Data Scientist / ML Engineer

Факультет математики и компьютерных наук Преподавание курса "Машинное обучение, часть 2"

Консультирую по вопросам, в которых считаю себя компетентным.

Компания Segmento обладает собственной крупной рекламной платформой в интернете. Моя основная задача заключалась в улучшении стратегии участия в рекламном аукционе для увеличения прибыли компании. Team Lead 1. Декомпозиция бизнес-задач на отдельные технические или Data Science/Machine Learning-задачи 2. Руководство командой, распределение задач между членами команды, найм и увольнение, мотивация членов команды 3. Организация и улучшение процесса планирования/демонстрации результатов заказчикам Data Scientist 1. Проверка гипотез по разработке и улучшению моделей машинного обучения 2. Планирование и проведение AB тестов 3. Мониторинг и аналитика production-системы ML Engineer 1. Разработка и обеспечение работы production ML-пайплайнов 2. Разработка и поддержка инфраструктуры выгрузки данных и инструмента проведения экспериментов Достижения 1. Закупочная стоимость клика в результате улучшения стратегии выкупа уменьшилась на 25% 2. Объем аудитории доступный для таргетинга увеличился на 50%. 3. Организована с нуля командная работа: появились двухнедельные спринты, налажен процесс краткосрочного и долгосрочного планирования (issue tracker), повышена предсказуемость работы команды 4. Налажена коммуникация внутри команды и между командами: стендапы внутри команды, ретроспективы, документирование результатов проверки гипотез, переход команды со Skype на Slack 5. Внедрен инженерный подход к экспериментированию: эксперименты хранятся в version control, все изменения проходят code review, осуществляется непрерывная интеграция кода Технологии: Python, numpy, pandas, scikit-learn, Scala, Spark

ML Infrastructure Developer Разработка внутреннего инструмента для описания и запуска оффлайн-экспериментов. Достижения 1. Выработка концепции и архитектуры решения на основании требований общего характера (удобное описание, воспроизводимость и компактность) 2. Разработка инструмента 3. Внедрение его в рамках команды. Сейчас на этом инструменте описано несколько десятков экспериментов. 4. Выступление с рассказом об инструменте на Data Fest (https://www.youtube.com/watch?v=jsiHaJwi40s&t=462m0s) Технологии: Python

Стартап Alter помогает клиентам и психологам найти друг друга. Разработчик 1. Архитектура решения 2. Разработка решения (frontend, backend, база данных) 3. UI дизайн 4. Конфигурирование сервера и deployment 5. Настройка аналитики. Достижения Мною была разработана первая версия подраздела подбора психологов на основании заполненной пользователем анкеты. Технологии: React (Mobx, Jest + Enzyme), Python/Django, MySQL Данный проект изначально планировался как проектный.

Veil на тот момент был стартапом, а моей основной задачей была разработка системы модуля распознавания интересов пользователя по данным из социальной сессии. Я в составе команды из трех разработчиков разработал новую версию модуля, принял основную часть технических решений, внедрил использование ML, разработал алгоритм, позволяющий масштабировать распознавание интересов с одной категории до двадцати. Мы получили точность распознавания интересов в 60% для пяти категорий. Данная задача была первой задачей с Machine Learning, и вместе с пройденным курсом Machine Learning от Andrew Ng на Coursera позволила мне на верхнем уровне познакомиться на практике с этой областью. В проекте мне удалось внедрить предварительное техническое планирование, стендапы, парное программирование, оценку задач с помощью Planning Poker, Dependency Injection, более широкое использование Unit-тестирования с элементами TDD.

Разработка платформы для продуктового интернет- и мобильного банка и внедрение его в одном из банке Казахстана. Team Lead 1. Декомпозиция крупных задач и их распределение по разработчикам 2. Процесс планирования и оценки задач, архитектурное развитие решения 3. Руководство командой, найм, мотивация 4. Участие в качестве технического эксперта в presale- и консультациях для других клиентов Full Stack Developer 1. Сбор и уточнение требований, принятие архитектурных решений 2. Написание кода, unit и интеграционных тестов 4. Подготовка поставок в банк, консультации, поддержка. Достижения 1. Нашей командой была создана базовая функциональность интернет- и мобильного банка и начата работа над уникальной функциональностью 2. Вывод интернет- и мобильный банка в промышленную эксплуатацию, а также его поддержка. Банк набрал общую клиентскую базу в 50000 человек. 3. Решение о постепенном переходе frontend на React, что существенно улучшило архитектуру клиентской части. На момент моего ухода React использовался для создания пятнадцати новых страниц приложения и десятков переиспользуемых компонентов. Технологии Frontend (HTML, CSS/LESS, Javascript (ES5/ES6), React/Redux/Webpack), Backend (Java 8, Play! Framework, Hibernate, Google Guice, MySQL) Integration (HTTP/REST- и XML-протоколы) Mobile (Apache Cordova, iOS/Android) В начале 2017 я участвовал в выработке технической и организационной стратегии развития всей группы продуктов (команда 30+ человек, 15+ клиентов). Я выдвинул несколько предложений и руководил разработкой нескольких прототипов и проектов с новыми подходами. Стратегия постепенно воплощается в жизнь. В общей сложности я проработал в Openway 12 с небольшим лет

Разработка продуктового интернет-банка. К началу работы над проектом продукт представлял из себя legacy-приложение на самописных и неэффективных технологиях c 10+ внедрений на разных версиях. Работа заключалась в длительной и последовательной эволюции решения и всех его аспектов. Я занимался разработкой backend- системы и интеграциями с другими системами компании. К концу моего участия в этом проекте приложение практически полностью перешло на современные технологии, при этом была обеспечена возможность миграции на него со старых версий. Также я много занимался поддержкой внедрения и его команд (документация, скрипты миграции, интеграционные тесты, управление окружениями, итп), взаимодействием с backend-системами, выработкой новых подходов к управлению конфигурации приложений (DSL). Первые годы в Openway я занимался разработкой различных компонентов процессинговой системы и приложений вокруг нее. Технологии: Java, Spring MVC, JSP, XML/XSLT, JDBC, Maven, Mercurial.

Я в течение двух семестров преподавал Software Design в Академическом университет на специальности Computer Science и Software Engineering. Это оказалось непростым, но определенно полезным опытом. Эта деятельность велась мною параллельно с работой в Openway.

Разработка разных компонентов Web-приложения Технологии: Java, EJB, JSP, XML