portfolio / 2026
•••

Data Science / ML Engineering

Dmitriy
Karakcheev

Data Scientist / ML Engineer

Портфолио проектов по машинному обучению: табличные данные, feature engineering, NLP, моделирование, бизнес-метрики и production-пайплайны для batch inference.

01

Technology Stack

ML

CatBoost, LightGBM, XGBoost, Scikit-learn, Optuna, SHAP.

Data

Python, Pandas, NumPy, PostgreSQL и подготовка табличных данных.

MLOps

Apache Airflow, S3, boto3, batch inference и ML-артефакты.

02

Selected Projects

01ML / MLOps

SmartScore

Скоринг объявлений недвижимости по потенциальному спросу с production batch inference.

ROC-AUC0.9919
CatBoostAirflowS3PostgreSQL
Case Study →
02FORECASTING

Darkstore

Прогнозирование спроса и продаж по историческим данным с использованием градиентного бустинга.

DATASET421K+
CatBoostTime SeriesForecasting
Case Study →
03CLASSIFICATION

Hotel Bookings

Прогнозирование отмен бронирований с табличными и текстовыми признаками.

IR · TEST214.5M ₽
CatBoostTF-IDFSHAPOptuna
Case Study →

Open source

Полная реализация — на GitHub

Исходный код проектов, эксперименты и production-часть собраны в репозитории.

Открыть GitHub ↗