AI Challenge 2024: ML-скоринг рисков подрядчиков — 1-е место команды

Используемые навыки Machine Learning Algorithms Pandas Python Scikit Learn Анализ данных

Описание

Командный кейс группы «Самолёт» на AI Challenge 2024, направление «Девелопмент». Задача — оценить вероятность контрактного дефолта подрядчика на горизонте шести месяцев и дать пользователю интерфейс для работы с прогнозом. Цель определялась условиями кейса: снижение объёма работ по договорам АРОР/АСОР более чем на 10%. Моя роль — участник команды [RASCAR] MLшарики 2.0.

Решение

В командном решении выполнены EDA, обработка пропусков, построение финансовых, календарных, временных и графовых агрегатов, отбор признаков. Использованы CatBoost и RandomForest, интерпретация с SHAP; в описании решения — GroupKFold по contract_id. Модель упакована в веб-интерфейс. Стек: Python, Pandas, scikit-learn, CatBoost, SHAP. Подход применим к скоринговым задачам и анализу структурированных бизнес-данных.

Результат

Команда заняла первое место AI Challenge 2024 в треке «Девелопмент», категория «Исследователи». Подготовлено конкурсное решение с ML-моделью и интерфейсом. В публичном репозитории доступны описание подхода и материалы проекта.

Работа выполнена в соавторстве

Моя роль в проекте — DS/ML и веб-разработка, согласно командной презентации. Артём Гончаров — Team Lead, ML и веб-разработка. В презентации также указан Андрей Алёхин (ML). Кейс и конкурсный результат представлены как общая работа команды.