Чем занимался в последнее время

Разрабатывал модель для предсказания оттока клиентов в банковском секторе. Использовал CatBoost для работы с категориальными фичами, подбирал гиперпараметры через Optuna. Добился precision@90% = 0.85 на тестовой выборке.

Также оптимизировал пайплайн feature engineering:

def add_features(df):
    df['activity_ratio'] = df['transactions'] / df['sessions']
    df['value_per_transaction'] = df['total_spent'] / df['transactions']
    return df

Параллельно участвовал в соревновании на Kaggle (TOP 15%), где решал задачу сегментации клиентов по транзакциям.