Разработчик ML

Тел.: (495) 987–45–64

E-mail: info@profistaff.ru

Пол: Мужской

Семейное положение: не женат, дети есть

Место жительства: г. Москва

Разработчики игрового ПО г. Москва

Должность: Программист ML

Обязанности:

AdTech проект: Интеграция машинного обучения.

Разработка, настройка и внедрение моделей машинного обучения с использованием рекламных данных.

Анализ данных: Проведение углубленного анализа данных на реальных аукционных наборах данных для извлечения значимых выводов и поддержки процессов принятия решений.

Научно-исследовательская деятельность: Исследование новых областей и подходов, разработка значимых решений и их внедрение в продакшн.

Коммуникация: Извлечение требований от бизнес-стейкхолдеров, представление результатов и обсуждение дальнейших улучшений.

Анализ рекламных аукционов: Проведение анализа коэффициента побед и атрибуции для рекламных аукционов с участим других сетей, включая расчет win rate и визуализацию данных с использованием Plotly.

Анализ точности данных: Исследование точности данных, анализируя распределение некоторых значений и определял корреляцию между значением точности данных и рекламной сетью из json данных.

Интеграция с clickhouse agent: Успешная замена прямых запросов к clickhouse на использование кешируемых запросов для улучшения производительности.

Оценка стоимости показа: Разработка метода оценки стоимости показа для пользователей на основе данных о рекламной монетизации, что позволило оптимизировать ставки и повысить эффективность монетизации.

Автоматизация обработки данных: Разработка скрипта для автоматического сопоставления рекламных кампаний с кривыми расхода бюджета по таргетингу, что улучшило расходование бюджета у рекламных кампаний.

Создание автоматизированного скрипта: Разработка скрипта для автоматического построения кривых бюджета для рекламных кампаний с учетом стран и часовых поясов, что позволило лучше определять связки стран для промо кампаний и позволило повысить точность планирования бюджета.

Стек: C++, Catboost, Airflow, Clickhouse, VictoriaMetrics, Grafana, Prometheus, Numpy, Pandas, Sklearn, Scipy, PyTest, PyCov, Ansible, MLFlow

Разработчики компьютерного зрения, г. Москва

Должность: Machine Learning Engineer

Обязанности:

RecSys проект:

Внедрение разработанных решений в продакшен.

Полный цикл мониторинга и поддержки внедренных решений.

Аналитика качества рекомендаций, поиск проблемных зон, проведение А/B тестов.

Участие в разработке recsys моделей Implicit/LightFM/RecTools.

Стек: numpy, pandas, CatBoost, PyTorch, SQL, PySpark, docker, k8s, fast api, airflow, mlflow, JupyterLab

NLP проект:

Настройка  и обучение модели DistilBERT для задач intent classification, NER с использованием PyTorch  Lightning в экспериментальных целях на JupyterHub.

Достижение  точности 72% в классификации намерений и F1-оценки 78% в NER.

Настройка ETL-процессов с использованием Apache Spark на EMR и AWS Glue для обработки исторических заявок.

Управление хранилищем признаков с помощью Amazon SageMaker Feature Store.

Отслеживание экспериментов с MLflow и вел версионирование моделей с DVC.

Настройка мониторинга производительности моделей и системы с использованием Prometheus и Grafana.

Доработка автоматизированного CI/CD конвейера с GitLab CI/CD для тестирования и развертывания.