ML Engineer с практическим опытом разработки моделей машинного обучения и подготовки ML-пайплайнов на Python. Разрабатываю решения полного цикла: от исследовательского анализа данных и подготовки признаков до обучения, оценки качества и структурирования кода проекта.

Интерес к машинному обучению появился во время изучения анализа данных в университете, где я познакомился с SQL, BI-инструментами и основами машинного обучения. Сочетание программирования и математических методов определило выбор дальнейшего вектора профессионального развития. После этого начал самостоятельно развиваться в области ML, создавая собственные проекты, участвуя в соревнованиях Kaggle и изучая современные подходы к разработке ML-систем.

Разрабатывал решения для задач классификации и прогнозирования с использованием Python, pandas, NumPy и scikit-learn. Реализовал проект прогнозирования оттока клиентов телеком-оператора: выполнил анализ данных, feature engineering, построение pipeline, обучение и сравнение моделей машинного обучения.

Обладаю инженерным подходом к решению задач: быстро изучаю новые инструменты, умею работать с технической документацией и самостоятельно довожу задачи до результата. Продолжаю развиваться в направлении ML Engineering, уделяя особое внимание инженерным практикам разработки, качеству кода и созданию решений для прикладных бизнес-задач.