Больше информации по резюме будет доступно после регистрации
ЗарегистрироватьсяБыл на сайте более двух недель назад
Кандидат
Мужчина, 33 года, родился 23 апреля 1991
Не ищет работу
Железногорск (Красноярский край), готов к переезду (Екатеринбург, Казань, Красноярск, Москва, Новосибирск, Омск, Санкт-Петербург, Томск, Тюмень), готов к командировкам
Указан примерный район поиска работы
Data Scientist
Специализации:
- Аналитик
- Дата-сайентист
- Другое
- Оператор ПК, оператор базы данных
- Программист, разработчик
Занятость: полная занятость, частичная занятость, проектная работа, стажировка
График работы: полный день, гибкий график, удаленная работа
Опыт работы 9 лет 3 месяца
Февраль 2016 — по настоящее время
9 лет 3 месяца
АО "Информационные спутниковые системы" имени академика М.Ф. Решетнёва (АО "ИСС")
Железногорск (Красноярский край), iss-reshetnev.ru
Электроника, приборостроение, бытовая техника, компьютеры и оргтехника... Показать еще
Инженер-аналитик
АО "ИСС" - компания по производству космических аппаратов (численность сотрудников 8000 человек)
Стек - MS Office, Python
Обязанности:
- анализ и визуализация данных, составление моделей прогноза, проведение расчётов (Excel, Python)
За время работы внедрённые методы ведения статистики работы оборудования позволяли сократить время расчётов и обработки с 12 до 4 часов, при этом увеличить точность прогноза на 15% по RMSE;
- внедрение и согласование технической документации с 20+ сторонами
- взаимодействие с заказчиками и партнерами (переписка, постановка задач / приемка результата).
Январь 2022 — Сентябрь 2022
9 месяцев
Яндекс.Практикум
Data Scientist (учебный опыт)
Стек: Colab, Python, Pandas, Sklearn, Catboost, PostgreSQL
Ссылка на GitHub - портфолио:
https://github.com/Pashu24/pkriuchkov_portfolio
Имею опыт:
- проведение EDA на Python, предобработка данных (Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib);
- настройка моделей ML Sklearn, Catboost для задач классификации, регрессии;
- составление запросов SQL.
Один из учебных проектов:
Стек - sklearn, Catboost, LightGBM, Pandas
Цель - предсказать цену автомобиля на основе данных сайта объявлений. Выявить лучшую модель.
Результат - После подготовки данных и сравнения моделей RandomForest, LightGBM и Catboost на кросс-валидации достигнута метрика RMSE = 1551 (Catboost), что лучше безлайна (среднее по датасету) на 64%.
Навыки
Уровни владения навыками
Обо мне
Telegram @pkriuchkov
E-mail: p.kriuchkov@gmail.com
Перехожу в Data Science, потому что все чаще прибегаю к решениям в IT сфере (автоматизация построения графиков, сбор данных, применение моделей ML).
Больше интересна разработка, чем запуск в прод. Вижу себя в команде по разработке моделей.
Soft skills:
- умею концентрироваться за сложной задаче.
- умею работать с людьми;
Слежу за ODS.ai, очень нравится это комьюнити.
Люблю активный отдых, пикники с друзьями.
Высшее образование
2014
Энергетический институт, Электропривод и системы управления электроприводами
Знание языков
Повышение квалификации, курсы
2022
Яндекс.Практикум
Яндекс, Специалист по Data Science
2022
Kaggle
Kaggle , Machine learning
Гражданство, время в пути до работы
Гражданство: Россия
Разрешение на работу: Россия
Желательное время в пути до работы: Не имеет значения