Больше информации по резюме будет доступно после регистрации

Зарегистрироваться
Была на сайте меньше недели назад

Кандидат

Женщина, 42 года, родилась 4 марта 1983

Не ищет работу

Воронеж, не готова к переезду, готова к редким командировкам

Data Scientist

Специализации:
  • Аналитик
  • Дата-сайентист
  • Программист, разработчик

Занятость: полная занятость, частичная занятость

График работы: полный день, сменный график, гибкий график, удаленная работа

Опыт работы 21 год

Сентябрь 2011по настоящее время
13 лет 8 месяцев

Москва, rabota.sber.ru/

Финансовый сектор... Показать еще

Риск-менеджер (корпоративный андеррайтер)
Оценка кредитного и иных видов рисков при кредитовании корпоративных клиентов (средний/крупный бизнес): - анализ финансового состояния потенциального заемщика; - оценка PD, LGD, EAD, EL и других коэффициентов; - анализ бизнес-плана, источников погашения кредита; - подготовка заключения на кредитный комитет Банка. Достижения: ✔ Руководила проектами по запуску системы записи телефонных переговоров и системы распределения ресурсов на площадке андеррайтинга; ✔ Выполняла функции риск-координатора (контроль операционных и иных рисков в подразделении); ✔ Участвовала в проекте по переподготовке андеррайтеров по направлению Data Science, успешно прошла переподготовку, получила сертификат "Junior Data Scientist"; ✔ Заняла первое место в Digital-конкурсе ЦЧБ (решение аналитических задач на Python).
Май 2004Сентябрь 2011
7 лет 5 месяцев
Билайн, Сбербанк

Москва

Финансовый сектор... Показать еще

Главный специалист отдела мониторинга и отчетности Контактного Центра
- функциональное руководство группой прогнозирования и отчетности (разработка и контроль за формированием отчетности по работе Контактного центра, обучение и организация работы сотрудников данного направления); - мониторинг основных показателей работы КЦ, выявление причин отклонений, повышение эффективности работы; - подготовка ответов на сложные и нетиповые запросы руководства. Достижения: ✔ Руководила проектом по запуску системы автоматического планирования ресурсов КЦ (разработала план и тайминг запуска системы, согласовала принципы построения расписания сотрудников с руководством и всеми заинтересованными лицами, распределила роли, следила за ходом реализации проекта, подготовила обучающие материалы, провела обучение ключевых пользователей); ✔ Внесла изменения в схему доставки сотрудников по домам в вечернее время, что позволило сократить расходы на доставку; ✔ Предложила и реализовала изменения в системе распределения звонков на сотрудников, что позволило существенно снизить долю ручного труда в данном процессе (повысилась автоматизация); ✔ В составе рабочей группы помогала в запуске площадок единого распределенного контактного центра в других городах.

Навыки

Уровни владения навыками
Python
PyTorch
Tensorflow
Pandas
Sklearn
Matplotlib
Xgboost
Catboost
NLP
CV
PySpark
SQL
Hadoop
C++
Хорошее понимание классического машинного обучения
Математическая статистика
Теория вероятностей
Обработка цифровых сигналов
ASR
Классический ML

Обо мне

У меня два образования – математическое и экономическое. В настоящее время заканчиваю обучение в академии больших данных MADE от VK по специальности Data Scientist. Хорошо знаю математику, математическую статистику, классическое машинное обучение, deep learning, владею языками программирования Python и C++ . Знаю SQL, Hadoop, Spark. В ходе обучения в MADE прошла и на отлично сдала курсы по NLP, CV, распознаванию речевых сигналов, МО на графах и анализ соц. сетей, Big Data, интерпретируемый ИИ. Опыт в ML представлен учебными проектами и участием в соревнованиях. В настоящее время вхожу в ТОП-30 в глобальном рейтинге на платформе boosters.pro. В частности: — В соревновании от Альфа-Банка «Соревнование на данных кредитных историй» заняла 7 место (кредитный скоринг на данных кредитной истории, https://ods.ai/competitions/dl-fintech-bki/leaderboard/private). — В соревновании HeadHunter Review Competition (https://boosters.pro/championship/HeadHunter/overview) заняла 6 место. Задача была в автоматической модерации отзывов сотрудников на работодателей (NLP). Некоторые проекты можно посмотреть здесь: https://github.com/Irinas5555?tab=repositories Ранее я работала как в сфере обслуживания клиентов ( начиная от оператора контактного центра и заканчивая организацией работы направления отчетности в контактном центре), так и в сфере финансового анализа и кредитования (оценка рисков при кредитовании корпоративных клиентов). Хорошо понимаю специфику кредитования и оценки рисков корпоративных клиентов, знаю особенности и тенденции развития основных секторов экономики. Помимо выполнения основных функциональных обязанностей принимала участие в проектах по внедрению различных систем (например систем планирования трудовых ресурсов, системы записи телефонных переговоров). Руководила проектной группой, готовила план проекта, распределяла роли, следила за ходом выполнения проекта, готовила и проводила обучение ключевых пользователей. Кроме того, мной были предложены и введены ряд оптимизационных изменений в рабочие процессы, что позволило существенно сократить время данных процессов и/или получить финансовую экономию. Имею большой опыт решения сложных задач в сжатые сроки, выстраивания эффективных горизонтальных и вертикальных взаимодействий, запуска проектов с нуля.

Высшее образование

2022
Академия больших данных MADE (будет удостоверение о переподготовке)
Data Scientist, Data Scientist
2008
Воронежский Государственный Университет
экономический / финансовый менеджмент, специалист
2005
Воронежский Государственный Университет
математический / математика, магистр

Знание языков

РусскийРодной


АнглийскийB1 — Средний


Повышение квалификации, курсы

2020
МФТИ и Яндекс
https://www.coursera.org/, Специализация "Машинное обучение и анализ данных"
2020
Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова
Северный (Арктический) федеральный университет им. М.В. Ломоносова, Практические методы разработки и реализации нейронных сетей. Продвинутый уровень
2019
Учебный центр при МГТУ им. Н.Э. Баумана
https://www.specialist.ru/, Программирование на языке Python. Уровень 2. Продвинутый курс

Гражданство, время в пути до работы

Гражданство: Россия

Разрешение на работу: Россия

Желательное время в пути до работы: Не более часа