ML Engineer | Data Analyst
Специализируюсь на дата анализе и машинном обучении
- 🔍 Ищу позицию Data Analyst, ML Engineer
- 🛠 Основные технологии: Python, Scikit-learn, PyTorch, Apache Spark, FastAPI, Plotly
- 🎓 Окончила ТУСУР: фундаментальные знания + строгие критерии
- 📚 Магистратура Иннополиса: глубокая теория + практические проекты
- ❤️ Принципы в работе: люблю красивый и чистый код, стремлюсь к этому
- 🌐 Активно участвую в развитии собственного портфолио
| Проект | Краткое описание | Стек технологий |
|---|---|---|
| 💳 credit_scoring | Глубокий анализ, features engineering и построение моделей кредитного скоринга для оценки вероятности дефолта заемщика. Основной упор на интерпретируемость моделей и выбор значимых признаков. | Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, Jupyter Notebook |
| 🗺️ LostFound | Инновационная платформа для поиска туристических мест, интегрирующая Google Places, Wikipedia и веб-скрапинг. Включает семантический поиск с LLM и интерактивные карты. | Python, FastAPI, Celery, React, MongoDB, Google Places API, Wikipedia API, LLM-api (Chutes)(DeepSeek R1, Llama 4 maverick instruct), RAG |
| 📉 Sales_Decline_Forecasting | Система для анализа и прогнозирования динамики продаж алкогольных напитков с использованием state-of-the-art DL моделей (TFT, LSTM). | Python, PyTorch, Tensorboard, Pandas, NumPy, Scikit-learn, Jupyter Notebook |
| 📊 ATM-locations | Комплексный анализ больших наборов данных с использованием распределенных вычислений для выявления трендов и построения прогнозов. | Python, PostgreSQL, Hive, Apache Spark (PySpark), Hadoop (HDFS), Jupyter Notebook, Pandas, Scikit-learn, SparkML |
| 🚀 RecSys-RL | Исследовательский проект по созданию адаптивной рекомендательной системы с использованием обучения с подкреплением (RL) для максимизации конверсии пользователей. | Python, PyTorch, NumPy, Pandas, RL-библиотеки (Stable Baselines3) |
| 🧠 Neural-Network-Constructor | Конструктор нейронных сетей "с нуля" на Python и PyTorch, позволяющий гибко определять архитектуру сети и глубоко понимать принципы ее обучения. | Python, PyTorch, NumPy, Matplotlib |
- Telegram: @luzinsan
- Email: luzinsan@mail.ru