Lead Machine learning engineer/Senior Data scientist

320 000 руб.

Мужчина, 34 года, родился 9 сентября 1992 г.

Москва, переезд невозможен, готов к командировкам

ЗанятостьПолная занятость

График работыПолный день

Опыт работы

Февраль 2019 —
январь 2021

1 год 11 месяцев

Сбербанк

Руководитель направления исследования данных

ЦА ПАО Сбербанк. До 2020 главный ML engineer в продуктовой команде AI в текстах: чат-боты и голосовые помощники. Создание моделей машинного обучения в области NLP и интеграция с prod решением. Глубокое обучениеRNN, DSSM, Transformers модели в nlp. Сегментация текстов и тематическое моделирование, модели классификации текстов по сценариям. Выделение интентов и сентимент анализ, слотфиллинг. Проверка гипотез по изменению автоматизации, стат.тесты/бутстраппинг. Первым в Сбербанке для чат бота СберОнлайн (сайт и приложение) запустил в продакшн нейронные сети, основанные на технологии deep learning (biLSTM with attention), реализация базового слот филлинга, достижение показателей по автоматизации. Лидирование junior специалистов. С 2020, руководитель направления/senior deep learning engineer в Sber Devices, управление NLP платформ в голосе и тексте. Отвечаю за natural language understanding (NLU) модели в проектах по голосовым ассистентам Сбер Салют(Афина,Джой,Сбер) Реализации SoTa алгоритмов из статей arxiv: DistilBert, Sentence Bert, Electra etc, - цель улучшение понимания сообщений пользователя виртуальным помощником. Первым в Сбербанке реализовал Sentence Bert для Русского языка на банковском домене. Тестирование гипотез, валидация разметки, перспективные исследования.

Ноябрь 2017 —
февраль 2019

1 год 3 месяца

Центр анализа данных (ГБУ ИАЦ ДЗМ, Инфогород)

Аналитик/Data scientist

Центр анализа данных правительства г. Москвы (Big Data) группа машинного обучения (ИАЦ ДЗМ) Машинное обучение, анализ данных, проектная работа. Ad-hoc задачи: аналитика в гос. секторе; фрод анализ/скоринг контрагентов; сегментация аудитории; проектная работа : модели таргетинга/перс.коммуникации для рассылок пользователям порталов mos.ru; анализ текстов: тональность обращений пользователей порталов mos.ru, тематическое моделирование/сегментация обращений, создание модели вопросно-ответной системы (чат-бот); задачи регрессии и классификации: миграция/отток; look-a-like модели, консалтинг, экспертиза в машинном обучении и анализе данных. Ведение проектов в качестве data scientist'а, постановка задач на выгрузки данных аналитикам. Ведение проектов от постановки до пилота в управление городом на основе данных, в отраслях: ЖКХ, транспорт, услуги населению, образование, миграционная политика. Постановка и контроль задач для аналитиков и разметчиков. Презентация результатов.

Май 2017 —
июль 2017

2 месяца

Raiffeisenbank

Аналитик (Junior Data scientist)

Анализ данных клиентского портфеля (CRM), машинное обучение, проектная работа: модели оттока клиентов по продуктам банка.

Ноябрь 2016 —
апрель 2017

5 месяцев

SAP CIS (СНГ)

Data science Intern (стажировка)

Младший аналитик в presale команде отраслевой экспертизы в гос. Секторе. Анализ открытых данных, машинное обучение. Участие в проектах по предиктивной аналитике с примением продукта SAP predictive analytics (KXEN): скоринг контрагентов на выполнение контрактных обязательств, модели прогноза макроэкономич. показателей, выявление мест потенциальных проверок гос. органами.

Декабрь 2015 —
ноябрь 2016

11 месяцев

Газпром информ, ООО

Инженер-технолог (младший аналитик)

Анализ существующих и разработка новых математических моделей транспорта газа (идентификация, оптимизация, прогнозирование) . Проектирование бизнес-процессов. Проектирование метамоделей. Составлении ТЗ, ЧТЗ: рисование схем взаимодействия модулей системы, интерфейсов (мокапов) системы для программистов. Ведение деловой переписки.

Обо мне

Ссылка на GIT: -https://github.com/Ab1992ao Опыт участия в соревнованиях по анализу данных: Top 1% of the world, Kaggle Competitions Master, ссылка на профиль: https://www.kaggle.com/andrilko ; Ссылки на проекты хакатонов: -Хакатон "Tele2Hack": https://m.habr.com/post/420887/ , 1-е место, задача анализа диалогов центра поддержки абонентов - Хакатон "Цифровой завод" ПАО Сибур, команда ML_witnesses: http://ai-community.com/otchet_sibur_hackathon поиск аномалий/прогноз поломок оборудования - Хакатон в г.Иннополис, МТС, команда ML divers: https://m.vk.com/@ditmos-hakaton-v-kazani-prines-komande-dit-2-mesto прогноз ремонтов, 2-е место (секция Data science) - Хакатон "Modulbank AI Hack MSK", команда overfitting_dummies: https://vk.com/wall-117459195_602, 2-е место next best offer модель -Хакатон UrbanTechMoscow 2019 (1 место, трек "Искусственный интеллект" , поиск одежды по тексту и изображению). Реализовал модуль и чат бот по умному поиску одежды по текстовому описанию в составе команды LUC. -Призер Всероссийского конкурса по анализу открытых данных РФ 2015 г команда AsuGubkin (3е место) Проект: http://opendatacontest.ru/projects/khochupostupit_rf/ http://economy.gov.ru/minec/about/structure/dknrd/20151210 ________________ Опыт преподавания курса по machine learning (38 ак.ч. +3 kaggle inclass соревнования) в ВУЗе и образовательном центре "Сириус" в г. Сочи. (2 смены: умный город, большие данные) Статьи в области мат. оптимизации и анализа данных: - Создание NLU моделей русского языка с BERT: https://m.habr.com/ru/company/sberdevices/blog/527576/, https://youtu.be/W3ko2fWWSQI -Методы роевого интеллекта для задачи оптимального размещения скважин по кустам (NP problem solving) : https://elibrary.ru/item.asp?id=27252684 -Алгоритмы решения задачи краткосрочного прогнозирования газопотребления: https://elibrary.ru/item.asp?id=24992312 Упоминания в других статьях: -Нестационарная модель в задаче управления газотранспортной системой: https://cyberleninka.ru/article/n/nestatsionarnaya-model-v-zadache-upravleniya-gazotransportnoy-sistemoy-krupnogo-promyshlennogo-uzla ________________ Выступления: - Опыт создания SentenceBERT, лекция для DS cooбщества Sberloga+ODS: https://youtu.be/W3ko2fWWSQI - Всероссийская конференция по мат. моделированию и ИТ (РАН) http://conf.nsc.ru/ym2014/ru/participationview/244864;jsessionid=1A48962C2CEE3070479C174D3D5D48FF - Конференция молодых специалистов «Газпром информ» https://asugubkin.ru/news/300.html

Образование высшее

2016

Российский государственный университет нефти и газа (НИУ) им. И.М. Губкина, Москва

Факультет автоматики и вычислительной техники, Информатика и вычислительная техника (автоматизированные системы обработки информации и управления)

2014

Российский государственный университет (НИУ) нефти и газа им. И.М. Губкина, Москва

Автоматика и вычислительная техника, Автоматизированные системы управления

Знание языков

Русский — родной

Иностранные языки

Английский — A1 — Начальный

Дополнительная информация

Гражданство: Нет
Разрешение на работу: Нет
Время в пути до работы: Не имеет значения