Иван М. Data Scientist, Senior

ID 31075
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
Senior
Навыки
AB тестирование
abc
Agile
arima
automl
Big Data
CatBoost
CI/CD
ClearML
ClickHouse
dash
Dask
Docker
Engineering
FastAPI
feature
first
Flask
Git
Lightgbm
logistic regression
lstm
MariaDB
Matplotlib
MLflow
Numpy
Pandas
Plotly
Polars
PostgreSQL
prophet
Python
PyTorch
Radon
Scikit-learn
Seaborn
shap
SQL
Time Series Analysis
XGBoost
Анализ
Моделирование
Отрасли
E-commerce & Retail
LifeStyle
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.

Похожие специалисты

EdTech • FinTech & Banking • Travel, Hospitality & Restaurant business
КС
Кирилл С.
Минск
Data Scientist
Senior
3 896,62 Р/час
OpenCV
AI
Data Visualization
langchain
deployment
credit
Grafana
language
modelio
Optimizely
+135

▪ Data Scientist 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 (уверенное использование ML-методов, как классических, так и DL), 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. Написание кода в соответствии с PEP 8 ▪ Глубокий анализ существующих решений, их улучшение и адаптация к требованиям бизнес-процессов. ▪ Опыт работы с облачными сервисами (Sber Cloud, Azure) и настройкой CI/CD процессов (Gitlab, Jenkins). ▪ Коммуникабельность, мотивация и способность быстро вливаться в текущие процессы команды с целью достижения результатов. ▪ Менторинг новых сотрудников, участие в демо и внутренних конференциях, написание статей ▪ Проведение code review

Подробнее
FinTech & Banking • IoT • Manufacturing
АЛ
Артем Л.
Минск
Data Scientist
Senior
6 493,5 Р/час
A/B testing
Agile
Anaconda
API
Bash
Bitbucket
CatBoost
CI/CD
Circle CI
Docker
+74

Артём — опытный специалист в области Data Science с опытом работы более двух лет. Он обладает глубокими знаниями и навыками в машинном обучении, анализе данных и разработке программного обеспечения. Артём работал над проектами в нефтегазовой отрасли и сфере финансовых технологий, где разрабатывал модели машинного обучения для прогнозирования компонентного состава жидкостей и создания системы рекомендаций на основе искусственного интеллекта. Он также участвовал в проекте по разработке алгоритмов машинного обучения и их интеграции в облачные сервисы. Артём хорошо разбирается в инструментах и технологиях, таких как Python, TensorFlow, PyTorch, PostgreSQL, Docker и GitHub. Его опыт и навыки делают его ценным специалистом для компаний, работающих в сфере Data Science и машинного обучения.

Подробнее
E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Media
АС
Алексей С.
Минск
Data Scientist
Middle+
3 896,1 Р/час
Apache AirFlow
Apache Spark
app
AWS
Azure
Backend
blob
CatBoost
CloudWatch
Data
+63

Middle Data Scientist по работе с данными с опытом работы 3 года. Специалист по обработке данных, специализирующийся на разработке эффективных проектов, ориентированных на данные, и уделяющий особое внимание использованию передовых методов прогнозного моделирования, аналитики и рекомендательных систем. Я обладаю проверенным опытом в выявлении и решении бизнес-проблем с помощью стратегического применения Data Science. Кроме того, у меня есть практический опыт, охватывающий весь жизненный цикл работы с данными - от понимания проблем и разработки функциональных возможностей до внедрения моделей машинного обучения в производство. Для этого я использую различные инструменты, такие как Python, Pandas, пакеты визуализации данных, Scikit-learn, XGBoost, SHAP, Boruta для обработки данных, моделирования и оценки; FastAPI для серверной разработки, Docker и k8s для задач DevOps, облачные сервисы AWS и Azure.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты