● Developed a decision support system based on regression ML models (digital advisor) that enhanced production output and stabilized urea quality. The solution is registered with Rospatent, and I am listed as a co-author. ● Built an online classification model for the operational states of a potash mining combine-wagon complex, improving the accuracy of cycle identification and replacing manual counting with a fully automated ML-solution. The project has progressed through PoC-MVP-Beta stages.

● Создание модели кластеризации для временных рядов, целью которой был анализ биржевых сделок, основываясь на методах снижения размерности, таких как t-SNE. ● Визуализация представления сделок по кластерам с использование биржевых графиков, что позволило трейдерам-аналитикам проводить глубокий анализ сделок, выявлять неэффективности, искать инсайты и формировать новые идеи для улучшения торговых алгоритмов. ● Разработка и реализация алгоритмов для прогнозирования цен на основе анализа financial time series. ● Сбор, обработка и оптимизация исторических данных по сделкам, с акцентом на эффективность хранения и быстрый доступ. ● Преобразование сырых данных в многомерные time / trade / rangeframe датафреймы для детального исследования. ● Проведение статистических тестов для проверки стационарности данных и их дальнейшая трансформация. ● EDA и Feature Engineering, выявления ключевых особенностей данных и создание информативных признаков. ● Разработка, обучение и оптимизация моделей машинного обучения, включая регрессионные и классификационные модели. ● Применение ансамблевых методов, таких как бэггинг, бустинг. ● Применение DL LSTM. ● Стратификация выборки, балансировка классов и оптимизация порога вероятности для улучшения производительности моделей бинарной классификации.

● Проектирование, разработка и внедрение телеграм-бота для реактивного контроля специализированного ПО и централизованного управления удаленным сервером. ● Реализация парсинга лог-файлов специализированного биржевого торгового софта, обеспечение независимого (резервного) канал контроля. ● Организация рассылки критически важных уведомлений и обеспечение оперативного доступа к данным по запросу через бота. ● Непрерывное отслеживание состояния сервера и специализированного ПО. ● Получение скриншотов текущего состояния сервера по запросу в бот.

● Разработка и внедрение нового функционала для клиентской части мессенджера PostLink, с акцентом на улучшение пользовательского опыта и интерфейса. ● Плотное взаимодействие с командой backend-разработчиков для интеграции нового функционала и обеспечения согласованной работы приложения.