С 2023 года работаю в сфере Data science, которая является моей страстью и истинным призванием. Мне интересно погружаться и решать задачи, связанные с машинным обучением и способные принести пользу бизнесу. Стараюсь непрерывно развиваться в указанной сфере: закончил профессиональную переподготовку, постоянно прохожу дополнительное обучение и расширяю навыки в области анализа и визуализации данных, Classic ML (в приоритете), NLP и CV.
Нахожусь в активном поиске full-time работы (приоритет - удаленная работа вне РФ/работа в офисе в Бишкеке). Готов к переезду (страны СНГ).
Всегда заинтересован в совместной работе над интересными проектами в области Data science. Готов к предложениям и обсуждению.
✉️ E-mail: alekfil.ds@gmail.com
Перечень проектов для демонстрации ключевых навыков, применяемых в рабочих проектах под NDA (кликабельно).
Реализованные личные проекты
| № | Название проекта | Инструменты | Краткое описание |
|---|---|---|---|
| 1 | My champion app | Python, Scikit-Learn, PyTorch, transformers, Pandas, Streamlit |
Прогнозирование качества исполнения элементов фигурного катания |
| 2 | Maternal health risk | Python, Scikit-Learn, Pandas, Streamlit |
Разработка модели машинного обучения для прогнозирования рисков для здоровья беременных |
| 3 | Genres classification via album's cover | Python, Scikit-Learn, PyTorch, Pandas |
Классификация жарнов на основе обложки музыкального альбома |
| 4 | Carprice by VIN | Python, Scikit-Learn, CatBoost, re |
Разработка модели машинного обучения для прогноза стоимости автомобилей по VIN-коду |
Учебные проекты
| Наименование (ссылка) | Краткое описание | Задача проекта; метрика | Инструменты |
|---|---|---|---|
| NLP | Разработка модели для классифицикации комментариев на позитивные и негативные | Бинарная классификация; F-мера |
Python, Pandas, Scikit-learn, Pipeline, NLTK, TF-IDF, BERT, SpaCy |
| Применение ML (регрессия) в E-Commerce | Разработка системы рекомендации стоимости автомобиля на основе его описания | Регрессия; RMSE |
Python, Pandas, statsmodels, Scikit-learn, LightGBM, RandomizedSearchCV, Pipeline |
| Применение ML в сфере услуг такси | Разработка модели для предсказания количество заказов такси на следующий час | Прогнозирование временных рядов; RMSE |
Python, Pandas, statsmodels, Scikit-learn, CatBoost, GridSearchCV, Pipeline |
| Применение ML в нефтянной промышленности | Разработка модели для предсказания региона, где добыча нефти принесет наибольшую прибыль | Регрессия; RMSE |
Python, Pandas, Scikit-learn, bootstrap |
| Применение ML в HR | Моделирование коэффициента удовлетворённости работников и прогнозирование оттока работников | Бинарная классификация; ROC-AUC |
Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, shap, feature importance |
| Применение ML (классификация) в E-Commerce | Разработка моделей машинного обучения для прогнозирования и повышения покупательской активности постоянных клиентов интернет-магазина | Бинарная классификация; ROC-AUC |
Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, shap, feature importance |
| Применение ML в фермерском хозяйстве | Разработка моделей машинного обучения для принятия решений о приобретении коров по заказу молочного хозяйства | Бинарная классификация; F-мера |
Python, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn |