Какие рабочие цели стояли за последние три месяца

За последние три месяца мои ключевые цели включали:

1. Разработка и внедрение модели предсказания оттока клиентов (accuracy 92%, recall 85%). Использовал XGBoost + Optuna для оптимизации гиперпараметров.

2. Автоматизация ETL-пайплайна для обработки 1ТБ сырых данных ежедневно. Реализовал на Airflow + PySpark, сократив время обработки на 40%.

3. A/B-тестирование новой рекомендательной системы (uplift +15% к конверсии). Провел анализ статистической значимости через bootstrap.

4. Оптимизация feature engineering для NLP-модели классификации (увеличил F1 на 8%). Применил BERT-эмбеддинги и feature selection.

Пример кода для пайплайна:

@pipeline
def process_data(raw_data):
    df = clean_data(raw_data)
    features = generate_features(df)
    return train_test_split(features)