8000 maksonchek (Maks Privalov) · GitHub
[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/
Skip to content
View maksonchek's full-sized avatar
3 followers · 15 following

Achievements

Achievement: Quickdraw

Achievements

Achievement: Quickdraw

Block or report maksonchek

Block user

Prevent this user from interacting with your repositories and sending you notifications. Learn more about blocking users.

You must be logged in to block users.

Please don't include any personal information such as legal names or email addresses. Maximum 100 characters, markdown supported. This note will be visible to only you.
Report abuse

Contact GitHub support about this user’s behavior. Learn more about reporting abuse.

Report abuse
maksonchek/README.md

Привалов Максим Александрович

👨‍💻 Data Scientist

📄 Резюме (PDF)

📬 Контакты

🎓 Образование

НИТУ МИСиС (2021–2025)
Бакалавриат, направление: Прикладная математика

🌍 Языки

  • Английский — B2 (выше среднего)

💻 Технологический стек

Языки и библиотеки:
Python 3, Pandas, NumPy, Scikit-learn, CatBoost, PyTorch, Optuna

Big Data / Хранилища:
Hive, Hadoop, GreenPlum, PySpark

🧠 Опыт работы

Junior Data Scientist — Сбер
Центр розничного риск-моделирования
Апрель 2024 — Июнь 2025

📌 Модели:

Разработка и внедрение 3 моделей градиентного бустинга:

  • Предсказание Approval Rate
  • Вероятность взятия страховки Point of Sale
  • Вероятность дефолта PPD90(12)

Реализованные этапы:

  • Выявление требований заказчика и особенностей бизнес-процесса
  • Сбор и подготовка данных (PySpark + GreenPlum)
  • EDA, однофакторный анализ, PSI, отбор фичей
  • Автотюнинг + ручная настройка, тестирование моделей
  • Калибровка, валидация, сборка пайплайнов, промышленных скриптов
  • Мониторинг GINI, регулярные отчёты

📌 Исследования:

  • Оперативно находил уязвимости (и объяснял их бизнесу) в нейронных сетях и бустингах, из-за которых VIP-клиентам с хорошей КИ присваивался высокий риск.
  • Выяснил, что добавление в обучение модели отказных заявок с псевдо-таргетом (факт просрочки по предыдущему кредиту) улучшает качество модели на всём потоке на 2 пункта GINI, снижая риск на 0.5%

📌 Мониторинг ключевых моделей Потребительских Кредитов:

  • Реализован ежемесячный контроль GINI (PD7+, PD30/90) и попадания предсказания моделей в фактический риск

🧪 Pet-проекты

🧗 Увлечения

  • 🏋️ Зал
  • 🎮 IT-проекты и соревнования
  • 📐 Математика
  • 🧪 Исследования в Deep Learning

Pinned Loading

  1. Agent Agent Public

    Jupyter Notebook

  2. ML-and-DL-models-from-scratch ML-and-DL-models-from-scratch Public

    In this project you will find a theoretical justification and implementation from scratch of the most popular models of machine and deep learning

    Jupyter Notebook

  3. RU_Image_Captioning RU_Image_Captioning Public

    Jupyter Notebook

  4. LeetCode_Solutions LeetCode_Solutions Public

    Jupyter Notebook

0