Какие функциональные обязанности ты выполнял на предыдущих проектах?

На моих последних проектах в роли ML-инженера круг обязанностей был следующим:

1. Полный цикл разработки ML-моделей: От формулировки гипотезы и постановки задачи (прогнозирование, классификация, кластеризация) до продакшн-деплоя. Это включало подбор алгоритмов, обучение, тонкую настройку и оценку.
2. Глубокий анализ данных и инженерия признаков: Проведение EDA (Exploratory Data Analysis), очистка данных, создание и отбор информативных признаков (feature engineering & selection).
3. Оптимизация и валидация моделей: Проведение кросс-валидации, A/B-тестов, подбор гиперпараметров и мониторинг метрик качества (AUC-ROC, Precision-Recall, F1, LogLoss).
4. Построение ML-пайплайнов и автоматизация: Разработка воспроизводимых конвейеров данных с использованием sklearn.pipeline и ColumnTransformer, их интеграция в CI/CD процессы для автоматического переобучения.

from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Определяем преобразователи для числовых и категориальных колонок
numeric_features = ['age', 'income']
numeric_transformer = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='median')),
    ('scaler', StandardScaler())])

categorical_features = ['education', 'city']
categorical_transformer = Pipeline(steps=[
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='constant', fill_value='missing')),
    ('onehot', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore'))])

# Объединяем преобразования
preprocessor = ColumnTransformer(
    transformers=[
        ('num', numeric_transformer, numeric_features),
        ('cat', categorical_transformer, categorical_features)])

# Создаем итоговый пайплайн
clf = Pipeline(steps=[
    ('preprocessor', preprocessor),
    ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=100))])

clf.fit(X_train, y_train)

5. Работа с инфраструктурой: Взаимодействие с базами данных (SQL, Redis), использование облачных сервисов (AWS SageMaker, GCP AI Platform) и контейнеризация решений с помощью Docker для упрощения деплоя.
6. Коммуникация и презентация результатов: Визуализация данных, подготовка отчетов и презентаций для команды продукта и бизнес-стейкхолдеров, объяснение работы моделей.