Работаешь ли сейчас?

В настоящее время я активно занимаюсь поиском новой позиции в области Data Science/ML Engineering и параллельно углубляю свои практические навыки на pet-проектах и релевантных курсах.

Например, недавно я реализовал и развернул на собственном сервере end-to-end пайплайн для классификации текстовых отзывов:

# Упрощенный пример ядра пайплайна из моего pet-проекта
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import joblib

# Создание и обучение модели
text_clf = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer(max_features=5000)),
    ('clf', RandomForestClassifier(n_estimators=100))
])

text_clf.fit(X_train, y_train)

# Сохранение модели для последующего развертывания
joblib.dump(text_clf, 'sentiment_model.pkl')
print("Модель обучена и сохранена.")

Это позволяет мне оставаться в техническом тонусе и быть готовым к решению реальных задач на новой работе.