Расскажи о задачах, которые выполнял

Разрабатывал ML-модели для предсказания оттока клиентов (AUC 0.92), автоматизации обработки текстовых обращений (NLP, BERT) и рекомендательных систем (collaborative filtering).

Пример предобработки данных:

def preprocess(df):
    df = df.drop_duplicates()
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    df = df.fillna(df.median())
    return df

Оптимизировал пайплайны: сократил время обучения на 40% через feature selection и GPU-ускорение. Визуализировал метрики в Tableau/Plotly для бизнес-отчетов.

Работал с: Python (sklearn, PyTorch), SQL, Spark, Airflow. Участвовал в A/B-тестах и декомпозиции метрик.