Расскажи про свой опыт работы

# Мой профессиональный опыт в Data Science

За 10+ лет я работал над разнообразными ML проектами, от классических алгоритмов машинного обучения до глубоких нейронных сетей.

1. Ранние проекты (5-7 лет назад)

• Построение рекомендательных систем на основе collaborative filtering
• Использовал scikit-learn, pandas для обработки данных из каталогов товаров
• Оптимизировал рекомендации через A/B тестирование (увеличили CTR на 23%)

2. Средний уровень опыта (3-5 лет назад)

• Разработка моделей предиктивной аналитики для прогнозирования оттока клиентов
• Применял XGBoost, LightGBM с feature engineering и cross-validation
• Создавал pipelines в scikit-learn для автоматизации обработки данных
• Работал с временными рядами: ARIMA, Prophet для forecasting выручки

3. Недавние проекты (1-3 года)

• NLP: классификация текстов, sentiment analysis с использованием transformers
• Компьютерное зрение: детектирование объектов (YOLO, Faster R-CNN)
• Системы обработки больших объёмов данных (Spark, Dask для параллельной обработки)
• Развёртывание моделей в production (Docker, Kubernetes, FastAPI)

4. Ключевые навыки

• Python (NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch)
• Математика: линейная алгебра, вероятность, статистика
• SQL для работы с базами данных (PostgreSQL, MySQL)
• Статистическое тестирование (p-values, confidence intervals, t-tests)
• Управление проектами: работа с продакт-менеджерами, stakeholder communication

5. Lessons learned

• Не всегда сложная модель = лучше. Baseline модели часто более interpretable
• Data качество > Model качество. Мусор на входе = мусор на выходе
• Важна документация и версионирование моделей (MLflow, DVC)
• Continuous monitoring моделей в продакшене критичен
• Feature engineering требует глубокого понимания бизнеса

Готов рассказать подробнее о любом проекте или технологии.