Работа в области Data Science и Deep Learning - это и работа, и хобби, которому уделяется большое кол-во времени.

На сегодня опыт в данной сфере два года и несколько десятков различных проектов.

Основное направление - создание и обучение моделей машинного обучения и искусственных нейросетей для:

• оптимизации различных бизнес-процессов (прогнозирование финансово-экономических показателей, поведенческий анализ клиентов, отслеживание мошеннических операций),
• автоматизации технологических процессов (определение дефектов готовой продукции, прогнозирование сбоев и подбор оптимальных параметров работы оборудования),
• анализа текстов (напр., комментариев пользователей),
• анализа изображений, в частности, компьютерное зрение, (поиск аномалий, определение возраста, классификация объектов, сегментация определенных участков на изображении),
• категоризации данных и т. д.

Благодаря большому опыту работы:

• главным бухгалтером - ориентируюсь в любых финансово-экономических процессах предприятия;
• it-специалистом - владею знанием разнообразного ПО, технологий и оборудования.

Линейная алгебра и теория вероятности не вызывают никаких проблем.

Опыт успешного обучения и применения следующих моделей:

• библиотека Sklearn (LinearRegression, LogisticRegression, DecisionTree, RandomForest);
• LGBM;
• CatBoost (отдаю предпочтение);
• от ARIMA до SARIMAX (временные ряды);
• нейросети для анализа изображений и текстов (библиотека Tensorflow, Keras);
• параллельно осваиваю обучение с подкреплением на базе рекуррентных сетей (LSTM, GRU, SimpleRRN).

Язык написания кода - Python, среда разработки - Visual Studio Code, PyCharm, Jupyter Notebook. Для аппаратного ускорения обучения моделей использую GPU.

Приоритетные сферы работы:

• медицина;
• технологии и ИИ;
• промышленность;
• игровая индустрия.

Отдаю предпочтение проектной или удаленной работе - имеется круглосуточное хорошо оборудованное рабочее место. Посещение офиса возможно (совещания, обсуждения предстоящих или выполненных проектов). Возможны и другие варианты сотрудничества.

Знание английского языка на уровне чтения технической документации, умение оперативно использовать онлаин-переводчики в случае сложных технических текстов. При необходимости готов к более углубленному изучению языка.