Data Scientist

- Занимался поиском, созданием, подготовкой, предобработкой и аугментацией данных;
- Создал датасет собственного голоса (5+ часов, 1200+ записей и транскрипций) для файнтюнинга моделей TTS и ASR на русском языке;
- Решил задачу предсказания оттока клиентов с использованием инструментов Classic ML (применил Stacking моделей: LogRegression, KNN, SVM, DecisionTreeClassifier, CatBoost);
- Решил задачу детекции Fraud Transactions и использованием инструментов Classic ML (LogRegression, KNN, SVM, DecisionTreeClassifier);
- Задачи CV: классификация и детекция с реализацией дообучения CNN (ResNet, VGG, YOLOv11);
- Задачи NLP: классификация отзывов с дообучением трансформеров Bert и RoBERTa;
- Улучшал и оптимизировал модели используя Dynamic Quantization, Distillation, Pruning;
- Провел исследование возможных решений задачи ТТS на русском языке с последующим дообучением Whisper для многоязычного АSR на фрагменте собственного датасета. Метрика качества WER составила 6%.