Александр Дунаевский
Software Engineer • Ученый по данным • Аналитик по данным • Средний (Middle)
Не ищу работу
Контакты
Возраст: 27 лет
Опыт работы: 2 года и 9 месяцев
Регистрация: 27.11.2021
Последний визит: 3 месяца назад
Гражданство:
Местоположение: Россия, Новосибирск
Дополнительно: готов к переезду и к удаленной работе
Знание языков:
Обо мне
Мои проекты:
open.ravengo.ru – Справочник студентов
Каждый год в ВУЗы России поступают тысячи абитуриентов со всей страны. Каждый год появляются тысячи приказов о зачислении. Мною была представлена задача найти, обработать и использовать эти ценные данные.
Сайт: https://open.ravengo.ru
Робот-манипулятор – Отбивает шарик
Роботизированная платформа подбрасывает и отбивает шарик. Для его отслеживания используются две камеры.
Исходный код: https://github.com/GlidingRaven/Juggler
Код включает в себя симуляцию среды, подготовку данных и моделей, отладочные инструменты.
Видео: https://youtube.com/watch?v=3PgyW0j1t2M
Используется классический ML и CV.
Основные инструменты:
Python, Pandas, Django, Scikit–learn, OpenCV, NumPy, Linux.
Имею опыт с C++, PyQt, TensorFlow.
Иной опыт:
- Асинхронное программирование. Скраппер на Node.js
- Участвовал в программе международного обмена студентов.
Навыки
Python
Linux
Django
Git
PostgreSQL
Asyncio
Docker
C++
Pandas
SQL
Участие в профсообществах
Опыт работы
- Ученый по данным (Средний) • Data ScientistМай 2024 — По настоящее время (7 месяцев)
Построение скоринговых моделей, как общих, так и индивидуальных (модели PD, дохода, интереса, социальных графов, collection, approval, bankruptcy, recovery и пр.); Разработка новых переменных и правил;
Проверка различных гипотез, связанных с будущими переменными и моделями; Внедрение моделей и мониторинг эффективности их работы;
Проведение ретро-тестов по новым моделям и анализ результатов;
Проверка целесообразности использования новых (внешних) источников данных в целях повышения качества моделей.
- Создаём актуальные финтех-решения для миллионов клиентовНовосибирск • От 1000 до 5000 сотрудниковУченый по данным (Средний) • Data ScientistДекабрь 2022 — Май 2024 (1 год и 6 месяцев)
Работа над проектами кредитного скоринга, поиска аномального и фродерского поведения, идентификации пользователей и др.
Задачи: Генерация гипотез; построение пайплайна расчета признаков; обучение моделей; оборачивание модели кодом; валидация работы моделей; общение с бизнес-заказчиком; проведение анализа экономического эффекта изменений логики принятия решений.
- Ученый по данным • Data ScientistЯнварь 2022 — Сентябрь 2022 (9 месяцев)
Разработка и валидация моделей машинного обучения (кредитный скоринг), доработка внутреннего портала (Django), анализ данных по требованию (Ad hoc), формирование выгрузок (Spark, Hadoop).
Высшее образование
СибГУТИ
Сибирский государственный университет телекоммуникаций и информатикиНовосибирск • 1272 выпускникаИнформатики и вычислительной техники (ИВТ)Сентябрь 2016 — Апрель 2024 (7 лет и 7 месяцев)