Обязанности и достижения:
Стек: Python (70% времени); SQL (20% времени); Power BI (10% времени).
Достижения:
– Прогнозная модель: разработал и обучил модель машинного обучения для прогнозирования оттока клиентов с метрикой AUC-ROC = 0.87, что позволило выделить ключевые факторы риска и сфокусировать усилия менеджеров на удержании целевых клиентов;
– Автоматизация ETL-процесса: написал скрипты на Python для автоматического сбора и предобработки данных из различных источников (API, базы данных), что сократило время подготовки данных для анализа на 85% (с 1 дня до 1 часа);
– Прототип дашборда: создал в Power BI интерактивный прототип дашборда для визуализации предсказаний модели и ключевых метрик бизнеса, что наглядно демонстрировало ценность DS-подхода для продукт-менеджеров;
– Оптимизация кода: провёл рефакторинг и документирование кода исследовательского проекта, что ускорило его выполнение на 25% и упростило дальнейшую работу над ним новых стажеров.