Разработал и внедрил ETL-пайплайны для обработки данных с использованием Python и SQL для интеграции с различными источниками и загрузки данных в базы данных.Настроил автоматическое выполнение ETL процессов, используя Airflow, для получения, обработки и загрузки данных на ежедневной основе, минимизируя ручные операции.Успешно интегрировал данные из систем Simbase и 1С с помощью API, настроив автоматический сбор данных для последующей аналитики.Разработал и поддерживал Power BI дашборды, предоставляющие визуализацию ключевых метрик и показателей в режиме реального времени. Настроил автоматическую выгрузку данных из PostgreSQL в Power BI, обеспечив актуальность данных.

- Работал над проектом “Generative Moment Matching Network”. В данном проекте я адаптировал код, приведенный в исследовании, через библиотеку Tensorflow.Generative Moment Matching Network — это модель, которая учится создавать реалистичные изображения, минимизируя различия между реальными и сгенерированными данными с использованием простого метода сравнения, называемого MMD (Maximum Mean Discrepancy), а ее производительность может быть улучшена с помощью автоэнкодера.- Участвовал в проекте “Modeling, Analysis and Optimization of MEMS and magMEMS”. В данном проекте я описал математическую модель поведения магнитного резонатора под воздействием постоянного и переменного напряжения.

- Написал Макрос в Excel, который сократил время сборки данных в 3 раза, что повысило эффективность работы отдела.- С помощью веб-скрапинга на Python собрал данные о казахстанских фильмах с сайтов IMDB и Кинопоиск, провел исследование и построил модель предсказывающую сборы фильмов.- Подготовил коммерческое предложение и выиграл проект на 15 млн. тенге.