Какими выполненными задачами гордишься

Выполненные проекты, которыми я горжусь

Как Data Scientist с 10+ лет опыта, я горжусь несколькими значимыми проектами, которые демонстрируют мой профессиональный рост и вклад в бизнес.

Проект 1: Система рекомендаций для E-commerce платформы

Я разработал end-to-end систему рекомендаций товаров, которая увеличила click-through rate на 35% и выручку на 18%. Этот проект показывает мои навыки в полном цикле разработки.

Что было сделано:

• Собрал и обработал 2+ миллиона records из логов взаимодействий пользователей
• Разработал гибридную модель, комбинирующую collaborative filtering (Matrix Factorization) и content-based подход
• Использовал эмбеддинги товаров (fastText) для учёта семантики
• Развернул модель в production на Kubernetes с автоматическим переобучением (Airflow DAG)

# Пример архитектуры
class HybridRecommender:
    def __init__(self):
        self.cf_model = MatrixFactorization(rank=50)
        self.content_model = ContentBased()
        self.ensemble_weight = 0.6
    
    def recommend(self, user_id, n=10):
        cf_scores = self.cf_model.predict(user_id)
        content_scores = self.content_model.predict(user_id)
        return (
            self.ensemble_weight * cf_scores +
            (1 - self.ensemble_weight) * content_scores
        ).topk(n)

Результаты: Model improved average session time by 24 minutes, reduced churn by 12%.

Проект 2: Предсказание оттока клиентов (Churn Prediction)

Разработал ML модель для предсказания вероятности оттока абонентов телеком-компании, что позволило сэкономить миллионы рублей на сохранении клиентов.

Ключевые моменты:

• Feature engineering из 50+ переменных с анализом взаимодействия признаков
• Решал problem of class imbalance через SMOTE и weighted loss функции
• XGBoost модель с ROC-AUC 0.89 в production
• Реализовал Explainable AI (SHAP values) для интерпретации решений для бизнеса

# Feature Engineering & Modeling
from imblearn.over_sampling import SMOTE
import xgboost as xgb
from shap import TreeExplainer

# Обработка дисбаланса
smote = SMOTE(sampling_strategy=0.3)
X_train, y_train = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# Обучение с взвешиванием
model = xgb.XGBClassifier(scale_pos_weight=5, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Интерпретация
explainer = TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)

Бизнес импакт: Сохранено 15% от потенциального оттока, ROI проекта 450%.

Проект 3: Системы обнаружения аномалий в production данных

Разработал unsupervised learning систему для обнаружения аномалий в метриках production сервисов. Система предотвратила критические инциденты и сэкономила часы на отладку.

Технологический стек:

• Использовал Isolation Forest и Local Outlier Factor (LOF) для real-time обнаружения
• Интегрировал с Prometheus + Grafana для мониторинга
• Реализовал adaptive thresholds на основе historical patterns

Проект 4: NLP текстовая классификация для Customer Support

Автоматизировал маршрутизацию 10,000+ обращений в день в правильный отдел, используя трансформер-модели.

Что использовал:

• Fine-tuned BERT модель на мультиклассовую классификацию (12 классов)
• Использовал active learning для быстрого labeling новых данных
• Достигнут accuracy 92% на оценочном сете

Проект 5: Временные ряды и forecasting

Построил forecasting модель для предсказания спроса на логистику на 30 дней вперёд. Это позволило оптимизировать затраты на хранение и доставку.

Технологии:

• ARIMA, Prophet, LSTM для сравнительного анализа
• Использовал ensemble методы (Voting Regressor)
• MAPE < 8% на тестовом наборе

Что я ценю в этих проектах

Все эти проекты имели измеримый бизнес результат — не просто "интересные модели", а реальное увеличение выручки, снижение затрат или улучшение пользовательского опыта. Я горжусь тем, что мои модели работают в production и приносят деньги компаниям.