Леонід

Білявенко Леонід Володимирович
Data Science | Data Analyst | ML
Київ | [open contact info](look above in the "contact info" section) | [open contact info](look above in the "contact info" section)
Розглядаю повну або часткову зайнятість, гнучкий графік чи проєктну роботу.
ПРОФІЛЬ
Аналітик із комерційним та дослідницьким досвідом. Працюю з повним циклом аналітичного процесу: від підготовки та предоброблення
даних до статистичного аналізу, застосування методів машинного навчання, візуалізації результатів і автоматизації регулярної звітності.
Маю досвід розроблення ML-рішень – від постановки завдання та підготовки даних до впровадження та оцінювання моделей,
інтерпретації результатів та інтеграції аналітичних компонентів в інформаційні системи.
КЛЮЧОВІ КОМПЕТЕНЦІЇ
✓ збір, очищення, структурування, агрегування та підготовка даних;
✓ аналіз масивів у різних зрізах, пошук закономірностей, аномалій і взаємозв’язків між змінними;
✓ формування аналітичних показників і метрик відповідно до бізнес- та дослідницьких завдань;
✓ методи supervised та unsupervised ML (класифікація, кластеризація, регресія) та статистичний аналіз;
✓ побудова, валідація та оцінювання ML-пайплайнів, інтерпретація результатів;
✓ автоматизація обробки даних, розрахунків і регулярної аналітичної звітності;
✓ участь у проєктуванні та реалізації інформаційних технологій – від формування вимог і архітектури рішення до інтеграції
аналітичних (ML) компонентів і перевірки роботи системи;
✓ візуалізація, інтерпретація та представлення результатів аналізу з адаптацією подачі під різні аудиторії.
ТЕХНІЧНИЙ СТЕК
✓ Робота з даними: Python; Pandas, NumPy – підготовка, очищення, трансформація та аналіз даних; SciPy – статистичний аналіз;
Excel, Power Query – додаткова підготовка та трансформація даних;
✓ Бази даних: PostgreSQL, SQLite; SQL – вибірка, фільтрація, агрегація та об’єднання даних; робота з БД засобами Python;
✓ Машинне навчання та нейронні мережі: scikit-learn, XGBoost, imbalanced-learn, HDBSCAN – машинне навчання та
кластеризація; PyTorch, TensorFlow – нейронні мережі та глибинне навчання; OpenCV – комп’ютерний зір, обробка зображень і
відеопотоку;
✓ Візуалізація та представлення результатів: Power BI, Matplotlib, Plotly; PowerPoint – підготовка презентацій і представлення
результатів;
✓ Робочі середовища та спеціалізоване ПЗ: VS Code; Docker – базовий практичний рівень, MMW Markdata;
✓ Операційні системи: Windows, Arch Linux; практичний досвід декларативного налаштування системи, робочого середовища та
розгортання програмного оточення в NixOS.
ДОСВІД РОБОТИ
Інститут інформаційних технологій та систем НАН України | молодший науковий співробітник | 2022 – дотепер
✓ повний цикл прикладних досліджень: постановка завдання, дизайн дослідження, підготовка даних, вибір методів, валідація та
інтерпретація результатів;
✓ аналіз багатовимірних медичних і функціональних даних: формування та перевірка гіпотез, статистичний аналіз, пошук
закономірностей, відбір ознак та зниження розмірності ознакового простору, побудова ML-моделей класифікації, прогнозування
та стратифікації;
✓ участь у проєктуванні, реалізації та впровадженні інформаційних технологій, інтеграції аналітичних компонентів і перевірці їх
роботи; один із практичних результатів – зареєстрована комп’ютерна програма
✓ підготовка технічної документації, аналітичних матеріалів, наукових публікацій і звітності за результатами проєктів;
✓ Досвід роботи, зокрема, з малими високорозмірними вибірками: ML-кейс на 176 пацієнтах зі змішаними типами ознак,
пропусками та суттєвим дисбалансом класів; імпутація, масштабування, балансування, відбір і зниження розмірності ознак,
контроль перенавчання та витоку даних; кластерний аналіз і побудова моделей класифікації. Фінальна XGBoost-модель із
зовнішньою валідацією на незалежній вибірці – balanced accuracy ≈85%.
Starlight Media | аналітик | 2021–2022
✓ аналіз медіапоказників у динаміці, виявлення аномалій і суттєвих змін, формування аналітичних висновків;
✓ автоматизація регулярної звітності та підготовка аналітичних матеріалів для управлінських завдань;
✓ щотижневе представлення результатів керівництву з поясненням динаміки ключових показників і суттєвих спостережень.
Arena Media | TV Media Planner | 2016–2020
✓ аналіз і планування телевізійних кампаній: підготовка медіапланів, контроль ключових показників і обґрунтування рішень;
✓ розроблення телевізійних стратегій, аналітичних матеріалів і презентацій для клієнтських та внутрішніх завдань;
✓ автоматизація розрахунків і шаблонів, координація робочих процесів, навчання та підтримка колег.
Додатковий досвід: Ай.Бі.Тек – менеджер з постачання (2015–2016); СКС – оператор комп’ютерного набору та 1С (2013–2015).
ОСВІТА ТА ДОСЛІДНИЦЬКА ДІЯЛЬНІСТЬ
Доктор філософії (PhD), 2026 – комп’ютерні науки / інформаційні технології.
НПУ ім. М. П. Драгоманова, 2015 – фізичний факультет, спеціальність «Фізика».
8 наукових публікацій, з яких 1 – у виданні, що індексується у Scopus.
Авторське право: комп’ютерна програма (№ 140885); ще одна заявка перебуває на розгляді.
МОВИ
Українська – рідна. Англійська – опрацювання наукової літератури в оригіналі.