Data Scientist / Data Analyst

На данный момент Начальник ПТО.

Мои компетенции и опыт

На текущем месте работы занимаюсь множеством различных направлений и качественно выполняю свою работу доводя до результата, но так как большинство процессов выполняются вручную, а автоматизация сведена к минимуму, пошел на курсы DataScience вновь открыв для себя программирование и аналитику, принял решение сменить род деятельности именно сейчас. Раньше направление аналитики было не повсеместное и почти не пользовались базами данных, поэтому выучился на инженера. Всегда наблюдал за новыми технологиями с сильным интересом и неосознанно занимаясь аналитикой как на работе, так и в личное время.

Своей сильной стороной считаю быструю адаптацию к новым инструментам, а также получению новых навыков от сильных наставников, с желанием развиваться как профессионал и личность.

В DS хочу получить как можно больше опыта и знаний, получить промышленный опыт в данном направлении и стать уверенным Junior специалистом, имеющим глубокие знания технической части, с дальнейшим развитием до Tech Lead команды, которая полностью отладит и автоматизирует рутинные процессы бизнес заказчиков. Больше всего привлекает "прогнозирование временных рядов" и "классификация изображений", я полностью втягиваюсь в процесс который увлекает и затягивает, с одной целью - достичь нужного результата.

В процессе обучения участвовал в "Мастерских" от Яндекс Практикума, в которых работал над реальными задачами для коммерческих заказчиков:
- разработал решение в составе команды, которое автоматизирует процесс сопоставления нескольких товаров заказчика, которые с наибольшей вероятностью соответствуют размечаемому товару дилера (Sklearn, Pandas, Catboost, Nltk)
- обучил модель логистической регрессии, определяющую по файлу субтитра, уровень языка в фильме, что ускоряет до 10 раз определение группы английского языка (Sklearn, LightGBM, Numpy, Pysrt)
- разработал микросервис для загрузки файла субтитра и получения группы английского языка (Streamlit, Seaborn, Matplotlib, Nltk)
- разработал модель, предсказывающую возможное сердечное заболевание по медицинским показателям (Pandas, Sklearn, Catboost)

В свободное время саморазвиваюсь в области DataScience изучая площадки Habr, Kaggle, нужен доступ к резюме