Junior Data Scientist

Екатеринбург, Россия
Стажер • Джуниор
Аналитика, Data Science, Big Data • Data scientist • Исследователь • Data Science • Machine Learning • Python • C++ • SQL • PostgreSQL
Удаленная работа • Частичная занятость • Работа в офисе
Опыт работы какой-то есть
60 000 ₽
Есть файл резюме (защищен)
О себе

На данный момент Студент.

Мои компетенции и опыт

Превращаю сырые разрозненные данные в работающие модели и сервисы: от сбора и очистки до деплоя. В проекте по рекомендательной системе постов сравнила градиентный бустинг и нейросетевой подход: нейросеть подняла hitrate нужен доступ к резюме с нужен доступ к резюме до нужен доступ к резюме Собрала данные с двух площадок и разработала алгоритм склейки дублей, который свел 2533 записи к 1611 уникальным. Сама развернула на Linux-сервере и поддерживаю сервис, который каждые 4 часа собирает, классифицирует и рассылает данные. В составе команды победила на олимпиаде ВШЭ по анализу данных. Готова к полной занятости.
Телефон: нужен доступ к резюме
Телеграм: нужен доступ к резюме
Github: нужен доступ к резюме

1. Проект Data Science Jobs Radar: телеграм-бот для поиска вакансий
Pet-проект. Python, pandas, BeautifulSoup, Telegram Bot API, APScheduler, systemd
Построила полный пайплайн обработки текстовых данных на проде: парсинг четырех job-бордов → нормализация → дедупликация похожих вакансий → классификация по ролям и сферам → персональная рассылка каждому подписчику по его настройкам. Пример недели: 324 вакансии → 319 после дедупликации → 5 попали под целевые DS-роли. Развернула и поддерживаю на VPS самостоятельно, сводка уходит каждые 4 часа.

2. Проект DocRadar: агрегатор врачей с аспектным анализом отзывов
Pet-проект в healthtech. Python, Playwright, BeautifulSoup, NLP
Собрала 2533 профиля врачей с двух агрегаторов по четырем специальностям. Профили одного человека с разных сайтов склеиваются по ФИО и образованию: 529 пар совпали автоматически, еще 393 проверила вручную — на выходе 1611 уникальных врачей. Следующий этап: аспектный анализ отзывов и ранжирование врачей под приоритеты пользователя.

3. Рекомендательная система постов для соцсети
Итоговый проект курса «Инженер машинного обучения», Karpov Courses. Python, PyTorch, CatBoost, scikit-learn
Построила модель на CatBoost (hitrate нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме ) и нейросетевую модель на PyTorch, сравнила подходы по качеству и скорости инференса. Итоговый hitrate нужен доступ к резюме = нужен доступ к резюме



Есть файл резюме (защищен)


Интересные кандидаты