Руководил командой из 7 специалистов по данным, 6 аналитиков данных, 2 инженеров данных, 2 бэкенд-разработчиков и 1 devops. Планирование IT стратегии компании. Подбор персонала. Контролировал управление облачными сервисами и инфраструктурой машинного обучения. Проектирование хранилищ данных. - Разработка стратегии данных: Возглавлял создание и реализацию стратегии данных компании, соответствующей бизнес-целям для улучшения процесса принятия решений на основе данных. - Лидерство в команде: Создал комплексную платформу MLOps с использованием GitLab CI/CD, Kubernetes и Docker. Настроил и внедрил такие фреймворки для работы с данными, как MLflow, JupyterHub, DVC и Poetry. Отвечал за планирование спринтов, встречи с бизнес заказчиками, подбор персонала и проектирование инфраструктуры данных. - Геофизический анализ: Руководил процессом разработки и внедрения модели классификации в ГИС (ПО), руководил разработкой прототипа поиска магнитных аномалии (повышая эффективность исследований) и систему RAG. Ассистент S2T на основе Whisper. - Взаимодействие с заинтересованными сторонами: Представлял аналитические данные и стратегические рекомендации высшему руководству, влияя на ключевые бизнес-решения. - Ценообразование: Разработал и внедрил модели ценообразования на алмазы. Развертывал модели как сервисы с использованием FastAPI, веб-приложений Streamlit, Docker, Kubernetes и CI/CD конвейеров. Реализовал модели оценки стоимости необработанных алмазов. Разработал процесс создания мирового индекса цен на алмазы.

Интерграция ИИ решений в бизнес процессы заказчиков. Построение NLP моделей и деплой в продакшен. Что было сделано в качестве разработчика: - Модель классификации текстовых обращений в службу поддержки для "Lamoda", обучение модели на Deeppavlov, внедрение через FastAPI. - Деплой обученной модели по получению из новостей ключевой информации (summarizing) на docker-compose с web интерфейсом на streamlit - Построение поискового движка на Deeppavlov и деплой через FastAPI. - Транскрибация текста через Yandex.SpeechKit - Сделан airflow pipeline с аналитикой чеков: взаимодействие с базой заказчика через ssh, обработка данных на pandas + tinkoff API, сохранение данных в собственную БД, построение отчета в PowerBI Что было сделано в качестве тим лида: - Подбор и отбор кадров - Ведение agile спринт доски - Проведение daily - Выступление на мероприятиях (https://www.youtube.com/watch?v=vjo0pOamZkI) - Оценка проектов - Проработка идей по решению задач клиентов

Построение ML моделей, вывод в продакшен. Построение графов связей. Что сделано: 1) Модели против отмыва денег, РКО 2) Модели CLTV 3) Модели прогноза тем звонков IVR

Прогнозирование месячных продаж, построение интерактивных отчетов в Power BI. A/B тестирование. Полный цикл ds работы: от постановки задачи и сбора данных, до запуска в продакшен. Что сделано: 1) Расчет инфляции 2) A/B тест по эластичности цен 3) Модель (catboost) прогнозирования трафика на основе конкурентного окружения и гео данных (geopandas) для нахождения перспективных точек открытия новых магазинов.

Помощь и консультирование посетителей лаборатории Bloomberg.

Построение экономических моделей и их проверка