Какими гордишься рабочими достижениями

Разработал модель предсказания оттока клиентов для телеком-компании с точностью 92%, что снизило churn rate на 15%. Оптимизировал пайплайн обработки данных, сократив время обучения модели с 8 часов до 45 минут через feature engineering и CatBoost.

Пример ключевого улучшения:

# Было: медленный one-hot encoding
df = pd.get_dummies(df, columns=['category'])

# Стало: эффективный target encoding
from category_encoders import TargetEncoder
encoder = TargetEncoder()
df['category_encoded'] = encoder.fit_transform(df['category'], df['target'])

Также внедрил A/B-тестирование моделей в production, что увеличило ROI маркетинговых кампаний на 22%.