vadimv50vadimv50

vadim v

дизайн платформ машинного обучения, архитектор аналитического ПО, эконометрика · Разработка ПО · Аналитика · Ведущий (Lead)
От 300 000 ₽ · Открыт к предложениям
Возраст: 42 года
Опыт работы: 1 год и 1 месяц
Регистрация: 02.06.2015
Последний визит: сегодня
Местоположение: Россия, Москва
Войдите, чтобы посмотреть контакты пользователя

Обо мне

Фреймворки: Mxnet, PyTorch, Statsmodels, Flux, 

Языки программирования: Julia, R (фаворит), Python, F#, Stata (много моделей в продакшн)

Само собой docker, jira, confluence и прочее, всё как вы любите
---

Кандидат наук. Опыт управленческой и проектной работы более 12 лет. Опыт работы разработчиком с 1999 г.

В наличии несколько серверов машинного обучения, отдельностоящих и в кластере для работы. Если у Вас действительно большие объёмы данных и вы не хотите отправлять их в облака, я помогу, у меня есть хорошее железо.

---

Профессиональная специализация и навыки: Machine learning, Data mining для разработки приложений и исследовательской деятельности: CRM-анализ, сегментация и анализ эффективности маркетинговых кампаний, мерчандайзинг, маркетинговые и продуктовые исследования, PMQ-решения, скоринговые решения (аппликационный, поведенческий, коллекшн), психометрические исследования, эконометрика.

Информация ниже представлена для тех, кто поймёт хоть один термин из списка, т.е. для технических и аналитических профи.

----

Разработчик/аналитик на R + Shiny, Weka/Meka, Python (Pandas, Statsmodels, Scikit-learn, Keras, Theano, Tensorflow), pyspark (mllib), MS SSAS (tabular & OLAP модели, R in-database моделирование).

В статистическом обучении уверенно работаю в SPSS Modeler и SPSS Statistics (имеются профессиональные сертификаты pearson Vue по статистическому моделированию в SPSS продуктах), Stata - лучший продукт для многопоточной работы.

Также уверенно работаю в Eviews, Rapidminer, Statistica, Minitab, SAS EG, SAS JMP.

Имею опыт работы с дистрибутивами линукс: Arch (предпочитаю), Debian, Fedora, OpenSuse, могу настроить UnixODBC или поднять вычислительный кластер.

DBMS: Clickhouse, Verica, MonetDB, Postgresql, Redis, RethinkDB

----

Владею методами прогнозной аналитики и библиотеками:

MCMC (pymc3)

Pyclustering

Анализ гибридных и панельных данных (Mixed models, иерархические линейные модели), GLM + GAM, анализ временных рядов.

Многомерный анализ: факторный анализ, корреспондентский, кластерный (алгоритмы PAM, Birch-2step), факторные биплоты на категориальных переменных (полезно для сегментации).

В машинном обучении: KNN (ML-KNN и прочие модификации), RNN, Кохонен-карты (так себе), SVM (kernlab), мультиклассовые и мультилейбловые задачи.

Техники ресэмплинга, рандомизация, монте-карло симуляция и всё, что нужно для получения робастных оценок.

Большой опыт в методологии анализа CRM-данных, а также разработки коллекторского и аппликационного скоринга: технология, методология, моделирование, тестирование на всех стадиях. Много преподаю.

Профессиональные интересы: HPC - High performance computing, in-database моделирование.

----

Профессиональные цели:

Рассматриваю предложения по исследовательским проектам, консалтинг, машинное обучение, разработка алгоритмов data mining, научное руководство, организация регулярной исследовательской работы, управление проектами.

Портфолио с исследованиями высылаю по запросу. Его должно быть достаточно, чтобы не предлагать мне идиотские тестовые задания и игры в kaggle. Если Вы не считаете нужным разговаривать со мной лично и предпочитаете язык тестовых заданий, то Вы не мой работодатель. На данный момент я не вижу адекватной процедуры рекрутинга и оценки компетенции настоящих Data scientits. Тестовые задания составляют люди, которые ни ухом, ни рылом в профессии, не знают статистики, путают математические методы и анализом статистических данных, сводят профессию аналитика к обработке данных или же не имеют и 1% моего опыта. Во всех этих случаях качество рыбы оценивается по её умению карабкаться на дерево =)

Опыт работы

  • Ozоn
    Москва
    Data mining, машинное обучение, эконометрика
    Октябрь 2019 — По настоящее время (1 год и 1 месяц)

    Вся бигдата вокруг экономики и управления контрактами и aCRM. Разработка, обучение, координация, бизнес-анализ и т.д.

Дополнительное образование

  • аспирантура

    кандидат экономических наук
    Октябрь 1998 — Ноябрь 2001 (3 года и 1 месяц)