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

Сергей С. Data Scientist, Senior

ID 9039
СС
Сергей С.
Мужчина
Россия, Краснодар, UTC+3
Ставка
4,750 Р/час
НДС не облагается
Специалист доступен с 1 июня 2024 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
BIRT
Bootstrap
CatBoost
Clickhouse
Docker
Flask
Gensim
Gunicorn
JavaScript
Keras
Lightgbm
Linux
Matplotlib
MSSQL
MySQL
Nginx
NLTK
Numpy
OpenCV
Pandas
PostgreSQL
Prometheus
React
Redash
Scikit-image
Scikit-learn
Sklearn
SPSS
Statistica
Supervisor
Tensorflow
Tesseract
Ubuntu
Uvicorn
XGBoost
YOLO
Git
Python
SQL
Application
Collections
Отрасли
AI & Robotics
FinTech & Banking
FoodTech
RnD
Знание языков
Английский — B2
Главное о специалисте
Игровая аналитика данных (2019) Dev2Dev, Аналитик в GameDev MINI-MBA PROFESSIONAL (2016) City Business School, Project Management Менеджмент (2016) City Business School Основы управления проектами (2015) CourseLab
Проекты   (11 лет 1 месяц)
Разработка ML моделей Визуализация данных и построение системы отчетов
Роль
Data Scientist
Обязанности
- Прогнозирование отклика на смс рассылку - Построение рекомендательной модели по определению оптимального времени рассылки под клиентские сегменты - Рекомендательная модель по ОМС сервису страхования - Модель предсказания аварийности водителя по ОСАГО - МОдель ранжирование трафика клиентов по характеристикам скоринга. - Сбор данных из внутренних и внешних источников, построение DWH под задачи data science и machine learning - Исследование данных, разработка паттернов для задач анализа - Анализ характеристик с целью выявления корреляций между паттернами и экономическими событиями в компании.
Стек специалиста на проекте
Git, Python, Tensorflow, Pandas, CatBoost
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июль 2021 - Июнь 2023  (2 года)
Разработка кредитного конвейра для продукта "онлайн" кредитования с "нуля"/Разработка сервиса скоринга/Разработка скоринговых карт
Роль
Руководитель направления скоринга
Обязанности
подключение новых источников данных (бки Equifax, звонобот, инфосфера, смэф, One factor, juicyscore, Финакарта, спектрумдата) - проведение ретроспективных тестов для оценки качество источников данных и прогнозирование потенциала от их подключения - заключение договоров - интеграция с ERP Разработка сервиса скоринга: - построение Data Warehouse - написание основных модулей системы (Data Collection, Features Engineering, Features Selection, Modelling, Validation) - написание микросервисов Fast API для интеграции с "конвейром" - построение BI системы для мониторинга работы скоринговых карт (оценка портфеля и прогнозирование рисков) и их управлением (отключение, дообучение и др.) Разработка скоринговых карт: - модели оценки благонадежности для первичных и повторных займов - модели оценки мошенничества - модели прогнозирования LTV в перспективе 6 месяцев Управление командой скоринга в составе 9 человек
Стек специалиста на проекте
MySQL, Docker, JavaScript, Linux, Gunicorn, Matplotlib, Gensim, Keras, Flask, Lightgbm, MSSQL
Отрасль проекта
FinTech & Banking
Период работы
Июнь 2020 - Июль 2021  (1 год 2 месяца)
Выстроил аналитику данных "с нуля" для подразделения digital для крупного ритейла
Роль
Аналитик данных
Обязанности
- анализ клиентского сегмента с целью выявления потребительских групп (лояльные, средние, репертуарные и др) и формированию для них рекомендаций по повышению экономических показателей (ср. чек, частота покупок, общий чек) - анализ продаж, составление отчетов (винтажная матрица, LTV, RFM, ABC, XYZ, драфты и др.) Написание сложные SQL запросов, работа с БД MSSQL, работа сMSSQL 1) разрабатывал модель прогнозирование спроса на группы товаров в шопах - генерировал характеристики описывающий спрос товара и стабильность продаж (abs_xyz, промо акции, локация торговой точки, доп. параметры поставщиков) - проводил кластеризацию магазинов в группы - разрабатывал модель прогнозирования спроса товаров в Торговую точку на 7 и 30 дней вперед на дату отчета 2) разрабатывал модель определения любимого товара по каждому клиенту для запуска акции "Любимый товар" - на основе анализа предыдущих покупок клиентов определялся наиболее востребованные товары по каждому клиенту (какой товар клиент покупает чаще в покупках) - оценивали рентабельность акции в случае ежедневного потребления одного из Любимых товаров - добавляли в ERP систему список рекомендаций по клиенту с учетом прогнозирования роста LTV по клиенту 3) разрабатывал рекомендательную модель по расширению корзины покупок клиентом - отбирал и очищал данные по покупкам - строил модель ассоциативного ряда для поиска товаров которые чаще покупаются вместе - находили список товаров, которые рекомендуются к кросс-продажам в рамках выкладки, акций и рассылки 4) строил модель прогнозирование ltv клиента после каждой покупки по данным его предыдущих покупок 5) прогнозировали возвратность клиентов по магазину, в рамках ежедневной когорты т.е. определяли сколько клиентов из сегодняшний покупателей вернется через 7, 14, 30 дней. 6) распознавание товаров на витрина с целью определения профицита, дифицита и выкладки товаров в шопах в промежутках времени (каждые 10 минут) по снимкам с ip камер разработка модели сопоставления продажи товаров с выкладкой еще была задача с computer vision
Стек специалиста на проекте
Git, SQL, Python, Tensorflow, Ubuntu, XGBoost, Supervisor, Tesseract, Statistica, YOLO, MSSQL, Uvicorn
Отрасль проекта
FoodTech
Период работы
Декабрь 2018 - Июнь 2020  (1 год 7 месяцев)
Формат работы
Формат работы
Удаленно
Командировки
Не готов
Релокация
Не готов
Готов работать на зарубежных проектах
Нет
Дипломы и сертификаты
Warsaw University of Life Sciences Computer Sciences 2010 г.
Образование
Высшее
Учебное заведение
Кубанский государственный аграрный университет, Краснодар
Специальность
Прикладная инфоматика, Математические и инструментальные методы экономики
Завершение учебы
2014 г.

Похожие специалисты

Недавно просмотренные специалисты

E-commerce & Retail • FinTech & Banking • Logistics & Transport • Media • Travel, Hospitality & Restaurant business
СМ
Сергей М.
Москва
Системный аналитик
Middle+
3,500 Р/час
UI
UML
Работа с требованиями: выявление, анализ, управление
Postman
Бизнес-анализ
REST
API
XML
JSON
Git
+37

Ключевые навыки ВPMN UML Use cases User stories UX UI BABOK PMBOK ТЗ Разработка требований Agile ETL SOAP REST JMS EE MQ XML JSON Confluence API OpenAPI SQL QlikView QlikSense UX-схемы Jira MS Office Visio Postman Pmbok REST API Websocket MQ Broker 1. Тестирование Функциональное и приемочное в основном. Довольно много приходилось заниматься при построении информационных решений. Почти всегда использовал ручное тестирование, знаком с разными методами. Опираюсь, как правило, на методологию Myers. Есть понимание интеграционного тестирования, включая ПО. Хорошо пишу сценарии тестирования с точки зрения пользовательской документации. 2. Разработка Работал почти со всеми основными трекерами по работе с разработкой: Jira, Confluence, Trello, Redmine. Знакомо пространство для совместного использования - Github, Bitbucket. Хорошее понимание есть по подходам к разработке и способы постановки задач в команде, какое описание необходимо готовить. 3. Инструменты SoapUI, JIRA, MS SharePoint, Redmine, MS Visual Studio/Code, MS Project, MS Office, PL/SQL Developer, Oracle SQL Developer 4. Языки программирования: C#, Java, C, C++, T-SQL, PL/SQL, HTML/CSS, Visual Basic, Python, PHP, JavaScript Языками программирования владею больше на базовом уровне, кроме JavaScript, Json, XML. 5. Системы конфигурационного управления: Git. 6. Методологии: Waterfall, SCRUM, Kanban. В методологии стараюсь использовать смешанные варианты, которые как правило адаптированы под российский рынок. 7. БД: Oracle Database, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, Redis 8. Технологии и фреймворки: Json, XML, SOAP, .Net, .Net Core, UIPath 9. ОС: MS Windows, Linux 1. Знаю основные принципы архитектурного стиля – RESTful 2. Знаю какие существуют http методы, поддерживаемые REST, их особенности и различия 3. Знаю, что такое ресурс в REST архитектуре, как формировать URI для запроса к ресурсам, могу продемонстрировать на собеседовании 4. Имею практический опыт описания объектов JSON с помощью JSON schema

Подробнее