Anton Subbotin Email and Phone Number

+7 995 342 13 73Telegram: @brutalfacepalmlinkedin.com/in/brutalfacepalmgithub.com/brutalfacepalmОтветственный, целеустремленный и стремящийся к знаниям, начинающий Data Scientist, изучающий DS последние несколько лет, окончивший VK Data Academy и продолжающий изучение DS самостоятельно, ищу работу в потрясающе интересной сфере Data Science для оказания помощи бизнесу и личного профессионального роста.Проекты:Выпускной проект VK Data AcademyЗадача: по текстовому описанию блюда определить его класс среди 69 классовОценка качества: precision > 0.8 при целевом > 0.6 и фиксированном recall > 0.8Результат: демо-сайт, определяющий класс блюда по указанному описанию. Финальная модель fasttext + logreg, при этом BERT показал незначительный прирост точности, но требовал сильно больше вычислительных ресурсов и времени на классификацию.Pet-Project (в процессе)Задача: классификация направления движения цены акции через 9 часов, используя часовые свечкиОценка качества: задача классификации направления движения – ROCAUC ~ 0.6+, F1 ~ 0.6+, финальной оценкой качества будет служить величина, которую сможет «зарабатывать» RL-агентРезультат: настроен ETL процесс, бейзлайн на проде в Yandex облакеБлижайшие планы: разработать RL агента по предсказанию оптимального действия и оценить возможность "заработка" агентом.Регрессия точек контуров лица по фото OCR на автомобильных номерахВ рамках учебы было 2 соревнования на Kaggle по CVВ первом: для регрессии 971 точки лица применял SeResNet, MSE – 9.892 при минимальной для «серебряной зоны» 10.025Во втором: для чтения номеров с картинки применял Unet(resnet)+CRNN, расстояние Левенштейна - 0.74781 при максимальном для «золотой зоны» 1.55584seq2seq EN-RU переводчик на трансформерахВ рамках учебы была задача исследовать различные техники для построения EN-RU переводчика, RNN(+attention), CNN, transformers. Оценивалась метрика BLEU. Лучший показатель 39 для трансформера при минимальном 29 на «пятерку»Classic MLВ рамках учебы было 2 соревнования: определения жанра фильма по описанию и предсказание цены на квартиру.RL-задачиВ рамках учебы было 2 направления:С Q-learning строили агента для игры в BlackJackС DeepRL играли в Atari игры