Data Analyst

На данный момент Data Scientist.

Мои компетенции и опыт

Аналитик данных / Data Scientist с PhD-бэкграундом в материаловедении (газовые сенсоры).

Опыт работы* - 2 года в должности инженера-исследователя.
*в научных задачах, совпадающих по стеку технологий с позициями аналитик данных / data scientist / ML engineer

Закончил МГУ (ФНМ) и Сколтех (Materials Science), специализировался на полупроводниковых газовых сенсорах: от синтеза материала - до написания софта для проведения измерений (python, PyVISA), анализа данных (pandas, numpy, scipy), написания end-to-end ETL pipeline обработки данных и визуализации (plotly, matplotlib, PIL). Также занимался оптимизацией (Optuna, MLflow), обучением и валидацией моделей машинного обучения для последовательных данных (sklearn, tensorflow), решал задачи классификации (catboost), регрессии (tensorflow: LSTM), кластеризации (pytorch: GNG) на данных, полученных с помощью газовых сенсоров. 
Основные результаты работы: добился 91% точности определения газа-загрязнителя, тщательно валидировал модель, опубликовал статью в крутом журнале D1 ( нужен доступ к резюме ). Программа на pyVISA существенно упростила и ускорила проведение измерений и обработку данных ( нужен доступ к резюме ).

Программирую на Python 4 года, владею базовым SQL (PostgreSQL: выборки, JOIN, агрегирование). Свободно общаюсь на английском (С1), отличные навыки презентаций (разработал с нуля и провёл на английском три курса по 40 часов для магистров, участник Science Slam). Есть теоретическая база по статистике: разбираюсь в A/B тестировании (uplift, A/A тесты, мощность выборки, доверительный интервал, bootstrapping, CUPED, MDE).

Активно изучаю Git, Docker, PowerBI (pet project: нужен доступ к резюме ).

TG: нужен доступ к резюме