Какие задачи выполнял на последнем месте работы?

Задачи на последнем месте работы как Data Scientist

На должности Senior Data Scientist я работал над комплексными проектами, требующими глубокого понимания ML и бизнес-процессов. Расскажу о ключевых инициативах:

1. Построение системы рекомендаций (E-commerce платформа)

Задача: Реализовать персонализированную рекомендательную систему для увеличения среднего чека (AOV) на 25%.

Что я делал:

• Анализ данных: Изучил поведение 2+ млн пользователей, выявил паттерны покупок
• Feature Engineering: Создал 150+ признаков из user-item interactions, временных данных, контекста
• Гибридный подход:
  • Коллаборативная фильтрация через SVD для выявления скрытых предпочтений
  • Content-based методы для нового контента и холодного старта
  • Learning-to-rank модель (XGBoost) для переранжирования кандидатов

# Архитектура системы
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
from xgboost import XGBRanker

# Stage 1: Recall (2000 кандидатов)
cf_model = TruncatedSVD(n_components=50)
user_embeddings = cf_model.fit_transform(interaction_matrix)
recall_items = find_similar_items(user_embeddings, top_k=2000)

# Stage 2: Ranking (top 20)
ranker = XGBRanker(
    objective='rank:ndcg',
    eval_metric='ndcg'
)
ranked_items = ranker.predict(recall_items)

Результаты:

• AOV вырос на 28% за 3 месяца
• CTR на рекомендации увеличился на 42%
• Обработка латентности < 100ms для реал-тайм

2. Система прогнозирования оттока клиентов (Churn Prediction)

Задача: Выявить клиентов, склонных к уходу, и интегрировать в систему удержания.

Реализация:

• Подготовка данных: Работал с 5 лет исторических данных, 3 млн клиентов
• Feature Engineering:
  • Поведенческие: frequency, recency, monetary (RFM)
  • Временные: тренды за 30/60/90 дней
  • Контекстные: сезонность, промо-активность

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# Создание признаков
features = pd.DataFrame()
features['purchase_frequency_30d'] = df.groupby('customer_id')['transaction_date'].count()
features['days_since_last_purchase'] = (today - df.groupby('customer_id')['transaction_date'].max()).days
features['avg_purchase_value_90d'] = df[df['transaction_date'] > today - 90].groupby('customer_id')['amount'].mean()
features['churn_risk'] = calculate_churn_probability(features)

# Модель
model = GradientBoostingClassifier(
    n_estimators=500,
    max_depth=5,
    learning_rate=0.01,
    subsample=0.8
)

Результаты:

• ROC-AUC: 0.88 на тесте
• Выявили 15% высокорисковых клиентов
• Удержание увеличилось на 18% после целевых акций

3. Оптимизация маркетинговых кампаний (A/B тестирование)

Задача: Разработать систему для оптимального распределения бюджета между каналами маркетинга.

Что реализовал:

• Экспериментальный дизайн: Проводил 50+ одновременных A/B тестов
• Анализ результатов: Использовал Bayesian методы для раннего остановления экспериментов
• Multi-armed Bandit алгоритмы:

import numpy as np
from scipy.stats import beta

class BayesianBandit:
    def __init__(self, n_arms):
        self.alpha = np.ones(n_arms)  # успехи
        self.beta_param = np.ones(n_arms)  # неудачи
    
    def select_arm(self):
        """Thompson Sampling"""
        samples = [np.random.beta(self.alpha[i], self.beta_param[i]) 
                   for i in range(len(self.alpha))]
        return np.argmax(samples)
    
    def update(self, arm, reward):
        if reward == 1:
            self.alpha[arm] += 1
        else:
            self.beta_param[arm] += 1

# Распределение 10M бюджета между каналами
bandit = BayesianBandit(n_arms=5)  # Email, SMS, Push, Display, Video
for _ in range(1000):
    channel = bandit.select_arm()
    revenue = run_campaign(channel)
    bandit.update(channel, revenue > threshold)

Результаты:

• ROAS вырос с 4.2 до 5.8
• Снизили CAC на 20%
• Ускорили выводы экспериментов в 3x раз

4. Система детекции аномалий (Fraud Detection)

Задача: Выявлять мошеннические транзакции в реал-тайм.

Подход:

• Несбалансированные данные: Использовал SMOTE для oversampling мошенничеств
• Ensemble методы: Комбинировал Isolation Forest + Gradient Boosting
• Deployment: REST API с latency < 50ms

from sklearn.ensemble import IsolationForest
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Pipeline для production
pipeline = Pipeline([
    ('feature_scaling', StandardScaler()),
    ('smote', SMOTE(random_state=42)),
    ('isolation_forest', IsolationForest(contamination=0.01)),
])

# Сохранение для inference
import pickle
with open('fraud_model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(pipeline, f)

Результаты:

• Precision: 0.92, Recall: 0.85
• Предотвращены убытки на сумму $5.2M в год
• False positive rate: 0.3% (акцептабельна для бизнеса)

5. NLP для анализа отзывов клиентов

Задача: Автоматически классифицировать отзывы и выявлять ключевые жалобы.

Реализация:

• Предобработка: Очистка текстов, токенизация, лемматизация
• Эмбеддинги: FastText для работы с редкими словами
• Классификация: BERT-based модель для sentiment и topic extraction

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch

# Использование pre-trained BERT модели
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-multilingual-uncased")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    "bert-base-multilingual-uncased",
    num_labels=5  # Neutral, Positive, Negative, Complaint, Suggestion
)

def analyze_review(text):
    inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
    outputs = model(**inputs)
    predictions = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
    return predictions

Результаты:

• Accuracy: 0.89 на валидационном наборе
• Обработали 2M+ отзывов в месяц
• Улучшили response time на 40%

6. MLOps и инженерия

Что делал:

• Pipeline автоматизация: Airflow DAGs для ежедневного переобучения моделей
• Мониторинг: Prometheus + Grafana для отслеживания метрик моделей
• A/B тестирование: Реализовал систему для безопасного деплоя новых версий
• Документация: Вел ML runbooks для воспроизводимости

# Airflow DAG пример
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import timedelta

default_args = {
    'owner': 'ml_team',
    'start_date': '2023-01-01',
    'retries': 2,
    'retry_delay': timedelta(hours=1),
}

dag = DAG('churn_model_pipeline', default_args=default_args, schedule_interval='@daily')

task_prepare = PythonOperator(task_id='prepare_data', python_callable=prepare_data)
task_train = PythonOperator(task_id='train_model', python_callable=train_model)
task_validate = PythonOperator(task_id='validate_model', python_callable=validate_model)
task_deploy = PythonOperator(task_id='deploy_model', python_callable=deploy_model)

task_prepare >> task_train >> task_validate >> task_deploy

Инструментарий и технологии

• Языки: Python (основной), SQL для запросов
• ML фреймворки: scikit-learn, XGBoost, LightGBM, TensorFlow, PyTorch
• Data Processing: Pandas, Polars, PySpark
• Инструменты: Jupyter, Git, Docker, Kubernetes
• Базы данных: PostgreSQL, MongoDB, Redis
• Analytics: Tableau, Power BI
• Orchestration: Airflow, Prefect

Ключевые компетенции, которые развивал

1. Балансирование бизнеса и технологии — понимание как технические решения влияют на метрики
2. Communication — объяснение ML результатов не-техническим stakeholders
3. Масштабируемость — работа с миллионами данных и реал-тайм системами
4. Экспериментирование — систематический подход к поиску улучшений
5. Производственность кода — написание production-grade ML кода с тестами