повысив эффективность на 15%.
o Разработал скоринговую систему для ГРП, оптимизировав выбор скважин.
o Снизил избыточные запасы в ритейле, увеличив оборачиваемость склада.
Стек специалиста на проекте
PostgreSQL, Git, Docker, Python, PyCharm, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Seaborn, XGBoost, PyTorch, JupyterNoteBook, Keras, CatBoost, ClearML, Lightgbm, prophet
Отрасль проекта
LifeStyle
Период работы
Март 2022 - Октябрь 2024
(2 года 8 месяцев)
Формат работы
Тип занятости
Фулл-тайм
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Дипломы и сертификаты
роектирование систем машинного обучения (в процессе обучения), Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко 2025 г.
Продвинутое машинное обучение и динамическое ценообразование, Karpov Courses 2024 г.
PySpark для инженерии данных и машинного обучения, Karpov Courses 2024 г.
Сложное машинное обучение, Karpov Courses 2022 г.
ython для анализа данных, Mail.Ru Group, МФТИ 2021 г.
Основы теории графов, Stepik, Computer Science Center 2021 г.
Глубокое обучение, Школа глубокого обучения на базе ФПМИ МФТИ 2020 г.
Основы статистики, Stepik, Институт биоинформатики 2020 г.
Введение в науку о данных и машинное обучение, Stepik, Институт биоинформатики 2019 г.
Программирование на Python, Stepik, Институт биоинформатики 2019 г.
Образование
Высшее
Учебное заведение
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Специальность
Управление и информатика в технических системах (магистр)
Завершение учебы
2021 г.
Высшее
Учебное заведение
Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения,
Специальность
Информационные системы и технологии
Завершение учебы
2019 г.