Контактна інформація

Шукач вказав телефон , ел. пошту та LinkedIn.

Отримати контакти цього кандидата можна на сторінці https://www.work.ua/resumes/19549212/

Досвід роботи

Data scientist

з 05.2022 по нині (4 роки 4 місяці)
B&S, Дистанційно (Оптова торгівля, дистрибуція, імпорт, експорт)

AI / Machine Learning

* Розробляла AI-агентів на Python на базі LLM для корпоративного пошуку знань та автоматизації бізнес-процесів.
* Проєктувала агентні (agentic) workflow, інтегруючи GraphRAG, зовнішні інструменти, вебпошук, аналіз корпоративних вебсайтів і структуровані корпоративні дані.
* Побудувала production-орієнтований GraphRAG-конвеєр для нормативних документів, реалізувавши власний ієрархічний regex-based chunking, LLM-витягування сутностей, побудову графа та пошук у Neo4j.
* Проєктувала prompts, system prompts, структуровані JSON-відповіді та LLM-конвеєри для надійного витягування інформації й логічного аналізу.
* Реалізувала Retrieval-Augmented Generation (RAG) і graph-based retrieval для підвищення якості відповідей та зменшення споживання токенів завдяки оптимізованим Cypher-запитам.
* Інтегрувала OpenAI API в AI-застосунки та автоматизовані бізнес-процеси.

Knowledge Graphs & Data Engineering

* Проєктувала та реалізовувала конвеєри Knowledge Graph із використанням Neo4j і Cypher для семантичного пошуку та аналізу зв’язків між сутностями.
* Розробляла ETL-конвеєри на Python для SQL Server і Snowflake, інтегруючи дані з численних внутрішніх і зовнішніх джерел.
* Створювала інтелектуальні рішення для вебскрейпінгу з метою автоматичного збагачення інформації про продукти, збору даних про компанії та забезпечення роботи AI-агентів, включно з обходом bot detection і парсингом HTML.
* Розробляла Python-інструменти для масштабної обробки, трансформації, валідації даних та автоматизації процесів.

Data Science

* Проєктувала статистичні алгоритми для попередньої обробки даних, інтерполяції, гаусового згладжування (Gaussian smoothing) та підготовки ознак (feature engineering) для моделей прогнозування попиту.
* Розробила статистичний Packaging Material Attribution Engine, здатний оцінювати склад і вагу пакувальних матеріалів для сотень тисяч товарів без фізичних вимірювань, використовуючи неоднорідні корпоративні набори даних і методи статистичного оцінювання.
* Проєктувала алгоритми контролю якості даних для автоматичного виявлення аномалій, нереалістичних значень і невідповідностей за допомогою статистичних порогів, очікуваних властивостей матеріалів та аналізу відхилень.
* Розробляла аналітичні дашборди та рішення для бізнес-звітності, що підтримують ухвалення рішень на основі даних.

Data Platform

* Проєктувала та реалізовувала структури баз даних SQL Server, збережені процедури (stored procedures), функції та моделі даних для аналітичних застосунків і корпоративної звітності.
* Розробляла масштабовані конвеєри інтеграції даних для завантаження, трансформації та валідації корпоративних даних.
* Керувала метаданими, правилами якості даних і документацією, забезпечуючи надійність аналітичних процесів.

Освіта

Rijksuniversiteit Groningen

Faculty of Economics and Business, Дистанційно
Вища, з 2019 по 2021 (2 роки)

Master in Marketing Intelligence

Знання і навички

• AI prompting
• AI engineering
• IBM SPSS Statistics
• Sales forecasting
• Data analysis
• ML
• Llm agents
• VS Code
• Python
• MS SQL Server
• SQL
• Працьовитість

Знання мов

• Англійська — вільно
• Нідерландська — середній