Какими выполненными задачами гордишься

Разработал модель предсказания оттока клиентов для телеком-компании с точностью 92% (AUC-ROC). Реализовал автоматизированный пайплайн обработки данных и обучения модели, что сократило время прогнозирования с 3 дней до 2 часов.

Пример кода для feature engineering:

def create_features(df):
    df['avg_call_duration'] = df['total_calls'] / df['call_duration']
    df['payment_ratio'] = df['paid_amount'] / df['invoice_amount']
    return df

Также участвовал в проекте NLP для классификации обращений в поддержку (F1-score 0.87), что уменьшило время обработки запросов на 30%.