Kirill Volkov
Обо мне
Мой опыт в финансовой сфере тесно связан с большими объемами данных, их анализом и визуализацией в понятном виде. Область DS сильно заинтересовала - для того, чтобы в нее углубиться и освоить основные инструменты и технологии, прошел годичное обучение по этому направлению.
Дальнейшее развитие вижу именно в Data Science, в перспективе особенно интересна область Computer Vision.
Хобби: Шахматы, лыжи, теннис, гольф, легкая атлетика,
путешествия, картинг, фотография.
Опыт работы
- Data Scientist (обучение)Май 2019 — По настоящее время (1 год и 9 месяцев)
Изучил углубленный курс математики, основные алгоритмы и инструменты Data Mining, Data Science, а также инструменты глубокого обучения пакета keras/tensorflow.
Реализовал следующие проекты:
- Анализ данных по использованию сервиса по аренде велосипедов в New Jersey для Habidatum.
Используемый технологический стек: geopy, geopandas, pandas, numpy, matplotlib, seaborn
https://is.gd/UAymj3
- Скоринговая рекомендательная система для выдачи кредитов.
Используемый технологический стек: sklearn (в т.ч. RandomForestClassifier, xgboost, GridSearchCV), pandas, numpy, matplotlib, seaborn. В качестве метрики качества использовали f1 score = 0.53.
https://is.gd/w1ENUc
- Рекомендательная система по выбору репетитора на основе имеющихся в системе данных о преподавателе.
Используемый технологический стек: sklearn (в т.ч. DecisionTreeRegressor), pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
https://is.gd/VNZkKm
- Оценка стоимости объектов недвижимости в Москве на основе ряда критериев.
Используемый технологический стек: sklearn (в т.ч. GradientBoostingRegressor, GridSearchCV), pandas, numpy, matplotlib, seaborn.
https://is.gd/KaVMiJ- Предсказание курса акции на бирже.
Используемый технологический стек: Tensorflow, sklearn, pandas, numpy, matplotlib
https://is.gd/4aqahk
- Создание базы для интернет магазина (SQL). Как пример взяли модель магазина OZON.
Используемый технологический стек: SQL на уроне запросов средней сложности (сортировка, фильтрация, JOINы).
https://is.gd/wHGGIYМашинное обучение · Нейронные сети · Python · SQL · Linux · Git · MongoDB - Аналитик бизнес-процессовСентябрь 2017 — Февраль 2019 (1 год и 6 месяцев)
Проанализировал основные процессы в работе направления малого и среднего бизнеса.
Выявил узкие места, оптимизировал процессы и наладил коммуникацию с другими отделами. В результате отдел вышел на выполнение месячных KPI. - Проектирование и монтаж инженерных систем и систем физической безопасности, консалтинг, внедрение бизнес-приложенийМосква · От 100 до 1000 сотрудниковФинансовый аналитикАпрель 2015 — Июль 2017 (2 года и 4 месяца)
Работа с управленческой отчетностью:
- анализ и выделение ключевых показателей по проектам и по компании в целом в Excel.
- визуализация данных и презентация их руководству компании.
Также выполнял роль финансового контролера на проекте строительства ВТБ Арены. Особенностью проекта были высокие суммы штрафов за срывы дедлайнов, поэтому дополнительно было важно контролировать ситуацию с подрядчиками.
Результат: уменьшение перерасхода по сравнению с предыдущим отчетным периодом на 7%, дополнительно прокачал навыки общения и тайм-менеджмента. - Лидер по оказанию аудиторских, налоговых, консультационных и юридических услуг.Москва · Более 5000 сотрудниковАудиторАвгуст 2012 — Март 2015 (2 года и 8 месяцев)
- Анализ бизнес-процессов, связанных с финансово-хозяйственной деятельностью компаний;
- Оценка и тестирование эффективности систем внутреннего контроля;
- Аудит финансовой отчетности в MS Excel (работа со сложными формулами и большими объемами данных);
- Анализ и разъяснение причин отклонений финансовых результатов в сравнении с предыдущими периодами;
- Проверка правильности финансовой и налоговой отчетности компаний в соответствии с РСБУ и МСФО.
Высшее образование
МАДИ
Московский автомобильно-дорожный государственный технический университетМосква · 275 выпускниковАвтомобильного транспортаСентябрь 2008 — Июль 2014 (5 лет и 10 месяцев)Экономика и управление на предприятии на транспорте, специалист
Дополнительное образование
GeekBrains
Образовательный IT-портал, который помогает стать программистом с нуля и начать карьеру по специальностиМосква · 941 выпускникArtificial IntellegenceИюнь 2019 — По настоящее время (1 год и 7 месяцев)Python · Git · SQL · MongoDB · Linux · Алгоритмы и структуры данных · Математика · Машинное обучение · Numpy · Моделирование