Контактна інформація

Шукач приховав свої особисті дані, але ви зможете надіслати йому повідомлення або запропонувати вакансію, якщо відкриєте контакти.

Досвід роботи

Data Scientist / AI Specialist

з 03.2022 по 07.2026 (4 роки 5 місяців)
MLTech, Дистанційно (IT)

Розробка ML-моделей та аналітичних систем для прийняття операційних рішень на основі великих даних.
Ключові результати:
Розробив моделі оцінки ймовірності подій (binary classification), що використовувались для пріоритезації об’єктів та оптимізації рішень
Проводив аналіз поведінкових даних користувачів для виявлення ризикових сегментів
Реалізував підхід, аналогічний скорингу, для ранжування об’єктів за рівнем ризику / цінності
Виявляв аномальні патерни, що впливали на операційні втрати
Розробляв дашборди для моніторингу ключових бізнес-метрик (конверсія, ефективність процесів, відхилення)
Брав участь у створенні систем підтримки прийняття рішень (rule-based + ML)

Data Scientist / ML Engineer

з 03.2019 по 02.2022 (3 роки)
ML flow, Дистанційно (IT)

Розробка моделей машинного навчання та аналітики для роботи з великими даними.
Основні результати:
Побудова моделей класифікації для оцінки ймовірності цільових подій
Сегментація об’єктів (кластеризація) для подальшої оптимізації стратегій роботи
Аналіз великих масивів даних для виявлення закономірностей та ризиків
Розробка аналітичних звітів і дашбордів для прийняття рішень
Оптимізація обробки даних і підвищення якості моделей

Знання і навички

• PHP
• MySQL
• REST API
• Git
• Redis
• Знання принципів ООП
• SMPP
• Yii2

Додаткова інформація

Senior Data Scientist з 5+ роками досвіду розробки та впровадження ML-рішень для аналізу великих масивів даних і підтримки бізнес-рішень. Спеціалізуюсь на побудові на побудову оптимізаційних систем, скорингових моделей, аналітиці ризиків, прогнозуванні.
Маю досвід роботи з великими структурованими та неструктурованими даними, розробки end-to-end ML pipeline та побудови аналітичних систем, що безпосередньо впливають на бізнес-показники (прибутковість, ризики, ефективність процесів).

Ключові сильні сторони:
аналіз великих обсягів даних та пошук ризикових патернів
розробка скорингових і прогнозних моделей
побудова аналітичної звітності та метрик
оптимізація бізнес-процесів через data-driven підхід

Programming & Data
Python
SQL (включаючи PostgreSQL)
Pandas, NumPy

Machine Learning
LLM, LangChain, LangSmith
Класифікація / регресія (у т.ч. для скорингу)
Feature engineering
Оцінка та оптимізація моделей
Ensemble methods

Risk & Analytics
Аналіз кредитного портфеля
Виявлення аномалій та дефолтних патернів
Розробка метрик ефективності (KPI, risk metrics)
Прогнозування прибутковості

Data Visualization & Reporting
Tableau, Power BI
Plotly / Matplotlib
Побудова дашбордів та регулярної звітності

ML Infrastructure
ML pipelines
Model deployment
Git, Docker