Кирило

Я, Айзатулін Кирило Борисович, шукаю постійну роботу у напрямку Data
science, Data analysis або ML engineer.

Розглядаю віддалену роботу або у місті Київ. Комерційного досвіду у мене немає. Я навчаюсь
дистанційно в Ужгородському національному університеті, на кафедрі Системного аналізу та теорії
оптимізації. Посилання на сертифікат 7 місячного курсу Data science and machine learning від GoIt,
портфоліо, що налічує 4 об’ємних проєкти, контактна інформація та соцмережі знизу.

САММАРІ
Я вже довгий час цікавлюсь програмуванням і гарно розумію математику, тому вибрав для себе цей шлях. Вже
більше року я вивчаю Python, а в особливості напрям науки про дані, статистики та машинного навчання. Я можу:
Готувати дані до подальшої обробки. Аналізувати дані за допомогою таких інструментів як pandas, matplotlib та
Power BI. Створювати SQL запити у відповідні бази даних. Автоматизувати обробку даних за допомогою скриптів
на Python. Застосовувати моделі на фреймворках TensorFlow та scikit-learn. Для більш комплексних кейсів
створювати моделі на PyTorch. Мав працю із згортковими мережами, навчанням із підкріпленням, написанням
моделей на чистому Python та іншими аспектами ML. Інтегрувати моделі у продукт.

ЯКИМИ ІНСТРУМЕНТАМИ Я ВОЛОДІЮ:
Languages Python, SQL, С++ (база), English (B1-B2)
Machine learning PyTorch, scikit-learn, TensorFlow / Keras, CNN, RL, SL
Data science Pandas, matplotlib, MySQL, PostgreSQL, Power BI
Web Django, BeautifulSoup4, requests
Infrastructure Docker, Poetry, Git, Collab, Jira

ОСВІТА ТА КУРСИ
Ужгородський національний університет | Кафедра системного аналізу та теорії оптимізації, 2 курс
GOIT — Python Data Science and Machine Learning | Python Core, Google Collab, SQL/MongoDB, WebScraping, EDA та
статистика, класичне ML, нейромережі (CNN, NLP basics), підбір гіперпараметрів, часові ряди, деплой
(Dash/Django), Docker.

ПРОЄКТИ
Chess AI (власний движок + нейромережа) — pandas, matplotlib.pyplot, PyTorch, multiprocessing, numpy
Повноцінний шаховий движок: генерація ходів, детекція мату/пату, кодування позицій [12,8,8]. ResNet-подібна CNN із двома головами
(policy + value), переднавчання на партіях Lichess. Донавчання через self-play RL (REINFORCE + value baseline) з паралельними іграми.

Пошукач БД клієнтів банку — PostgreSQL, Django
Банківська система на Django для пошуку та фільтрації клієнтів. Одна модель BankUser поєднує особисті, контактні та банківські дані
клієнта в таблиці bank_users. Інтерфейс — чистий HTML/CSS з кольоровими бейджами статусів та інтерактивною пагінацією.

Прогнозування цін на квартири (OLX) — BeautifulSoup4, scikit-learn, numpy
Парсинг оголошень з українського OLX, збір структурованого датасету (9 ознак). Реалізація з нуля Decision Tree та Random Forest Regressor
(бутстрап, sqrt-features, MSE). Порівняння кастомної та sklearn-моделей за MAE, RMSE, R² на ідентичних гіперпараметрах.

Прогноз авіатрафіка в Європі (Eurocontrol) — pandas, matplotlib.pyplot, TensorFlow/Keras, numpy
Нейромережева регресія кількості рейсів за датою, аеропортом та країною (дані 2016–2022). Feature engineering: циклічне кодування
(sin/cos), one-hot, індикатор COVID-періоду. Часовий split (чесне прогнозування через пандемію) + випадковий; скрипт інференсу.

МОЇ ОЧІКУВАННЯ
1. Віддалена робота або робота у місті Київ
2. Офіційне працевлаштування / по ФОП 3 групи
3. ЗП від 600$ на місяць
4. Робота саме за вказаною спеціальністю

Контактна інформація
Телефон: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Пошта: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Телеграм: t.me/MarMarMarMarMarMarMarMarMarMar
LinkedIn: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
GitHub: github.com/aizatulin69
Сертифікат: drive.google.com/file/d/1npwZHpgKVJ7O9pefLn3t0O4q3s8Sn129/view?usp=drive_link