Junior Data Scientist, Data Analyst, Аналитик данных

Был больше месяца назад

По договорённости

31 год (родился 11 июня 1994)

Москва

Занятость

полная занятость

Гражданство

не указано

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 2 года и 10 месяцев

- Декабрь 2016 – сентябрь 2019
- 2 года и 10 месяцев
Инженер-аналитик
Объединенный Институт Ядерных Исследований
Обязанности и достижения:
1) Обработка, анализ и визуализации данных, полученных в результате проведения экспериментов на пучках радиоактивных ядер. 2) Моделирования и теоретические расчеты предстоящих экспериментов. Достижения: 1) Разработал программный комплекс MAVRPC++, предназначенный для оптимизации параметров магнитных полей спектрометра (установка МАВР), что позволило повысить эффективность работы данной установки. 2) Разработал методики обработки эксперимента и написал необходимые скрипты в программном пакете root (язык С++). Результаты работ были опубликованы в научных журналах (раздел публикации) и доложены на конференциях. Стек технологий: Linux, Windows, Excel, Word, Origin, C++, Root, Matlab

Образование

- Магистр
- 2018
Национальный исследовательский ядерный университет "МИФИ", Москва
Факультет: ИЯФИТ
Специальность: Экспериментальные методы ядерной физики

Обо мне

Дополнительные сведения:

Pet ПРОЕКТЫ: 1) Прогнозирование оттока пользователей (churn prediction) (2020) Цель проекта: заблаговременное нахождение сегмента пользователей, склонных через некоторый промежуток времени отказаться от использования некоторого продукта или услуги. Стек технологий: python, jupyter, sklearn, tensorflow, xgboost, matplotlib, seaborn 2) Предсказание продаж (predict future sales) (2020) Цель проекта: прогнозирование общего количества продуктов, проданных в каждом магазине для тестового набора по данным прошлых лет. Стек технологий: python, jupyter, sklearn, tensorflow, plotly, matplotlib, seaborn 3) Идентификация пользователя по последовательности посещенных сайтов (2020) Цель проекта: идентификации пользователя по его поведению в сети Интернет. Стек технологий: python, jupyter, sklearn, tensorflow, plotly, matplotlib, seaborn ПУБЛИКАЦИИ: 1) «Траектории движения заряженных частиц в магнитном анализаторе высокого разрешения (МАВР)», Письма в ЭЧАЯ, 2018, Т15, №5 2) «Simulation of trajectories in the MAVR High-Resolution Magnetic Spectrometer», Eurasian Journal of Physics and Functional Materials, 2019, 3 (1), 24-30 3) «Neutron transfer in reaction 18O + 181Ta with formation of neutron-rich oxygen isotopes», XXIII International School on Nuclear Physics, Neutron Physics and Applications, 2020 ЛИЧНЫЕ КАЧЕСТВА: 1) Коммуникабельность и ответственность: * участвовал в организации международных научных конференций * отвечал за закупку инженерного оборудования * организовывал работы по модернизации магнитного спектрометра высокого разрешения (установка МАВР)) 2) Готовность к публичным выступлениям: * докладывал результаты работ на научных конференциях 3) Аналитические навыки: * на основании моих аналитических выводов и расчетов организация принимала решение о возможности проведения эксперимента и его результатах Python, Sklearn, Pandas, Numpy, SciPy, Tensorflow, Keras, xgboost, Matplotlib/Seaborn/Plotly, SQL, MySQL, Git, Машинное обучение, Анализ данных, Математическая статистика, Jupyter Notebook