Контакты
Вымышленные данные
Алина Романовна Никитина
Принципал ML-инженер
xxx@mail.ru+7 926 000-00-00Москва
О себе
Высококвалифицированный Принципал ML-инженер с обширным опытом в лидировании сложных проектов по разработке и внедрению инновационных решений на базе машинного обучения и глубокого обучения. Обладаю глубоким пониманием математических основ алгоритмов, методов их оптимизации и масштабирования для промышленного применения. Успешно применял экспертизу для построения рекомендательных систем, систем прогнозирования и анализа больших данных, демонстрируя способность вносить значительный вклад в стратегическое развитие продукта и бизнеса.
Опыт работы
Принципал ML-инженер
TechInnovate Group · Москва
Декабрь 2018 — Настоящее время
- Руководил разработкой и внедрением рекомендательной системы для B2C-платформы, что привело к увеличению среднего чека на 18% и росту вовлеченности пользователей на 25%.
- Оптимизировал модели прогнозирования оттока клиентов, улучшив точность предсказаний на 15% и сократив затраты на удержание на 1.2M$ в год.
- Проектировал и архитектурно реализовывал MLOps-пайплайны для автоматизации развертывания и мониторинга ML-моделей в продакшене, сократив время на обновление моделей с недель до часов.
- Наставничал команду из 5-7 младших и средних ML-инженеров, способствуя их профессиональному росту и введению лучших практик разработки.
Ведущий ML-инженер
DataDriven Solutions · Санкт-Петербург
Март 2014 — Ноябрь 2018
- Разработал алгоритмы для автоматической классификации текстовых документов, снизив затраты на ручную обработку на 30%.
- Внедрил предиктивные модели для оптимизации складских запасов, сократив излишки на 20% и повысив оборачиваемость на 15%.
- Участвовал в разработке архитектуры для обработки потоковых данных с применением Apache Kafka и Spark, обеспечивая масштабируемость системы.
Навыки
Hard skills
Машинное обучениеГлубокое обучение (DL)Data MiningСтатистический анализReinforcement LearningNLPComputer VisionMLOpsАрхитектура данныхPython (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras)ScalaSQLKubernetesDockerAWS/GCP/AzureGit
Soft skills
Стратегическое мышлениеЛидерствоУправление командойРешение сложных проблемКоммуникацияНаставничествоПринятие решений
Образование
Магистр, Прикладная математика и информатика
Московский Физико-Технический Институт (МФТИ) · 2012 — 2014
Бакалавр, Прикладная математика и физика
Московский Физико-Технический Институт (МФТИ) · 2008 — 2012
Языки
- Русский — C2 (Native)
- Английский — C1 (Advanced)
Сертификаты
- Machine Learning Engineer Certification on AWS · Amazon Web Services, 2021
- Deep Learning Specialization · Coursera (DeepLearning.AI), 2019