Обязанности и достижения:
- Аналитические алгоритмы для временных рядов. Автоматизация ML-алгоритмов поиска зависимостей и корреляций, прогнозирования.
Навыки: математическая статистика, эконометрика, Time Series
Стек: Python, Pandas, Statsmodels, Sklearn, VAR, ARIMA, Git, PostgreSQL
- Разрабатывал математический аппарат нового сервиса для руководителей бизнеса, анализирующий показатели, поиск взаимосвязей, и др, с использованием ML. В команде из 16 человек и один DS-специалист.
- Писал документацию, аналитические отчеты, описания математических методов для передачи в разработку.
- Участвовал в интеграции матметодов в систему.
результаты:
- Довел алгоритмы анализа связей до MVP
- Проанализировал потребление ресурсов, кардинально улучшил скорость поиска взаимосвязей при больших данных
- Обосновал лимиты на гранулярность и внедрил метод распределенных лагов, сократил время расчетов еще на 60%
- Внедрил поправки на множественные сравнения и другие поправки, улучшил Precission и F1 на 20% и 15%