Какой опыт в области machine learning

Работал с классическими алгоритмами ML (линейная/логистическая регрессия, деревья решений, SVM, кластеризация) и библиотеками scikit-learn, pandas, numpy. Имею опыт предобработки данных, feature engineering и оценки моделей (метрики accuracy, precision-recall, ROC-AUC).

Пример построения пайплайна:

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100))
])
pipeline.fit(X_train, y_train)
predictions = pipeline.predict(X_test)

Также знаком с нейросетями на базе TensorFlow/Keras для задач CV и NLP (проекты по классификации изображений и текстов). Умею работать с датасетами, размечать данные и подбирать гиперпараметры.