ML Engineer

На данный момент ML Engineer.

Мои компетенции и опыт

Data Scientist (Middle) | Москва | Электронная торговая площадка

Рекомендательная система закупок (ML)

· Разработал гибридный движок рекомендательной системы (Two-Tower DSSM + ALS), формирующий top-50

релевантных закупок для поставщика; кандидаты извлекаются через ANN-поиск

по pgvector

· Offline: Hit нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме , NDCG нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме

· Impact: среднее число участников тендера увеличилось на +75%; вовлечённость поставщиков

(CTR/доля откликов) выросла

· Стек: RecBole, implicit, FAISS, Qdrant, PostgreSQL, FastAPI, Docker

Классификация тендеров и сегментация дефицита (ML)

· Разработал CatBoost-модель предсказания категорий тендеров и дефицитных сегментов; результаты используются маркетингом для таргетированного привлечения поставщиков

· Offline: Precision = нужен доступ к резюме , Recall = нужен доступ к резюме | Impact: +23% новых компаний в дефицитных сегментах

· Стек: Pandas, CatBoost, scikit-learn, FastAPI, Docker.

RAG-ассистент по закупочному законодательству (ML)

· Разработал RAG-систему «РТС-ассистент» (44-ФЗ, 223-ФЗ) с интеграцией в корпоративный портал и Telegram-бот; гибридный поиск (pgvector + фильтры); обрабатывает до 500 запросов/день; запущен в production в марте 2026

· Offline: Faithfulness = нужен доступ к резюме , Hit нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме

· Impact: время поиска сократилось с нужен доступ к резюме мин до ~30 сек; тикеты в техподдержку снизились на 35%

· Стек: LangChain, Qwen-Embedding, pgvector, Airflow, FastAPI, Docker.

NLP-обогащение тендеров и нормализация справочников (ML)

· Разработал LLM-агент (LangChain + YandexGPT), извлекающий структурированные сущности из тендерной документации и нормализующий справочники; микросервис обогащает карточки поставщиков по URL через Jina Reader

· Impact: "холостые" рекомендации сокращены на ~35%; Hit нужен доступ к резюме ранжировщика вырос с нужен доступ к резюме до нужен доступ к резюме после интеграции NLP-фичей

· Стек: LangChain, YandexGPT, Qwen-Embedding, pgvector, SpaCy, Jina Reader API, FastAPI, Pydantic, Docker