Прикладное машинное обучение и аналитика данных.

Финансовый университет при Правительстве РФ: магистратура «Прикладная математика и информатика» по программе «Машинное обучение на текстах и графах» и бакалавриат «Экономика» по программе «Оценка бизнеса в цифровой экономике» — оба диплома с отличием.

В ML — полный исследовательский цикл: от сбора и разметки корпуса до дообучения языковой модели с измеримыми результатами. Контрибьютор открытых фреймворков для оценки языковых моделей и построения RAG. Отдельно — шесть лет прикладной аналитической практики: эконометрическое моделирование, причинный вывод на рыночных данных, оценка бизнеса, анализ ценных бумаг.

NLP и языковые модели. Дообучение LLM, детекция и классификация текста, оценка качества генерации. Магистерская работа — гибридная трёхэтапная модель детекции и замены англицизмов в русскоязычных текстах: собственный корпус на 50 000+ единиц, XGBoost для детекции (F1 0.9884, ROC-AUC 0.999), дообученный Qwen2.5-1.5B-Instruct для перезаписи (BLEU 0.807, ROUGE ≈ 0.870).

Поиск и RAG. Измеримое качество поиска: корпус, размеченный набор запросов, сравнение конфигураций на одних данных, доверительные интервалы, разбор провалов. Сейчас — поисковый слой по нормативным актам Банка России: шесть энкодеров, две нарезки, BM25, гибрид и кросс-энкодер по NDCG@10.

Эконометрика и финансы. Регрессионный анализ с полной диагностикой предпосылок Гаусса—Маркова, проверка гипотез, прогнозирование с валидацией на контрольной выборке, модели бинарного выбора, CAPM и расчёт беты. Оценка бизнеса методом DCF с самостоятельным обоснованием ставок дисконтирования, сравнительный подход на мультипликаторах, фундаментальный и технический анализ акций.

Причинный вывод (causal inference) на рыночных данных. Event study: market model, abnormal и cumulative abnormal returns (CAR). Difference-in-differences с контрольной группой по nearest-neighbor matching и формальной проверкой parallel trends. Randomization inference, placebo-тесты, clustered standard errors, поправки на множественность (Holm, Benjamini—Hochberg).

Данные и SQL. Проектирование схем, ETL, аналитические витрины на PostgreSQL: оконные функции, оптимизация по плану запроса, дашборды.

Открытый код. Контрибьютор фреймворков для оценки языковых моделей и RAG: четыре принятых pull request, ещё пять на ревью.

ru-fin-retrieval — поисковый слой RAG по нормативным актам Банка России и измерение его качества. В работе. Корпус, набор запросов (486 собрано, 258 размечено, из них 108 живых вопросов — по пунктам, которые регулятор называет сам), сравнение шести энкодеров, двух нарезок, BM25, гибрида и кросс-энкодера на одних данных по NDCG@10 с доверительными интервалами. Главное, что выяснилось: ни один готовый энкодер не обошёл BM25 — лучший даёт 0,515 против 0,529, и порядок определяется не размером модели. Отставание плотного поиска сначала выглядело ошибкой в схеме префиксов — проверено по коду, ошибки нет. Граница применимости названа прямо: первая таблица посчитана на 93% синтетических запросов и о живом вопросе почти ничего не говорит. sentence-transformers BM25 cross-encoder NDCG retrieval pytest CI

moex-index-effect — event study индексного эффекта на Московской бирже: что происходит с ценой и ликвидностью акции при включении в индекс IMOEX и исключении из него. 42 события за 2022–2026, market model и накопленная аномальная доходность (CAR), контрольная группа по nearest-neighbor matching, difference-in-differences по ликвидности, randomization inference на 1000 плацебо-дат, 15 проверок устойчивости (robustness), 39 тестов. Результат показан как есть, включая отрицательный: классического эффекта нет, зато после включения цена устойчиво снижается — CAR −18.3% за 60 дней, placebo p = 0.039. pandas statsmodels event study difference-in-differences matching causal inference

moex-market-analytics — витрина аналитики российского фондового рынка на данных Московской биржи. Вся аналитика в SQL: оконные функции, CTE, материализованные представления, оптимизация по плану запроса. 46 бумаг, 47 672 строки котировок, архитектура staging → core → marts, дашборд в Metabase. PostgreSQL SQL Docker Metabase ETL

anglicism_detection — гибридная модель детекции и замены англицизмов. Магистерская работа: парсинг корпуса, разметка, сравнение классических алгоритмов с трансформерами (RuRoBERTa-large, XLM-RoBERTa), дообучение Qwen, оценка по BLEU/ROUGE. PyTorch transformers XGBoost natasha hydra

rbc.ru-category-classification — классификация новостей РБК по семи рубрикам. Собственный парсер, 8142 статьи, сравнение четырёх архитектур. Лучшей оказалась самая простая: рубрика определяется словарём, а не порядком слов. TensorFlow scikit-learn BeautifulSoup

pabd24 — учебный проект по прикладному анализу больших данных: полный ML-цикл от парсинга ЦИАН до сервиса предсказания цен. DVC, S3, Docker, тесты. DVC Docker S3 Flask

gbd — машинное обучение на графах: метрики, эмбеддинги вершин, предсказание свойств вершин на ogbn-arxiv (Open Graph Benchmark). Python networkx ogb

rasa_bot — диалоговый бот на Rasa: интенты, домен, кастомные actions, тесты. Rasa Python

Языки Python · SQL · R · LaTeX

Данные и ML pandas · numpy · statsmodels · scikit-learn · XGBoost · matplotlib · seaborn

Глубокое обучение и NLP PyTorch · TensorFlow · transformers · datasets · accelerate · sentence-transformers · spaCy · nltk · natasha · дообучение и квантизация LLM

Эконометрика МНК (OLS) · диагностика предпосылок Гаусса—Маркова · логит/пробит · проверка гипотез · корреляционный анализ · эластичности · CAPM и расчёт беты · event study · difference-in-differences с fixed effects · matching · randomization inference · clustered standard errors · multiple testing correction (Holm, Benjamini—Hochberg)

Финансы DCF · мультипликаторы · оценка бизнеса · фундаментальный и технический анализ

Базы данных PostgreSQL · оконные функции и рамки окна · CTE · материализованные представления · индексы и EXPLAIN ANALYZE · MongoDB · ArangoDB · графовые БД

Инструменты Git · Jupyter · Docker · Docker Compose · Metabase · DVC · S3 · FastAPI · Excel

• Борьба со страховым мошенничеством в цифровой среде — Самоуправление, 2023, № 1 (134) · elibrary
• Анализ удельной цены предложения однокомнатных квартир на вторичном рынке г. Чебоксары (в соавт. с С. Г. Стерником) — Российский экономический интернет-журнал, 2022, № 4 · elibrary
• Анализ влияния пандемии COVID-19 на финансовые результаты компаний-ритейлеров — Самоуправление, 2022, № 4 (132) · elibrary

📫 gordeevanatalia04@gmail.com