Обязанности и достижения:
Аналитик данных с опытом применения статистических
методов, машинного обучения и нейронных сетей для решения
задач в финансовой сфере.
Имею практический опыт: построения моделей
прогнозирования (включая ансамбли и глубокие нейронные сети),
статистической оценки и проверки гипотез, анализа и
автоматизации процессов сборки и обработки финансовых
данных, разработки пайплайнов для оценки долговых
инструментов и инвестиционных стратегий.
В проектах успешно реализовывал решения на стыке data
science и финансовой аналитики, включая автоматизацию
отчетности через REST API и PostgreSQL, а также разработку
алгоритмов оптимизации инвестиционных портфелей. Отличаюсь
системным подходом, умением работать с большими массивами
данных и готовностью брать ответственность за результат.
Чем занимался:
• Принимал участие в разработке алгоритма моделирования
и анализа финансовых данных.
• Создал оптимизатор для формирования инвестиционных
портфелей, учитывающий разные сценарии и критерии
эффективности.
• Реализовал пайплайн обработки и очистки данных для
оценки долговых инструментов с применением
статистических методов и ML-подходов.
• Автоматизировал сбор, подготовку и агрегацию
финансовой отчётности компаний через REST API и
PostgreSQL.
• Проводил сравнительный анализ инвестиционных
стратегий.
• Принимал активное участие в создании AI-ассистента, где
занимался: разработкой и оптимизацией RAG-систем с
семантическим чанкованием, интеграцией LLM с
внешними системами через REST API (LangChain,
DeepSeek, OpenAI, Mistral), валидацией результатов
моделей и разработкой схем промт-инжиниринга,
включая описание полей из API, построением цепочек
рассуждений (reasoning chains).