Кирилл Гусев

Закончил курс Яндекс.Практикума по специальности "Специалист по Data Science". В рамках обучения освоил Python и его библиотеки, а также SQL, выполнил порядка 15 учебных проектов. В данный момент занимаюсь пет-проектом. Также есть небольшой опыт с нейросетями BERT и ResNet.

Стек:
– Python, Catboost, LightGBM, Pandas, Numpy, Keras, Sklearn, SciPy, Matplotlib, Seaborn;
– PostgreSQL, агрегирующие функции, подзапросы и временные таблицы, объединения таблиц, оконные функции.

Некоторые выполненные учебные проекты:

1. Исследование технологического процесса очистки золота
Стек проекта: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Scikit-learn, Catboost, LightGBM, кросс-валидация, пайплайны, кастомная метрика.
Описание: чтобы не запускать убыточное производство, построены и обучены регрессионные модели, которые предсказывают коэффициент восстановления золота на основе данных добычи и очистки руды.
Ссылка:https://github.com/Muirehen/learning_projects/tree/master/gold_prediction

2. Обучение модели классификации комментариев
Стек проекта: Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, LightGBM, NLTK, spaCy, re, кросс-валидация, пайплайны.
Описание: для определения токсичности комментариев в сообществах обучена классификационная модель, которая предсказывает класс комментария с высокой метрикой качества.
Ссылка:https://github.com/Muirehen/learning_projects/tree/master/comments_toxicity

3. Построение модели определения стоимости автомобиля
Стек проекта: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Numpy, Scikit-learn, Catboost, LightGBM, кросс-валидация, пайплайны, кодирование признаков.
Описание: для сервиса продажи автомобилей с пробегом разработана регрессионная модель, определяющая стоимость автомобиля с высокой метрикой качества.
Ссылка:https://github.com/Muirehen/learning_projects/tree/master/price_prediction

Прогресстех – российская компания по предоставлению интеллектуальных услуг в авиакосмической и авиатранспортной областях. На данный момент моя роль – технический руководитель проекта / опытный исполнитель.

Задачи:
– участвовал в создании конечно-элементных моделей самолетных узлов Boeing 787/737;
– разработал и впоследствии преподавал курс по самолетным интерьерам;
– внедрил макросы на базе VBA для автоматизации рабочих процессов;
– ставил задачи и координировал команду.

Достижения:
– неоднократное присуждение сотрудника месяца;
– высокая оценка результатов проекта заказчиком;
– будучи техническим лидом проекта, расширил команду и вывел проект на новый уровень.

АэроКомпозит – российская компания, которая занимается разработкой, испытанием, производством и реализацией деталей, агрегатов и компонентов авиационной техники гражданского назначения из полимерных и композиционных материалов (ПКМ).

Функции:
– разработал конечно-элементные модели узлов крыла самолета МС-21 (предкрылок, каретка носовой части);
– выполнил анализ данных, полученных в результате испытаний CFRP образцов;
– разработал макросы на базе VBA, позволяющие комфортно работать с большими объемами информации;
– собрал статистику по испытаниям.

Достижения:
– благодарность за добросовестную работу с занесением в трудовую книжку.

Функции:
– разрабатывал и корректировал конструкторскую документацию;
– выполнял прочностные расчеты элементов ракет.