Ольга Васильева
- Телефон: +7 913 765 43 21
- Эл. почта: olga.vasilyeva@email.com
- Местоположение: Новосибирск, Россия
- LinkedIn: olga-vasilyeva-data
Резюме
Разработала и внедрила модели машинного обучения для оптимизации бизнес-процессов, что привело к повышению эффективности на 15% в предыдущих проектах. Обладаю глубокими знаниями в области обработки и анализа больших данных, а также построении прогнозных систем.
Имею 4-летний опыт работы с Python, SQL, R, облачными платформами (AWS, Yandex.Cloud) и инструментами визуализации данных. Специализируюсь на извлечении ценных инсайтов из сложных наборов данных для поддержки принятия стратегических решений.
Опыт работы
Ведущий специалист по данным, Технологии Будущего -- Новосибирск, Россия
Март 2022 – настоящее время
-
Руководила разработкой и развертыванием моделей машинного обучения для оптимизации логистических маршрутов, сократив затраты на транспортировку на 12%.
-
Создала систему прогнозной аналитики для оценки рисков оттока клиентов, что позволило улучшить удержание клиентов на 8%.
-
Проводила A/B-тестирование и статистический анализ для оценки эффективности новых продуктовых функций, предоставляя рекомендации по улучшению.
Специалист по данным, Цифровые Решения Сибири -- Новосибирск, Россия
Июнь 2019 – Февраль 2022
-
Разрабатывала и поддерживала ETL-процессы для сбора и трансформации данных из различных источников.
-
Проводила разведочный анализ данных (EDA) и строила дашборды в Tableau для визуализации ключевых метрик.
-
Внедрила алгоритмы кластеризации для сегментации клиентской базы, что позволило персонализировать маркетинговые кампании и увеличить конверсию на 7%.
Образование
Новосибирский Государственный Университет, Магистр в Прикладная математика и информатика -- Новосибирск, Россия
Сентябрь 2017 – Июнь 2019
Новосибирский Государственный Университет, Бакалавр в Информатика и вычислительная техника -- Новосибирск, Россия
Сентябрь 2013 – Июнь 2017
Навыки
Языки программирования: Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras), R, SQL, Bash
Машинное обучение: Регрессия, Классификация, Кластеризация, Временные ряды, Обработка естественного языка (NLP), Компьютерное зрение
Инструменты и платформы: Jupyter, Git, Docker, Apache Spark, Airflow, Tableau, Power BI, AWS Sagemaker, Yandex.Cloud DataSphere
Базы данных: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, ClickHouse
Методологии: A/B-тестирование, Статистический анализ, Разведочный анализ данных (EDA), Прогнозное моделирование
