Харун Белгаит
Data Scientist • Ученый по данным • ML разработчик • Старший (Senior)
Ищу работу
Контакты
Контакты скрыты настройками приватностиВозраст: 31 год
Опыт работы: 3 года
Регистрация: 09.09.2021
Последний визит: сегодня
Гражданство:
Местоположение: Россия, Екатеринбург
Дополнительно: готов к удаленной работе
Знание языков: Английский С2 • Французский С2 • Русский С2
Обо мне
Мой путь в Data Science начался в 2019 году, как аспирант, мои исследования были посвящены применению Data Science для повышения эффективности банков.
В 2021 году я начал свою карьеру в качестве data scientist в Убрире, не забывая о своей страсти к этой области, я постоянно совершенствовал свои навыки, выбирая сложные задачи на работе и проходя новые курсы по различным направлениям data science (Computer vision, NLP, Deep Learning).
Я самомотивирован и стремлюсь учиться у своих коллег и тех, кто имеет больший опыт, чем я.
Я стремлюсь к совершенствованию как "Hard", так и "Soft" skills, помимо технических навыков, я свободно владею 4 языками (русским, французским, английским и арабским)
Навыки
Python
Deep Learning
Нейронные сети
Машинное обучение
SQL
Linux
Обработка естественного языка
Компьютерное зрение
Docker
Apache Airflow
Опыт работы
- Ученый по данным (Старший) • Главный аналитик данных (Data Scientist)Октябрь 2023 — Сентябрь 2024 (1 год)
- Разработка моделей прогноза цен на удобрения (классический ML, Time Series)
- Разработка CV модели для оценки содержания минерала на конвейерной ленте
Python • Linux • PyTorch • Машинное обучение • Нейронные сети • Компьютерное зрение • Deep Learning • Docker • SQL • Git - Ученый по данным (Средний) • Ведущий аналитик данных (Data Scientist)Февраль 2022 — Февраль 2024 (2 года и 1 месяц)
- Применение NLP на данных коммуникаций банка с клиентами что способствовало улучшению качества моделей.
- Fine tunning больших языковых моделей BERT для обработки текстовых данных.
- Полный цикл разработки моделей (от построения до внедрения) розничного бизнеса (классическое ML: CatBoost, Logistic Regression, LightGBM, XGBoost)
- Мониторинг внедренных моделей (Streamlit).
- Построение рекуррентных нейронных сетей (RNN, LSTM, GRU) как новый подход разработки моделей классического ML
- Эффективная обработка больших объемов данных (~ 100 млн наблюдений)
- Ученый по данным (Младший) • Ведущий эксперт по математическому моделированиюОктябрь 2021 — Февраль 2022 (5 месяцев)
- Полный цикл разработки скоринговых карт (классическое ML: Logistic Regression)
- Поддержка и мониторинг модели распознавания документов (computer vision)
- Мониторинг внедренных моделей.
- Оптимизация пайплайнов сбора и обработки больших данных
SQL • Git • Python • Математическое моделирование • Машинное обучение • Docker • Linux • SAS • Анализ данных • Apache Airflow - Полный цикл разработки скоринговых карт (классическое ML: Logistic Regression)
Высшее образование
УрФУ им. Б.Н. Ельцина
Уральский Федеральный Университет имени первого президента России Б.Н. ЕльцинаЕкатеринбург • 4604 выпускникаВысшая школа экономики и менеджментаСентябрь 2019 — По настоящее время (5 лет и 2 месяца)Аспирант (финансы, кредит и денежное обращение)
Уральский энергетический институтСентябрь 2017 — Июль 2019 (1 год и 10 месяцев)Прикладная математика (магистр математики)
Дополнительное образование
- Machine Learning Engineering for Production (MLOps) SpecializationЯнварь 2023 — Май 2023 (4 месяца)Deep Learning specializationМай 2020 — Октябрь 2020 (5 месяцев)
Серия из 5 курсов:
- Neural Networks and DeepLearning
- Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
- Structuring Machine Learning Projects
- Convolutional Neural Networks
- Sequence Models
Stanford open courses (online)
Stanford CS224N: NLP with Deep LearningИюль 2022 — Сентябрь 2022 (2 месяца)CS229 Machine LearningЯнварь 2022 — Май 2022 (4 месяца)University of Oran
Bachelor degree in Computer Science & mathematicsСентябрь 2012 — Июнь 2016 (3 года и 9 месяцев)