Катерина

ASTAFIEVA KATERYNA
Ukraine| [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація») |[відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)|Telegram: @aanirr

НАВИЧКИ ТА ВМІННЯ

Мова програмування: Python (data, ML/NLP, API, AI)

Databases: PostgreSQL, SQLite, MongoDB

AI / NLP / LLM

●​ NLP: текстова векторизація, токенізація, класифікація, sentiment analysis,
semantic similarity
●​ Інструменти: scikit-learn, spaCy, NLTK, Hugging Face Transformers
●​ LLM: OpenAI, DeepSeek, Claude, RAG, prompt engineering, multi-step логіка,
валідація та постобробка відповідей​

Machine Learning

●​ Побудова та оцінка ML-моделей для текстових задач
●​ Підбір алгоритмів, feature engineering, inference​

Backend & API

●​ FastAPI: розробка REST API, webhooks, інтеграція AI-сервісів
●​ API-інтеграції: OpenAI API, Telegram Bot API, Swagger​

Data Processing & Analysis

●​ Pandas, NumPy
●​ Очищення, трансформація, аналіз даних
●​ Формування датасетів, підготовка даних для ML/LLM​

Web Scraping

●​ BeautifulSoup, Scrapy, Selenium​
Автоматизований збір та обробка даних​

Мови: 🇺🇦 Українська (C2), 🇬🇧 Англійська (B2)
 ОСВІТА

Intelligent computer systems bachelor
National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute»
Computer Science and Intelligent Systems magister
National Technical University «Kharkiv Polytechnic Institute»
Machine Learning Fundamentals for Digital Humanities courses 2024
Friedrich Schiller University Jena

ДОСВІД

Data Scientist/Analyst​ Вересень 2024 – Березень 2026

Обробка та аналіз даних: очищення, трансформація, візуалізація великих масивів
даних, підготовка структурованих дата сетів

Автоматизація процесів: написання скриптів для збору, обробки та аналізу даних

Web Scraping: автоматизований збір даних з веб-ресурсів, нормалізація та
подальша обробка інформації

Розробка AI-асистентів та чат-ботів: інтеграція LLM-моделей, проєктування
multi-step сценаріїв діалогу, динамічні system-prompt’и, управління контекстом
користувача, валідація та постобробка відповідей

NLP: векторизація та аналіз текстів, класифікація, кластеризація, semantic
similarity, обробка природної мови для задач профілювання, рекомендацій і аналізу
користувацьких відповідей.

ML: застосування ML- і LLM-підходів для аналітичних і генеративних задач: prompt
engineering, контроль якості виходів моделей, умовна регенерація та оцінка
результатів

Web developer ​ ​ ​ ​ ​ ​ Листопад 2023 - Лютий 2024

Розробка та підтримка вебсторінок: створення адаптивних інтерфейсів із
використанням HTML, CSS та JavaScript.

Інтеграція з бекендом: налаштування API-запитів і відображення даних на
фронтенді

Оптимізація продуктивності: поліпшення швидкодії сайту

Бази даних: проєктування та створення структур БД для вебзастосунків​
 ПРОЄКТИ

Клінічні дослідження​ Весна 2024
Проєкт був створений, щоб перевірити наукову гіпотезу, щодо спадковості хвороб
людей.
Задачі: побудова класифікаційних моделей для виявлення кореляцій спадкових
хвороб, робота з медичними даними (до 10 000 записів).

Fake news Літо 2024
Проєкт був направлений на створення моделі, яка зможе розпізнавати неправдиві
новини.
Задачі: збирання даних, тестування та перевірка ефективності різних алгоритмів
машинного навчання, а також навчання моделей для досягнення високої точності в
розпізнаванні фейкових новин.

Соціальне дослідження (власні два) Осінь 2024

Перший проєкт був розроблений з метою вивчити суспільну думку щодо війни в
Україні, порівнявши ставлення людей на початку війни та на осінь 2024 року.
Завданнями були дослідження соціальних мереж, збір даних, їх передобробка та
підготовка для аналізу та моделі, а також оцінка отриманих результатів і публікація
висновків у вигляді тез.

Другий проєкт був спрямований на вивчення громадської думки щодо кандидатів у
президенти США. Завданнями проєкту були аналіз соціальних мереж, збір даних,
їх передобробка для моделі та оцінка отриманих результатів.

​