Делаю проекты для друзей из https://coccoc.com/search (Вьетнамский поисковый движок). Проект: классификация веб-страниц как порно/не порно. - Использовал CatBoost / Fine-tuned различные BERT модели (на уже размеченных данных) и добился точности 95.7%. (CatBoost, PyTorch, HugginFace, Transformers.) - Детально проанализировав результаты, нашел проблемы в обучающем сете, не позволяющие улучшить точность сверх уже полученной. - Создал inference сервис, применив FastAPI и Docker. Протестировал производительность vs. качество различных моделей.

Основным продуктом компании является платформа для анализа рынков. Моими обязанностями были поддержка (Python, Pandas, MySQL) текущей системы(парсеры экономических/макроэкономических данных, модели, генераторы текстов) и новые разработки. - Добавил новые разделы платформы: “бренды” и “макроэкономические индикаторы”, использовав LLM (Deepseek) для обработки неструктурированных данных и генерации текстов. - Применил ARIMA для прогнозирования временных рядов (месячные и годовые импорт/экспорт/производство/потребление). - Применил linear regression, PCA, для прогнозирования экономических факторов. - Переработал существующий генератор текстов под новые виды данных(месячные, прогнозные). - Совместно с аналитиками доработал алгоритмы восстановления сырых данных (Pandas, NumPy). Разработал систему мониторинга результатов парсинга. - Оптимизировал работу парсеров. Добавил новые парсеры (requests, playwright, asyncio, BeautifulSoup).