Оставьте заявку, мы подберем для вас подходящего специалиста за 48 часов!

Сергей М. Data Scientist, Middle

ID 9036
СМ
Сергей М.
Мужчина
Россия, Москва, UTC+3
Ставка
2,750 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 4 декабря 2023 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
Middle
Навыки
Big Data
CatBoost
Deep Learning
GSAP
Lightgbm
Machine learning
Matplotlib
ML SQ
Numpy
Oracle
Pandas
PostgreSQL
Python
PyTorch
SAP
SciPy
Seaborn
Sklearn
SOAP
Spark
SQL
XGBoost
Hadoop
PySpark
boot
Отрасли
AI & Robotics
FinTech & Banking
Проекты   (3 года 1 месяц)
Модель предсказания дефолта клиента|Модель одобрения кредита на авто| Построение LTC кривых
Роль
Data Scientist
Обязанности
Сбор данных Разработка моделей машинного обучения в розничном сегменте. Применение техник создания/проектирования признаков в задачах машинного обучения (Feature Engineering). Анализ данных и проверка гипотез.
Стек специалиста на проекте
Numpy, Pandas, SciPy, Seaborn, PyTorch, Sklearn, CatBoost, Matplotlib
Отрасль проекта
AI & Robotics
Период работы
Сентябрь 2022 - По настоящее время  (1 год 4 месяца)
Разработка модели предсказания дохода клиента Разработка модели кредитного скоринга Разработка модели одобрения кредитной карты Модель оценки потерь
Роль
Data Scientist
Обязанности
Сбор данных Разработка моделей машинного обучения в розничном сегменте. Применение техник создания/проектирования признаков в задачах машинного обучения (Feature Engineering). Анализ данных и проверка гипотез. Модель кредитного скоринга Модель рейтингов для экосистемы Сбера Помощь в построении поведенческих моделей PD, LGD, EAD для оценки достаточности капитала и резервов
Стек специалиста на проекте
Numpy, Pandas, SciPy, ML SQ, Oracle, SAP, Hadoop, PyTorch, Sklearn, XGBoost, CatBoost, Lightgbm, PySpark, SOAP, GSAP, Matplotlib, PostgreSQL
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Декабрь 2020 - Сентябрь 2022  (1 год 10 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Образование
Высшее
Учебное заведение
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва
Специальность
Факультет вычислительной математики и кибернетики, Прикладная математика и информатика
Завершение учебы
2020 г.

Похожие специалисты

Telecom • Travel, Hospitality & Restaurant business
СЧ
Салман Ч.
Москва
Data Scientist
Senior
3,750 Р/час
Numpy
Pandas
Python
SciPy
XGBoost
SQL
Data Analysis
ML
Computer Vision
Matplotlib
Seaborn
PyTorch
Scikit-learn
Ridge
Lasso
CatBoost
Voting
GridSearch&Optune
shap
BeautifulSoap
yolov5
HuggingFace
aiogram
Docker
Yandex Cloud
A/B testing
Beautiful soup
+27

Data scientist с широким набором навыков в области анализа данных и машинного обучения. Ключевые компетенции включают регрессию, классификацию, кластеризацию, работу с деревьями решений, ансамблевыми моделями (включая Random Forest и градиентные бустинги), а также модели прогнозирования временных рядов. Опытен в области нейронных сетей и компьютерного зрения. В моем арсенале такие библиотеки, как NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, PyTorch, XGBoost, LightGBM, statsmodels и PySpark. Мой опыт также включает в себя разведывательный анализ данных, их предобработку и feature engineering. Успешно применял LLM и CNN в своих проектах. Помимо этого, есть опыт работы с инструментами, такими как SQL, Git, Bash, Docker, Streamlit и HuggingFace. Среди моих дополнительных навыков можно выделить A/B-тестирование и высокую способность к самообучению в процессе работы.

Подробнее

Недавно просмотренные специалисты

FinTech & Banking • LifeStyle
ГД
Галина Д.
Москва
Аналитик 1С
Senior
5,125 Р/час
ERP
Отчетность
1С:ERP
1С:Бухгалтерия
+5

Автоматизация проекта трансформации финансовой отчетности группы компаний из стандартов РСБУ в стандарты МСФО на платформе 1С:Консолидация 8, включая вопросы интеграции учётных систем, сбор и анализ бизнес-требований, постановку задач разработчикам, проведение ручного тестирования и описание дефектов, приёмка результата разработки. Доработка трансформационных таблиц в формате MS Excel, что существенно сокращает время трансформации и консолидации, а также облегчает "механическую" часть труда специалистов Управления сводной отчетности. Знание Российского бухгалтерского и налогового законодательства, в том числе последних изменений в сфере бухгалтерского учета (ФСБУ 25/2018 "Бухгалтерский учет аренды", ФСБУ 5/2019 "Запасы", ФСБУ 6/2020 "Основные средства" ФСБУ 26/2020 "Капительные вложения", ФСБУ 27/2021 "Документы и документооборот в бухгалтерском учете", ФСБУ 14/2022 «Нематериальные активы»). Глубокие теоретические знания МСФО и Российского учета, практический опыт проведения трансформации отчетности и консолидации в крупных компаниях и холдингах. Опыт работы в крупных холдинговых компаниях и понимание внутренних бизнес-процессов. Практический знания: - 1С:ERP на уровне пользователя, - 1С:Бухгалтерия КОРП на уровне методолога-аналитика. Есть ДипИФР на русском языке. Есть аттестат Аудитора и налогового консультанта.

Подробнее