Специалисты
Навыки:
Machine learning Deep Learning Python Big Data SQL Spark PL SQL Oracle Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Sklearn, Catboost, Xgboost, Lightgbm, Shap, Seaborn PyTorch, Linux, Git, BitBucket, DWH, Jira и Confluence, Agile, AirFlow, Kafka, GreenPlum
Образование:
Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова, Москва (2020)
Факультет вычислительной математики и кибернетики, Прикладная математика и информатика
Курсы:
Introduction to Deep Learning (НИУ ВШЭ, Coursera) 2020
Введение в Data science и машинное обучение (Stepik) 2020
Основы статистики. Часть 1 - Часть 3 (stepik) 2020
Algorithmic Trading & Quantitative Analysis Using Python (Udemy) 2020
Spring Finance Academy (SF EDUCATION) 2019
NDA (bank)
Роль: Senior Data Scientist Проекты: - Разработал и внедрил модель склонности к дебетовым картам клиентов, которая помогла бизнесу увеличить конверсия на 30% - Разработал модель склонности клиента к кредиту наличными - Разработал и внедрил модель оттока для премиум сегмента, которая помогла удержать 10% больше клиентов - Лидирование стажеров Обязанности: - Формирование БТ с участием бизнес-заказчика - Сбор данных- Анализ данных и проверка гипотез - Применение техник создания / проектирования признаков в задачах машинного обучения - Построение моделей машинного обучения - Вывод в прод и мониторинг моделей
Oracle / Postgres, Hadoop, PySpark, SQL, Python, AirFlow, SuperSet, BitBucket, TeamCity, DWH, Jira и Confluence, Agile, T-SQL, PL/SQL, plpg/SQL GreenPlum, AirFlow, Kafka
декабрь 2023-настоящее время месяцев
Модель предсказания дефолта клиента
Роль: Data Scientist Проект: Модель предсказания дефолта клиента Модель одобрения кредита на авто Построение LTC кривых Задачи: Сбор данных Разработка моделей машинного обучения в розничном сегменте. Применение техник создания/проектирования признаков в задачах машинного обучения (Feature Engineering). Анализ данных и проверка гипотез.
Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Sklearn, PyTorch, Catboost, Linux, Git, BitBucket
Сентябрь 2022 — настоящее время месяцев
Разработка модели предсказания дохода клиента
Data Scientist Проект: Разработка модели предсказания дохода клиента Разработка модели кредитного скоринга Разработка модели одобрения кредитной карты Модель оценки потерь Задачи: Сбор данных Разработка моделей машинного обучения в розничном сегменте. Применение техник создания/проектирования признаков в задачах машинного обучения (Feature Engineering). Анализ данных и проверка гипотез. Модель кредитного скоринга Модель рейтингов для экосистемы Сбера Помощь в построении поведенческих моделей PD, LGD, EAD для оценки достаточности капитала и резервов
PL SQL Oracle Andas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Sklearn, Catboost, Xgboost, Lightgbm, Shap, PyTorch PySpark Hadoop, Linux, Git, BitBucket, DWH, Jira и Confluence, Agile, T-SQL, PL/SQL, plpg/SQL GreenPlum
Декабрь 2020 — Сентябрь 2022 месяцев
Обучение трейдингу
Младший трейдер Обучение трейдингу Торговля фьючерсами на ведущих деривативных биржах мира, включая LIFE, CBOT, CME, EUREX Анализ финансовых рынков
LIFE, CBOT, CME, EUREX
Сентябрь 2019 — Октябрь 2019 месяцев
