Вадим М. — Data Scientist

Проводил A/B-тестирование прогнозных стратегий — повысил точность прогноза на 12% относительно базовой модели. Настроил регулярную выгрузку данных и автоматическое обновление моделей через скрипты на Python + Cron + SQL-запросы. Разрабатывал аналитические отчёты и дашборды Power BI по метрикам продукта; автоматизация отчётности через Telegram-бота.

Проект финансового прогноза: построил модель CatBoost и XGBoost для прогнозирования цен/показателей — MAPE ~4.7%; реализовал rolling window валидацию. Разработал пайплайн feature engineering для временных рядов: лаговые признаки, скользящие средние, календарные эффекты; улучшил RMSE на 18%. Анализировал сезонность, лаги и тренды, использовал STL-декомпозицию и autocorrelation analysis для выявления паттернов.