Проводил полный цикл создания решения по купированию фродовых механик — от аналитики до непосредственной реализации правила для наказания нарушителя или для предупреждения нарушения. Реализовал автоматизацию штрафов курьерам. Проведен анализ платежей курьерам и выявил смены с похожими паттернами мошеннического поведения. Реализовал автоматизированное правило по штрафам с использованием Python и Airflow в рамках интеграции с отделом отвечающим за выплаты курьерам, что привело к снижению финансовых потерь компанией. Предотвратил платежи за мошеннические смены, разработав систему онлайн-мониторинга GPS-координат курьеров для обнаружения приложений, подменяющих гео-локацию. Провел анализ гео-локаций курьеров и научился определять использование приложений с поддельными координатами, обеспечивая точное отслеживание заказов, экономию средств и повысив качество сервиса для конечного клиента. Решил проблему обнаружения поддельных изображений (фото паспортов, фото экрана и т.д.) при фотоконтроле курьеров. Проблема решена путем выделения классов основных фото атак на систему фотоконтроля и внедрения ансамблей моделей машинного обучения, обученных на собственном наборе данных. Разработанное мной решение сократило время фотоконтроля и полностью заменило ручной процесс валиации фотографий курьеров.

Автоматизировал регулярную отчетность по продажам и убыткам продуктов автострахования для руководителей при помощи SQL. Проводил анализ убытков для выявления убыточных сегментов клиентов. Полученные выводы использовались для корректировки тарифной политики и оптимизации страхового портфеля.