Middle Data Scientist

Разработка новой WMS системы для проекта Электросталь. Анализ и имплементация алгоритмов умной раскладки товаров на мезонине. Проведение ABC и XYZ анализа ассортимента складов. Построение графов переходов между местами хранения. Работа в команде над математической моделью - эмулятором физических процессов раскладки и сборки для объективной оценки эффективности разных алгоритмов.

Занимаюсь развитием и поддержкой моделей расчета товародвижения в команде разработчиков. Пишу продуктивный код. Валидирую соответствие расчетов требованиям бизнес-логики заказчика. Основной стек: Pandas/Spark, Airflow

Ведение проекта по оценке риска банкроства юридических лиц. Сбор, анализ и обработка данных. Выдвижение и проверка гипотез о взаимосвязи признаков. Построение пайплайна обучения и валидации модели. Техническое сопровождение и дообучение модели при необходимости.

Анализ данных с целью повышения эффективности работы фулфилментов и оптимизации процессов. Построение математических моделей процессов производства для проверки гипотез и формирования предложений по их модернизации. Поиск узких мест в процессах и помощь в масштабировании бизнеса.

Окончил курсы по нейронным сетям от Deep Learning School при МФТИ. Во время обучения занимался очисткой, предобработкой и визуализацией данных, анализом качества и применимости различных алгоритмов как классического машинного обучения, так и глубокого на базе нейросетей в Pytorch. В рамках образовательной программы написал модель машинного обучения для предсказания оттока пользователей Телеком-компании.