Ramil Zangerov - Data scientist
Навыки
- cikit-learn
- Matplotlib
- ml
- NLP
- Numpy
- Pandas
- Plotli
- Python
- Pytorch
- scipy
- Seaborn
- Spark
- SQL
- SQLAlchemy
- Streamlit
Опыт работы
OOO Керуска
Менеджер отдела - 2015/2022ООО Керуска
Директор магазина - 2018/2022— Увеличил товарооборот на 11 %
— Оптимизировал расходы магазина на 10% за год без потери качества работы
— Успешно участвовал в реализации проекта по запуску модели «Гибкая структура» внутри магазинов, что обеспечило экономию бюджета до 25%
— Полностью сменил действующую кадровую модель и перераспределил функциональную нагрузку в регионе
— Являлся Амбассадором России во Франции в международном проекте Internationale store synergyООО Керуска
Data scientist - 2021/2022— Разработка и внедрение моделей машинного обучения для автоматизации бизнес-процессов
— Аналитика ключевых показателей и построение гипотез на основе анализа данных
— Визуализация результатов анализа и прогнозов моделей для представления ключевым стейкхолдерам
— Применение статистических методов для тестирования гипотез и подтверждения надежности результатов
— Использование методов обработки естественного языка (NLP) для анализа текстовых данных.Три основных проекта которые я реализовал в процессе своей работы:
1)Цель проекта: Оптимизировать распределение бюджета между отделами на предприятии с целью максимизации прибыли. Проект использует методы динамического программирования и ‘задачу о рюкзаке' для распределения бюджета между отделами , а затем применяет прогностическую модель для определения влияния различных статей расходов на прибыль внутри каждого отдела.
Результат: Внедрение данной системы позволило сократить бюджет на 10% при одновременном увеличении локальной прибыли на 11%.2)Ценообразование во время маркетинговых акций:
Цель проекта: Определить группы товаров, которые имеют наименьшие продажи, и создать модель, способную подобрать наилучшую цену для стимулирования продаж с минимизацией маржинальности.
Результат: Увеличение прибыли на 6% во время локальных акций без значительного влияния на маржинальность.3)Анализ негативных отзывов покупателей:
Цель проекта: Разработка модели для упрощения аналитики негативных комментариев покупателей. Модель классифицировала отзывы на негативные и позитивные, дальнейший анализ использовался для выявления самых распространенных тем и комбинаций слов в негативных комментариях. Это позволило определить наиболее проблемные моменты для покупателей и улучшить слабые стороны бизнеса, а также отслеживать динамику изменений.
Результат: Уровень NPS магазина достиг 92%, что является наилучшим прогрессом для этого показателя в компании.
Образование
Менеджмент
Поволжский государственный технический университет2011/2016Data sciense plus
Yandex precticum2022/2023Машинное обучение
Stepic2022/2022Web парсинг на Python
Stepic2022/2022Введение в машинное обучение
Stepic2021/2022
Обо мне
На моей прошлой должности директора магазина я столкнулся с вызовами, которые было тяжело решить традиционными менеджерскими методами. Это привело меня к открытию области Data Science, в которой я увидел огромный потенциал для бизнеса и для развития моего предприятия.
Активное изучение этого направления позволило мне автоматизировать многие процессы в работе магазина и реализовать проекты, которые значительно улучшили наши показатели. Я увидел колоссальные возможности в Data Science и принял решение перейти с управляющей позиции в техническую.
Мое решение перехода на техническую роль может восприниматься как не релевантный опыт но напротив, оно открывает новые возможности и предоставляет мне уникальный взгляд на общую картину, позволяя понять, как бизнес воспринимает проблему, и как ее можно решить с технической точки зрения. Благодаря этому, я могу применять свои менеджерские навыки — критическое мышление, коммуникативность и четкое понимание бизнес-задач — для эффективного решения сложных технических задач.
Я убежден, что моя мотивация и страсть к Data Science, в сочетании с моими управленческими навыками, позволят мне добиться больших успехов в этой области, и я с нетерпением жду возможности применить свои знания на практике.
Мой стэк:
Tech skills:
— Языки программирования: Python, SQL
— Библиотеки: Scikit-learn, Pytorch, Pandas, Spark, Matplotlib, Seaborn, Plotli,Numpy,Streamlit,Sqlalchemy,Scipy
— Базы данных: PostgreSQL, MySQL
— Системы контроля версий: GitHub
Soft skills:
— Ясно понимаю запросы бизнеса
— Коммуникабельность
— Критическое мышление
— Стратегическое видение