| Компания | Подразделение | Должность | Описание работы | Форма работы | Период работы | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| С | По | |||||
| ПАО Сбербанк | Корпоративно-инвестиционный бизнес | Стажер | Разработка моделей обработки естественного языка (NLP), проверка гипотез, подготовка проектов к пилотированию и защите финансового эффекта, подготовка данных для разметки, общение с заказчиками по результатам построенных моделей и презентация результатов. | Очная | 21.01.22 | 02.07.22 |
| ПАО Сбербанк | Депортамент по работе с проблемными активами | Аналитик данных | Разработка моделей машинного обучения для решения бизнес задач, подготовка проектов к пилотированию и защите финансового эффекта, проверка гипотез, общение с заказчиками по результатам построенных моделей и презентация результатов. | Очная | 02.07.22 | 17.07.23 |
| НИУ ВШЭ | Центр финансовых исследований и анализа данных | Стажер-Исследователь | Разработка моделей машинного обучения для реализации научного проекта лаборатории | Очная | 11.07.22 | 12.09.22 |
- Яндекс.Практикум: Специалист по Data Science RUS/EN
- СберУниверситет: Финансовая оценка AI инициатив RUS
- СберУниверситет: Жизненный цикл DS/AI моделей RUS
- СберУниверситет: Модельный риск и мониторинг моделей RUS
| Название курса | Форма обучения | Статус |
|---|---|---|
| НИУ ВШЭ (ФКН ПМИ): Машинное обучение 1 | Очная | Завершен |
|
СберУниверситет: Финансовая оценка AI инициатив |
Дистанционная | Завершен |
|
СберУниверситет: Жизненный цикл DS/AI моделей |
Дистанционная | Завершен |
|
СберУниверситет: Модельный риск и мониторинг моделей |
Дистанционная | Завершен |
| Яндекс.Практикум: Специалист по Data Science | Дистанционная | Завершен |
| МФТИ ФПМИ. Машинное обучение, основной поток (3 курс, 2020) | Дистанционная | Завершен |
| Название хакатона | Форма проведения | Статус | Результаты | Решение |
|---|---|---|---|---|
| Хакатон по Ed-Tech | Очная | Завершен | 1 место (команда MegaQuant) | Решение |
| FINODAYS | Очная | Завершен |
3 место (команда MegaQuant) | Решение |
| Moscow City Hack | Заочная | Завершен | 6 место (команда MegaQuant) | Решение |
| GSB Data Science Practice | Очная | Завершен | 5 место (команда MegaQuant) | Решение |
- Масютин А.А.,Оценка экономического эффекта и улучшений от внедрения моделей машинного обучения на данных из банковского сектора в задачах бинарной классификации
Список проектов по теме
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Оценка экономического эффекта и улучшений от внедрения моделей машинного обучения на данных из банковского сектора в задачах бинарной классификации | НИУ ВШЭ, Kaggle | Оценка экономического эффекта и улучшений от внедрения моделей машинного обучения на данных из банковского сектора в задачах бинарной классификации | Завершен |
Список проектов по теме
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Исследование надёжности заёмщиков | Яндекс.Практикум | Определить влияет ли семейное положение и количество детей клиента на факт погашения кредита в срок | Завершен |
| Исследование объявлений о продаже квартир | Яндекс.Практикум | В моем распоряжении данные сервиса Яндекс.Недвижимость — архив объявлений о продаже квартир в Санкт-Петербурге и соседних населённых пунктах за несколько лет. Нужно научиться определять рыночную стоимость объектов недвижимости | Завершен |
| Определение перспективного тарифа для телеком компании | Яндекс.Практикум | Клиентам предлагают два тарифных плана. Мне предстоит сделать предварительный анализ тарифов на небольшой выборке клиентов, чтобы скорректировать рекламный бюджет | Завершен |
| Прогноз продаж в интернет-магазине | Яндекс.Практикум | На основании доступных данных о продажи игр мне нужно выявить определяющие успешность игры закономерности. Это позволит сделать ставку на потенциально популярный продукт и спланировать рекламные кампании | Завершен |
| Работа с библиотеками по обработке данных | Машинное обучение 1 | В первом разделе необходимо выполнить базовые задания с помощью указанных библиотек, а во втором распределить студентов по специализациям, основываясь на их перцентиль | Завершен |
| Оценка моделей на основе BVD (Biase Variance Decomposition) | Машинное обучение 1 | В этом проекте предстоит воспользоваться возможностями бутстрапа для оценки смещения и разброса алгоритмов машинного обучения | Завершен |
| Анализ и выделеление дополнительной информации из данных | Машинное обучение 1 | В этом задании анализируем данные и выделяем из них полезные признаки. Так же работаю с координатами и деление карты на сектора | Завершен |
Список проектов по теме
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Прогнозирование прибыли от нефтяных скважин | Яндекс.Практикум | Нужно решить, где бурить новую нефтяную скважину для получения наибольшей прибыли | Завершен |
| Предсказание коэффициента восстановления золота из золотосодержащей руды | Яндекс.Практикум | Необходимо подготовить прототип модели машинного обучения для «Цифры». Компания разрабатывает решения для эффективной работы промышленных предприятий. Модель должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды | Завершен |
| Прогнозирование цен на автомобили | Яндекс.Практикум | На основании исторических данных необходимо разработать модель предсказывающую цены на автомобили | Завершен |
| Реализация линейной регрессии | МФТИ ФПМИ | Исследование по сравнению собственной реализации линейной регрессии и пакетным решением SGDRegressor из sklearn | Завершен |
| Построение линейной регресси на разных градиентных спусках | Машинное обучение 1 | В данном задании необходимо реализовать обучение линейной регрессии с помощью различных вариантов градиентного спуска. | Завершен |
Временные ряды
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Прогнозирование заказов такси на следующий час | Яндекс.Практикум | Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо построить модель для такого предсказания | Завершен |
Список проектов по теме
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Рекомендация тарифов мобильной связи | Яндекс.Практикум | Оператор «Мегалайн» хочет построить систему, способную проанализировать поведение клиентов и предложить пользователям новый тариф: «Смарт» или «Ультра». В моем распоряжении данные о поведении клиентов. Нужно построить модель для задачи классификации, которая выберет подходящий тариф | Завершен |
| Прогнозирование оттока клиентов банка | Kaggle, Яндекс.Практикум | Нужно спрогнозировать, уйдёт клиент из банка в ближайшее время или нет. Мне предоставлены исторические данные о поведении клиентов и расторжении договоров с банком | Завершен |
| LogisticRegression on PyTorch | МФТИ ФПМИ | Реализация LogisticRegression на PyTorch | Завершен |
| Решающие деревья в задачах классификации | Машинное обучение 1 | В первом разделе будут применяться деревья из sklearn для задачи классификации.Во втором разделе будет реализовано свое решающее дерево и сравнение его со стандартное имплиментацией из sklearn. | Завершен |
| Исследование Логистической регрессии; Метода опорных векторов; Калиброки вероятности | Машинное обучение 1 | Ознакомимся с тем, что происходит "внутри" метода опорных векторов и логистической регрессии; Познакомимся с калибровкой вероятности; Изучим методы трансформации переменных и методы отбора признаков; Попробуем оценить экономический эффект модели; | Завершен |
Анализ текстов (NLP)
| Название проекта | Источник проекта | Описание | Статус проекта |
|---|---|---|---|
| Классификация токсичных комментариев | Яндекс.Практикум | Магазину нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию. Необходимо обучить модель классифицировать комментарии на позитивные и негативные. В моем распоряжении набор данных с разметкой о токсичности правок | Завершен |