Илшат Х. — Data Scientist

Классический ML, геоанализ данных, стек технологий: NumPy, Pandas, Polars, Plotly, Matplotlib, Sklearn, MLFlow, CatBoost, LightGBM, XGBoost, Optuna.

- Разработка модели компьютерного зрения по автоматического определения «улыбок» на имидже плотности. Модель на основе сверточных нейронных сетей, разработка на фреймворке PyTorch. - Разработал сервис для автоматического определения литологии пласта в процессе бурения горизонтальных скважин, что позволило повысить точность и снизить время на принятие решений; - Использовал инструменты машинного обучения (CatBoost, LightGBM, XGBoost) для классификации данных каротажа, что позволило сократить время на интерпретацию геолого-технологической информации%; - Работал с большими объемами данных, применяя библиотеки Pandas, NumPy для анализа и предобработки данных; - Реализовал алгоритмы автоматической интерпретации работ на буровых установках, что в двое ускорило процесс анализа; - Провел глубокий анализ причин аварий и осложнений на буровых установках, внедрил меры по снижению рисков, что позволило сократить количество аварийных ситуаций; - Реализовал алгоритмы для выявления осложнений в процессе бурения нефтяных скважин; - Провел анализ данных работ функциональной группы, визуализировал результаты в дашборде PowerBI Стек технологий: Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn, CatBoost, LightGBM, XGBoost, PyTorch, PowerBI

- Руководил командой из 5 специалистов, внедрил новый сервис, что привело к увеличению эффективности бурения - Проанализировал работу специалистов и автоматизировал процесс обработки данных, сократив время работы на 20% - Участвовал в разработке и оптимизации программного обеспечения, совместно с командой разработчиков подготовил ТЗ для улучшения функционала ПО - Успешно провел в целевом интервале более 1000 скважин Достижения: - Развил новый сервис в компании. - Разработал курс и обучил сотрудников в рамках нового сервиса