--

◦ Рекомендательные модели: Задача выбора клиентов, которые согласятся на услугу и не будут пропускать платежи. Результат: пром модель бинарной классификации без падения качества с более стабильными метриками в динамике и с меньшим кол-вом параметров относительно предшествующей версии. ◦ Портфельные модели: Построение портфельной модели основных показателей баланса продукта. Для учёта быстрых экономических изменений была разработана и протестирована новая целевая переменная с корректировкой ТЗ. Результат: была построена стабильная модель с адекватной предсказательной способностью. ◦ Модели регрессии: Разработка регрессионной модели оценки финансовых потерь при невыплатах клиентов с использованием дополнительных источников. Результат: была построена модель с целевыми метриками в два раза выше предшествующей версии. ◦ Риск модели: Разработка модели оценки вероятности появления невыплат клиентов с использованием табличных данных и данных временной структуры. Результат: была внедрена модель нейронной сети сложной структуры с быстрым инференсом.

• Анализ полетных данных для построения моделей автоматического выявления аномалий. Поддержание ПО авиасимулятора и разработка системы прогнозирования точек касания. Результат: внедрение модуля прогноза, с испытанием на полноразмерных стенд