Я окончила Санкт-Петербургский Государственный Университет по специальности Компьютерные науки и искусственный интеллект в 2021 году

Недавно закончила работать в британской биоинформатической компании Дженстек, где занимала должность Data Scientist. Моя работа была связана с анализом данных, а именно применением методов статистического анализа и методов машинного обучения для обработки, анализа и предсказания биологических данных. Одним из проектов, которым я занималась в рамках моей работы, была разработка системы, предоставляющая пользователю в режиме онлайн визуализированную аналитику интересующего датасета, обзор биомаркеров, влияющих на возникновение болезни, мутации, личного жизненного состояния (например, здоровой/нездоровой старости) и пр.
В этом проекте я заняла роль Data scientist'а/ML инженера и самостоятельно разрабатывала end-to-end пайплайн импорта, анализа и визуализации данных Кроме этого, я также разрабатывала веб-приложения на языке R для импорта данных в систему и дальнейшего взаимодействия с ними там, которые позволяют пользователям самостоятельно работать со своими данными на нашем портале в интуитивном UI

На работе я использовала английский каждый день, и не только чтобы читать доки. Часть моей команды находилась в UK, так что каждый дейлик и вообще практически любая встреча проходила на английском языке - он у меня на уровне C1, advanced. Так что если работа предполагает постоянное общение на английском, это не будет проблемой

Также некоторое время я проработала как фрилансер. За это время мне удалось поработать с базами данных (диалект MySQL), и моей основной задачей была детекция аномалий в данных, чистка выбросов (в том числе с помощью ml моделей) и, в целом, добыча и препроцессинг данных из бд.

Помимо работы, я периодически участвую в различных хакатонах и соревнованиях на платформе Kaggle, чтобы держать себя в тонусе и не застревать в уже привычных рабочих задачах

МОЙ СТЕК: python, R, SQL (MySQL), фреймворки машиннного обучения (TensorFlow, PyTorch, библиотеки Keras, scikit-learn), инструменты работы с данными (pandas, matplotlib, plotly), numpy, градиентные бустинги (CatBoost, XGBoost, LightGBM), инструменты облачного хранения данных (AWS), фронтенд (HTML/CSS/JavaScript), R Shiny, Microsoft Azure (AAD), REST, ведение документации и организация работы (Confluence, Jira)