О себе
Опыт 9 лет в построении моделей машинного обучения от исследования данных до продакшн-ML. Специализация: прогнозирование спроса, кредитный скоринг, рекомендации и оптимизация цен. Внедряет энд‑ту‑энд пайплайны, MLflow и мониторинг дрейфа, снижая время вывода моделей в продакшн и повышая бизнес‑метрики. Полезен зрелой экспертизой MLOps, A/B‑дизайном и умением переводить гипотезы в измеримый прирост метрик.
Ключевые достижения
- Сократил MAPE в прогнозировании спроса с 18% до 9% на 12 ключевых категориях, что снизило out-of-stock на 22%
- Улучшил AUC кредитного скоринга с 0.74 до 0.81 и снизил default rate на 1.6 п.п. при сохранении одобрений
- Внедрил оффлайн- и онлайн-ретрейнинг в Airflow, сократив time-to-prod с 10 недель до 3 недель
- Запустил рекомендательную систему с uplift CTR +27% и ростом конверсии в заказ на 6%
- Сократил расходы на inference на 35% за счет квантования моделей и оптимизации батчинга в Triton
Опыт работы
Lead Data Scientist2021 — н.в.
ООО «Технологии Роста» — Москва
- Руководство командой из 5 DS/ML инженеров, приоритизация бэклога и архитектура ML‑решений.
- Проектировал рекомендательную систему и динамическое ценообразование: LightGBM, CatBoost, implicit, PyTorch.
- Построил ML платформу: MLflow, DVC, Airflow, Docker, Kubernetes, графики мониторинга Prometheus + Grafana.
- Вывел 9 моделей в продакшн с A/B‑оценкой влияния на GMV и конверсию, оформив CI/CD в GitLab.
Senior Data Scientist2017 — 2021
Группа компаний «Восход» — Санкт‑Петербург
- Разработка скоринговых и антифрод‑моделей: XGBoost, CatBoost, логистическая регрессия, SHAP для интерпретации.
- Построение витрин в ClickHouse и Postgres, фичестор на Redis, реал‑тайм inference через FastAPI.
- Дизайн и анализ A/B‑тестов, расчёт power, CUPED, мониторинг дрейфа данных в Evidently.
Data Scientist2014 — 2017
АО «ИнтелСофт» — Новосибирск
- ETL пайплайны на Python и Airflow, очистка и фичеринжиниринг для задач прогнозирования.
- Модели временных рядов ARIMA/Prophet и градиентный бустинг для предиктивной аналитики.
Образование
Прикладная математика и информатика2010 — 2014
Новосибирский государственный университет
Повышение квалификации
Machine Learning2020
Coursera — Stanford University
Профессиональная область и навыки
Data Science и машинное обучение
PythonPandasNumPyScikit‑learnCatBoostLightGBMPyTorchAirflowЯзыки
- Русский — родной
- Английский — B1
Условия
Полная занятость · Гибридный график · Готов к редким командировкам · Доход обсуждается
Хобби