ML-аналитик (Data Science, прогнозирование, автоматизация аналитики)

Online

По договорённости

Соискатель скрыл дату рождения

Санкт-Петербург

Занятость

полная занятость

Гражданство

Россия

Контакты

Телефон

Почта

Будут доступны после открытия

Профессиональные навыки

PostgreSQL
Python
JavaScript
Статистика
pandas
numpy
Scikitlearn
Tensorflow
Git
Machine Learning
Показать еще

Фото, имя и контакты доступны только авторизованным пользователям

Опыт работы 1 год и 3 месяца

- Август 2025 – август 2025
- 1 месяц
Разработчик
пет-проекты
Обязанности и достижения:
Сервис, выдающий цитаты из фильмов, практика Django https://ranbert6.pythonanywhere.com/ github.com/bugdnd/quotes Python, Django
- Август 2024 – май 2025
- 10 месяцев
ML-аналитик
Nobilis.Team, Санкт-Петербург
https://nobilis.team
Разработка программного обеспечения, Системная интеграция, автоматизации технологических и бизнес-процессов предприятия, ИТ-консалтинг, Консалтинговые услуги
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%
- Апрель 2024 – август 2024
- 5 месяцев
Разработчик
Фриланс
Обязанности и достижения:
Автоматизация процессов на потоковой обработке фотографий. Разработка моделей классификации. Скрипты для photoshop, ai-ассистент, LLM. Автоматический отбор и обработка, CV.

Образование

- Высшее образование
- 2005
Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, Санкт-Петербург
Факультет: Кафедра беспроводных технологий и систем
Специальность: РС РВ ТВ, инженер

Обо мне

Дополнительные сведения:

Инженер по образованию, 10 месяцев обучения Data Science (Яндекс Практикум). Увлечён анализом данных и поиском закономерностей, и математикой в целом. Имею опыт разработки ML-моделей, прогнозирования и автоматизации аналитики. Цель — развиваться в аналитике данных и внедрении ML-решений. Возможность работать с профессионалами, получать опыт и общаться на темы, которые реально интересуют - это лучшее, что человек может получить от своего занятия. PostgreSQL, Python, JavaScript, Статистика, pandas, Numpy, scikitlearn, TensorFlow, Git, Machine Learning, ML, Теория вероятностей, PySpark, Регрессионный анализ, Корреляционный анализ, Прогнозирование, statsmodels, SciPy, PyCharm, DataLens, Matplotlib, Power BI, MS Excel, google spreadsheets