Data Scientist & AI Engineer | Machine Learning, LLM, SQL, Power BI и .NET

Большинство проектов, связанных с данными, терпят неудачу не из-за плохих алгоритмов. Проблема часто в том, что специалист не до конца понимает, откуда появились данные, как устроен бизнес-процесс и каким образом итоговый результат будет использоваться на практике.

Моё преимущество — опыт в промышленной разработке программного обеспечения.

До перехода в Data Science и AI я более 3 лет занимался разработкой и улучшением реальных бизнес-систем с использованием C#, ASP.NET Core, SQL Server, REST API, ERP-интеграций, складских процессов, автоматизации и внутренних корпоративных приложений.

Я работал с системами, которые генерируют операционные данные: производственные, складские, сервисные, клиентские и ERP-данные. Сегодня я использую этот опыт для создания практических решений в области аналитики, машинного обучения и искусственного интеллекта.

При работе над проектом я думаю не только о точности модели. Для меня также важно:

— Откуда поступают данные
— Насколько надёжна структура базы данных
— Какие признаки действительно имеют бизнес-смысл
— Как правильно проверить качество модели
— Как встроить результат в реальный процесс, дашборд, API или внутреннее приложение

--Чем я могу помочь:

DATA SCIENCE И MACHINE LEARNING
— Прогнозирование оттока клиентов
— Сегментация клиентов с помощью RFM и K-Means
— CLTV и анализ ценности клиентов
— Классификация, регрессия и кластеризация
— Анализ временных рядов и трендов
— EDA и feature engineering
— Оценка и оптимизация моделей
— Python, pandas, NumPy, scikit-learn, XGBoost, TensorFlow

AI И LLM-РЕШЕНИЯ
— Бизнес-аналитика на основе LLM
— Prompt Engineering
— RAG-системы и векторные базы данных
— LangChain-процессы
— AI-агенты и приложения с использованием инструментов
— Интеграции с OpenAI API
— Автоматическая генерация понятных бизнес-выводов на основе аналитических данных

ДАННЫЕ, BI И BACKEND
— SQL Server и PostgreSQL
— Моделирование данных и оптимизация запросов
— Power BI и DAX
— ERP- и REST API-интеграции
— Backend-разработка на ASP.NET Core
— Внутренняя автоматизация и приложения для работы с данными
— Docker, Git, Linux

--Избранный опыт и проекты:

— Разработал AI-assisted аналитические процессы для производственных данных, преобразуя KPI, аномалии и сигналы снижения эффективности в понятные бизнес-выводы
— Оптимизировал SQL-запросы и модели данных, повысив скорость получения данных на 40%
— Улучшил ASP.NET-приложение и работу с базой данных, увеличив производительность системы на 60%
— Разработал складскую систему с использованием штрихкодов для отслеживания движения материалов и запасов
— Создал 10-страничный Power BI dashboard для анализа простоев, поломок, обслуживания и отказов оборудования
— Провёл сегментацию клиентов и анализ риска оттока на основе бизнес-данных
— Разработал AI-чат-приложение на базе ReAct и LangChain с интеграцией OpenAI, Gemini, Groq, веб-поиска и пользовательских инструментов

**Я объединяю software engineering, data science и AI, чтобы создавать решения, которые не только технически корректны, но и действительно полезны бизнесу.**

Вы получите чистый и документированный код, понятную коммуникацию, практический подход и объяснение результатов простым языком.

Расскажите мне о ваших данных, процессе или бизнес-задаче. Я помогу определить, что действительно нужно: machine learning, аналитика, автоматизация, AI-приложение или просто более качественный data pipeline.