Какие функциональные обязанности выполнял?

Функциональные обязанности Data Scientist с опытом 10+ лет

В течение своей карьеры я выполнял разнообразные задачи, охватывающие весь цикл разработки ML-решений — от постановки задачи до production deployment.

Разработка и исследование моделей

Exploratory Data Analysis (EDA)

• Глубокий анализ структуры данных, пропусков и аномалий
• Статистическое исследование распределений признаков
• Выявление связей между переменными и целевой переменной
• Визуализация и документирование находок

Feature Engineering

• Создание новых признаков на основе бизнес-логики
• Трансформация и нормализация признаков
• Работа с временными рядами (lag features, rolling statistics)
• Кодирование категориальных переменных
• Отбор наиболее информативных признаков

Разработка моделей

• Экспериментирование с различными алгоритмами (линейные модели, деревья, ансамбли, нейросети)
• Гиперпараметризация и tuning моделей
• Cross-validation и оценка обобщающей способности
• A/B тестирование в production
• Работа с дисбалансированными данными

Работа с данными

Сбор и подготовка данных

• Запросы к БД (SQL, в том числе сложные join'ы и аналитика)
• Работа с различными источниками данных (API, CSV, Parquet, databases)
• ETL pipeline'ы и data validation
• Очистка и преобразование данных

Data Pipeline и автоматизация

• Разработка скриптов для автоматического сбора и обновления данных
• Построение pipeline'ов обучения и inference
• Мониторинг data quality
• Версионирование данных и артефактов

Deployment и Production

Model deployment

• Подготовка моделей для production (сохранение, сериализация)
• Интеграция моделей в backend-сервисы
• Создание API endpoints для inference
• Работа с containerization (Docker) и orchestration

Monitoring и maintenance

• Мониторинг производительности моделей в production
• Обнаружение data drift и model drift
• Переобучение и обновление моделей
• Логирование и аналитика predictions

Техническая реализация

Язык программирования

• Python — основной язык для всех ML-задач
• SQL — для работы с данными
• Иногда Java/Scala для big data проектов

Библиотеки и фреймворки

• Обработка данных: pandas, NumPy, Polars
• ML: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost
• Deep learning: PyTorch, TensorFlow/Keras
• Визуализация: Matplotlib, Seaborn, Plotly
• Экспериментирование: MLflow, Weights & Biases, Optuna

Infrastructure

• Работа с облачными платформами (AWS, GCP, Azure)
• Jupyter notebooks для экспериментов и документации
• Version control (Git)
• CI/CD pipeline'ы

Аналитика и бизнес

Анализ результатов

• Интерпретация моделей (SHAP, LIME, feature importance)
• Оценка бизнес-влияния решений
• Расчёт ROI и метрик успеха

Коммуникация и документация

• Презентация результатов stakeholder'ам
• Документирование методологии и выводов
• Обучение команды новым методам
• Участие в code review'ах

Типы проектов

• Рекомендательные системы — персонализация, ranking
• Классификация — риск, fraud detection, churn prediction
• Регрессия — прогнозирование спроса, цен, временных рядов
• Обработка текста — NLP, sentiment analysis, classification
• Computer Vision — классификация изображений, детектирование объектов
• Аномалии — обнаружение outlier'ов и необычных паттернов

Мой подход — системный: от понимания бизнес-задачи до стабильного production-решения, отдающего реальную ценность.